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title: "YouTubeのバズ動画リサーチを自動化する｜Makeの標準モジュールを捨ててAPIを直接叩いた理由"
excerpt: "YouTube上の動画リサーチと競合分析を自動化し、収集作業をほぼゼロに短縮しました。Makeの標準モジュールでは詳細検索に限界があったため、YouTube Data API v3を直接叩くカスタムロジックへ切り替え。高度なフィルタリングとクォータ節約を両立させた設計と、非エンジニアへ展開するためのテンプレート化をまとめています。"
author: "AI活編集部"
author_username: ai-katsu-editorial
published_at: 2025-09-16T00:00:00+00:00
verified_at: 2025-09-16T00:00:00+00:00
tools: ["YouTube Data API", "Make"]
tasks: ["リサーチ・データ収集", "業務プロジェクト"]
domain: "マーケティング"
canonical_url: https://ai-katsu.jp/articles/youtube-api-make-research
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# YouTubeのバズ動画リサーチを自動化する｜Makeの標準モジュールを捨ててAPIを直接叩いた理由

YouTubeのバズ動画リサーチや競合分析は、やること自体は単純です。条件に合う動画を探して、再生数と投稿日を控えて、リストにする。単純だからこそ、手作業でやると膨大な時間を吸われます。

MakeとYouTube Data APIを組み合わせ、**この動画収集作業をほぼゼロにしました。**Makeの標準モジュールでは足りず、APIを直接叩く構成に切り替えたことが鍵でした。

## この検証の概要

| 項目 | 内容 |
| --- | --- |
| 検証時期 | 2025年9月（9/16〜9/17） |
| 使用ツール | Make / YouTube Data API v3 |
| やりたかったこと | 手動での動画収集・数値チェック（再生数・投稿日等）の工数を削減する |
| 成果 | **動画収集にかかる作業時間をほぼゼロに短縮。**条件に合致する動画リストをスプレッドシート等へ即座に蓄積 |
| 設計判断 | Makeの標準モジュールでは詳細検索に限界があったため、**「API Call」で直接叩くカスタムロジック**を構築 |
| 判定 | 完了（汎用ロジック確立） |

> 本記事は自社での検証記録です。削減時間の実測は行っていないため、「ほぼゼロ」という定性的な表現にとどめています。

## 結論：標準モジュールを捨ててAPIを直接叩く

この検証で最も重要な判断がこれです。

**Makeの標準モジュールでは、詳細な検索条件を指定するのに限界がありました。**そこで標準機能に頼らず、YouTube Data APIを直接叩く「API Call」モジュールでカスタムロジックを組みました。

この切り替えには2つの効果がありました。

-   **高度なフィルタリングが可能になる** — 投稿期間、言語、並び順などを細かく指定できる
-   **クォータ（API利用制限）を節約できる** — 必要なデータだけを取りに行けるため無駄が減る

ノーコードツールは標準モジュールで組むのが本来の使い方ですが、**「痒いところに手が届かない」と感じたらAPIを直接叩く選択肢を持っておくと、できることの幅が変わります。**

## 精度の高いリサーチ環境をどう作るか

検索パラメータを調整できるようになったことで、リサーチの質そのものが変わりました。

| 調整項目 | 効果 |
| --- | --- |
| 投稿期間 | 直近のトレンドだけに絞れる |
| 言語 | 対象とする地域の動画だけを拾える |
| 並び順 | 再生数順・新着順などリサーチ目的に合わせられる |

条件に合致した動画は、**スプレッドシート等へ即座に蓄積されます。**あとは溜まったリストを見て判断するだけ、という状態になりました。

## つまずいたこと：非エンジニアへの展開

実用面での課題がこれです。**APIの仕様理解が必要になるため、非エンジニアにそのまま渡すことができません。**

API Callを使う構成は柔軟な反面、パラメータの意味が分からないと触れません。「キーワードを変えたい」というだけの用事でも、エンジニアに依頼することになってしまいます。

### 対応：パラメータ化してテンプレート化する

解決策として、**設定値をパラメータ化し、ユーザーがキーワードや期間を書き換えるだけで済むテンプレート**を作成しました。

APIの複雑さはテンプレートの中に隠し、**触る場所を「キーワード」「期間」だけに絞る**という設計です。これで非エンジニアにも展開できる形になりました。

> 自動化を組織で使うときは、作った本人以外が触れるかどうかで定着が決まります。**「どこを触ってよいか」を絞ることが、そのままマニュアルの代わりになります。**

## 次の展開：GASへの移植

今後の方針として、**同様のロジックをGAS（Google Apps Script）へ移植する**ことを検討しています。狙いは実行コストの完全無料化と、さらなる柔軟性です。

Makeは組み立てが速い一方、実行回数に応じたコストが発生します。ロジックが固まった後は、GASに移すほうが安く運用できます。

## よくある質問

### Makeの標準モジュールでは何が足りないのですか？

**詳細な検索条件の指定に限界があります。**投稿期間や言語、並び順といったパラメータを細かく制御したい場合は、API Callで直接叩く必要がありました。

### APIのクォータは大丈夫ですか？

**むしろAPI Callのほうが節約できます。**標準モジュールは余分なリクエストが発生しがちですが、直接叩けば必要なデータだけを取りに行けます。

### 非エンジニアでも使えますか？

そのままでは難しいため、**設定値をパラメータ化したテンプレートを作成しました。**ユーザーはキーワードと期間を書き換えるだけで使えます。API仕様の理解は不要です。

### どのくらい時間が短縮できましたか？

**動画収集の作業時間はほぼゼロになりました。**ただし実測は行っていないため、具体的な削減時間はお答えできません。

## まとめ

-   Make × YouTube Data API v3 で、**動画収集の作業時間をほぼゼロに短縮**
-   標準モジュールでは詳細検索に限界。**API Callで直接叩くカスタムロジック**に切り替えた
-   この切り替えで**高度なフィルタリングとクォータ節約を同時に実現**
-   非エンジニアへの展開には、**設定値をパラメータ化したテンプレート化が必須**
-   次はGASへ移植し、実行コストの無料化を目指す

ノーコードツールは「標準機能で組む」のが基本ですが、限界を感じたときにAPIへ降りられるかどうかで、実現できる範囲が大きく変わります。

株式会社AI棒では、こうしたAI活用の検証を日々行い、企業の業務自動化を支援しています。ご相談は[お問い合わせフォーム](/contact)から、継続的な伴走支援については[AI参謀](/ai-sanbo)をご覧ください。