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# AutoViralはどのようにあなたの動画を分析しますか？

AutoViralはAIを活用してコンテンツを分析し、あなたの動画内で最もバイラルになりやすいセグメントを自動的に検出します。これは**2つの検出方法**に基づいており、それぞれを個別に、または組み合わせて使用することで、より正確な結果を得ることができます。

# 1. Transcription-based detection

**Transcription-based detection**は、音声から生成されたテキストを分析します。動画が文字起こしされた後、AutoViralはあなたのスピーチ全体の言い回しだけでなく、以下の点も詳細に解析します。
* 重要またはインパクトのあるキーワード
* 文の構造
* フック、強い主張、パンチライン

これらの要素をもとに、AutoViralは**virality score**（バイラリティスコア）を算出し、ショートクリップとして最もパフォーマンスが高くなりそうな瞬間を特定します。

# 2. Emotion AI（音声ベースの分析）

|| 💡 画像や表情は**分析しません**。音声トラックのみを使用します。

**Emotion AI**は、音声から直接あなたの声の感情的なトーンを分析します。これにより、以下のような要素を検出します。
* 声のトーンや強弱の変化
* 感情のピーク
* 笑い、興奮、驚き、怒り、涙など

|| 💡 transcriptionとEmotionの両方を分析することも可能です。特にポッドキャストや長尺のYouTube動画など、ダイナミックなコンテンツでは、より正確で精度の高い結果が得られます。

# 3. AutoViralの全体的な動作

以下は簡略化したワークフローです。

![AutoViral analysis process](https://storage.crisp.chat/users/helpdesk/website/-/2/5/6/4/2564845da4818600/transcript_1m3jcmh.png =826xauto)

どの方法を選べばよいか迷った場合は、**両方を有効**にした状態で始めることをおすすめします。最も包括的な分析が可能です。