動画配信コスト試算の考え方

動画は「当たる」と気持ちよく伸びますが、請求書も同じ速度で伸びます。感覚で語らず、最初に数式で全体像を固定すると意思決定が速くなります。肝は視聴量と平均ビットレート。ここさえ外さなければ、CDNやストレージの細かい単価は後追いで調整できます。

まずは式にしてから逆算する（配信・保存・生成・運用）

月額コストの基本式は次の通りです。

式：月額＝配信（CDN＋オリジン帯域＋ログ）＋ストレージ（原本＋派生）＋トランスコード（エンコード/パッケージ）＋再生基盤（DRM/監視/プレイヤー）＋運用（工数/ツール）

• 配信：視聴量×平均ビットレートでほぼ決まる。キャッシュ設計と地域分布が補正要素。
• ストレージ：ABRの段数、HLS/DASHの両対応、サムネ/プレビュー生成が掛け算で効く。
• トランスコード：入力分数×プロファイル数×リトライ。VBR設定や2パスの有無で上下。
• 再生基盤：DRMライセンスのMAU/再生回数課金、エラーログ/監視の従量が地味に乗る。
• 運用：サポート窓口、CS連携、台本/字幕生成などのツール利用（例：ChatGPT、Claude、Gemini）。

視聴時間×平均ビットレートで「配信GB」を出す

需要からGBへ落とす手順

手順はシンプルです。総視聴分×平均ビットレート（Mbps）×60÷8÷1000≒配信GB。例えばMAU10万人、1人あたり月60分、平均1.6Mbpsなら、総視聴は600万分、配信量は約72TB（72,000GB）となります。CDNが1GBあたり4円なら約28.8万円。ここに地域係数（海外比率）や大画面比率（テレビ視聴は高ビットレートになりやすい）を掛けて微修正します。

ABRラダー設計とキャッシュでさらに詰める

• 平均ビットレートの現実値：モバイル中心なら1.0〜1.4Mbps、PC混在で1.4〜2.0Mbps、TV比率が高いと2.2Mbps超も。プレイヤーのデフォルト解像度と起動時バーストが平均を引き上げます。
• ラダー段数：欲張るほどストレージとトランスコードが跳ねる。5〜6段で十分なケースが多い。
• キャッシュ最適化：チャンク長4〜6秒、マニフェストのTTL、URLバージョニングを徹底。ヒット率が85％→96％に上がると、オリジン帯域やログ転送費が目に見えて下がります（配信総量自体は変わらない点に注意）。

ストレージとトランスコードは「作りすぎ」が高くつく

派生ファイルの膨張を止める

1時間の動画1本で、ABR6段×HLS/DASHの2形式＝12ファイル。VTTプレビュー、キーフレームサムネ、音声別トラックを足すとさらに増えます。原本5GBに対し派生合計が20GB前後になるのも珍しくありません。1000本で原本5TB＋派生20TB＝25TB。保管単価が2円/GB/月なら保管だけで約5万円/月です。人気度でTier分け（30日未視聴は低頻度、長尺はプレビューのみ即時、全段は遅延生成）を入れると、派生容量を30〜50％圧縮できます。

トランスコードの無駄を削る

• オンデマンド派生：初回再生で足りない段だけ生成。失敗リトライは2回までに制限。
• VBR＋2パスの併用：画質を維持しつつ平均ビットレートを10〜25％下げられるケースが多い。
• パッケージの見直し：対応デバイスを見極め、不要なコンテナ/暗号化を外す。

字幕・要約・チャプターは生成AIを併用すると工数を圧縮できます。ChatGPTやClaude、Geminiで原稿の要約や多言語化、MidjourneyやStable Diffusionでサムネ候補を作る運用も一般的です。ただし推論回数の課金とレビュー体制をセットにし、配信費より人件費の圧縮幅が上回る設計に収めます。

身近な企業の改善例：地域メディアの「配信が高い」問題

地域情報を扱う社員15名のウェブメディア。イベント動画を月200本公開し、MAU5万人・1人あたり月100分視聴。初期設定はABR7段、HLS/DASH両対応、平均視聴は1.8Mbps。概算は以下でした。

• CDN配信：総視聴500万分→約67.5TB（67,500GB）×4円＝約27万円/月
• オリジン帯域・ログ：キャッシュ85％→約3万円
• ストレージ：原本＋派生で約15TB×2円＝約3万円

li>トランスコード：月12,000分×7段×0.05円/分＝約2万円

合計約35万円。収益に対して重く、次の打ち手を実行しました。

• ラダー最適化：視聴データを解析し、TV比率が低いことを確認。7段→5段、上限4.8Mbps→3.5Mbps。
• エンコード調整：VBRと2パスを適用、キーフレーム間隔を映像特性に合わせ最適化。平均視聴ビットレートを1.8→1.1Mbpsへ。
• キャッシュ改善：チャンクを4秒固定、マニフェストとキーフレームのTTL分離、クエリパラメータ正規化。ヒット率85％→96％。
• 派生の遅延生成：再生上位20％のみ全段即時、残りは2段のみ即時生成。30日未視聴は低頻度ストレージへ。

結果は下記に。

• CDN配信：67.5TB→約41TB、約27万円→約16.5万円
• オリジン帯域・ログ：3万円→0.6万円
• ストレージ：15TB→8TB、約3万円→約1.6万円
• トランスコード：2万円→0.8万円（遅延生成で段数削減）

合計は約35万円→約19万円に。画質は主観評価と客観指標（VMAF）で劣化なし。離脱率も横ばいでした。コストは「視聴×平均ビットレート」を下げる設計と、「作る/置くを後ろ倒し」にする運用で最も効きます。

意思決定に使えるチェックリスト

• 入力の固定：MAU/視聴分/地域分布/デバイス構成を四半期ごとに棚卸し。
• 配信コスト試算：配信GB＝総視聴分×平均Mbps×60÷8÷1000。単価は高めに仮置きして感度分析。
• ラダー数と上限解像度は「視聴実態ベース」で決める。惰性のフルHD/4Kは封印。
• 派生は人気度で段階生成。保存は自動Tiering。30日ルールを明文化。
• ログ・監視は必要最小限を常時、詳細は期間限定で深掘り。
• AI活用は「配信費より人件費」の削減に寄与するかで判断（ChatGPT/Claude/Gemini、サムネはMidjourney/Stable Diffusion）。

動画プラットフォーム事業は、熱量の高い視聴体験と、1視聴あたりの単位コストの綱引きです。視聴時間と平均ビットレートを軸に、作りすぎない設計とキャッシュの基本を押さえれば、伸びに耐えるコスト構造に近づきます。