課題

2021 年に設立された CreativeFitting は、AI がエンターテインメントの制作と消費のあり方をどのように変革できるかを探求してきました。同チームが着目したのは、AI ショートドラマです。これは 1 エピソードあたり 1 ～ 2 分のモバイル向け連続動画で、生成 AI をほぼ全面的に活用して制作されます。こうしたビジョンを市場で形にするため、同社は Reel.AI を構築しました。無料エピソードで視聴者を惹きつけ、有料会員へと自然にコンバージョンさせるモバイルアプリです。

同社はまず北米でサービスを開始し、AI が生成したエンターテインメントに対して視聴者が料金を支払うかどうかを検証しました。これらの市場では、サブスクベースのコンテンツ消費がすでに定着していたため、明確な反応を最もスピーディーに得る手段となったのです。しかし、当時はこのモデルが AI ショートドラマでも通用することを証明した例はまだ存在していませんでした。

CreativeFitting は、売上データの収集とどのようなコンテンツが支持されるかの把握を早期に開始するため、決済機能を迅速に導入する必要がありました。すべてのエンジニアが AI とコンテンツ制作に注力するスタートアップ企業である同チームには、プロバイダーとの数週間にわたるやり取りを要することなく、短期間でリリースできる決済実装が求められていたのです。

決済の受け付けにとどまらず、同社は関心が最も高まった瞬間に視聴者をコンバージョンできる決済体験を必要としていました。AI ショートドラマでは、無料エピソードで視聴者を惹きつけ、その後に続きを観るためのサブスクへの登録を促します。そのコンバージョンの機会はわずかな時間しかありません。カード詳細の再入力や余計な画面の移動といった摩擦が生じると、視聴者の離脱につながってしまいます。

同社は、柔軟なサブスクのツールも必要としていました。視聴者はエピソードのロックを解除するためにサブスク登録を行います。CreativeFitting では、このサブスク登録の動向を、新しいストーリーや AI 制作手法が成功しているかを測る重要な指標として捉えています。同チームは、月額、年額、トライアル、プロモーションといった多様な構成で常に価格設定のテストを実施し、それぞれの変更が継続率にどのような影響を与えるかを測定しています。そのため、こうした反復する検証ペースに対応できるプラットフォームが不可欠でした。

米国でアプリの人気が高まると、CreativeFitting はイギリス、カナダ、オーストラリアへと進出しました。同チームには、現地の通貨に自動で適応する価格設定が必要でした。これにより、為替レートや地域別の価格表の管理にエンジニアのリソースを費やすことなく、新しい市場へ参入できるようになりました。

最後に、同チームは売上データの正確性において確証を得る必要がありました。不正な取引によってストーリーの実績が過大に評価されるおそれがある一方で、カード決済の失敗によってサブスク登録者が意図せず離脱してしまう可能性もありました。どちらもコンテンツの質を評価するために同チームが依拠するデータにノイズをもたらすため、専用の人員を割り当てることなく不正検知や不審請求の申し立ての解決を処理できるインフラが不可欠となったのです。

解決策

CreativeFitting は、開発効率や決済パフォーマンス、そして決済画面、サブスク、不正対策に至るエンドツーエンドの対応力を評価して Stripe を選択しました。高品質のドキュメントと SDK により、同社のエンジニアはサポートチケットの送信やプロバイダーのスケジュール待ちをすることなく、自力で実装を完了できました。顧客が AI 生成コンテンツに料金を支払うかを証明するために時間と戦っていたチームにとって、開発負荷を最小限に抑えられることは決定的な強みとなりました。

同社は、Stripe Checkout、動的に提示される決済手段、顧客が希望する決済手段で購入プロセスを高速化できる Stripe が提供するワンクリック決済機能である Link を組み合わせた Stripe 決済ソリューションを導入しました。Stripe Checkout により、視聴者がサブスクへの登録を選択した瞬間に、高速で構築済みの決済フローを提供できます。動的な決済手段により、各顧客に最も関連性の高いオプションが表示されます。Adaptive Pricing は、CreativeFitting が事業を展開する 4 カ国の市場で価格を自動的にローカライズし、現地通貨を表示することで、為替レートを手動で管理する作業を不要にします。

Link は、サブスク登録者の初回のコンバージョンにおいて特に重要な役割を果たしました。決済の習慣が定着していない新しいコンテンツカテゴリーにおいて、Link により支払い情報が自動入力されるため、新規視聴者はカード詳細を再入力することなく初めてのサブスク登録を完了できます。

「ユーザーがコンテンツのしきい値を超えた後、決済のしきい値を超えることが極めて重要になります」と CreativeFitting の CEO である Jiang Zhu 氏は述べています。「需要がピークに達した瞬間に決済体験が不十分であれば、ユーザーは躊躇し、機会は失われてしまいます」

Stripe Billing により、同チームのサブスクモデルに必要な柔軟性を確保できました。同社は決済の動向を AI システムにとっての重要なフィードバックシグナルとして捉えています。つまり、ストーリーがサブスク登録者を維持できれば成功であり、登録者が離脱した場合は成功とは言えません。Stripe Billing は定期的なトライアル、プロモーション、従量課金の各構成に対応しており、開発負荷をかけることなくテストを実施できます。さらに、製品に組み込まれた Smart Retries 機能は、AI を活用して最適なタイミングで失敗した決済を再実行するため、サービスへの不満ではなくカード決済の失敗によって失われたサブスク登録者を救済することができます。

「多くの人はこの点に気づいていません」と Zhu 氏は述べています。「サブスクと決済の動向は、ユーザーの嗜好を理解するための重要なフィードバックシグナルです。サブスクの実験をより柔軟に行うことで、コンテンツやプロダクト体験の改善を迅速に進めることができます」

同社は Stripe Radar を導入し、チャージバックや手動での確認が必要になる前に、不正利用の可能性がある取引を特定できるようにしました。Stripe の Smart Disputes は、実際に発生した不審請求の申し立てに対する反証資料の作成と提出を自動化します。これらの製品を組み合わせることで、CreativeFitting は不正対策の専用人員を配置することなく、売上データの正確性を維持できています。

成果

CreativeFitting: 2 日でサービスを開始し、3 カ月で新規市場を検証

CreativeFitting は、最初のコードを記述してから 2 日以内に完全な決済スタックを稼働させました。同社は 2024 年 9 月下旬に Stripe を導入し、Reel.AI のグローバル商用リリースに間に合うよう、10 月上旬には本番環境での決済処理を開始しました。

その 3 カ月後の 2025 年 1 月、Five Brothers は視聴者数と消費支出の両方で業界チャートの首位を獲得した初の AI ショートドラマとなりました。この重要な節目により、新たなカテゴリー全体の有効性が実証されました。
「あの日までは、AI ショートドラマが十分な売上を生み出せると考える人は誰もいませんでした」と Zhu 氏は語ります。「その瞬間に到達できるだけのスピード感で決済の問題を解決することは、当社にとっても業界にとっても極めて重要なことでした」

決済量の 55% が Link を経由

2025 年初頭のリリース後、Link の導入は急速に拡大しました。現在では、全決済額の 55% が Link を経由しています。視聴者が AI コンテンツに料金を支払う習慣がまだないカテゴリーにおいて、エンゲージメントが最も高まる瞬間から摩擦を取り除いたことが、サブスク登録の完了と視聴者の離脱を分ける決定的な要因となりました。「Link により、繰り返しの決済情報入力という手間を軽減できました」と Zhu 氏は語ります。「初めて AI エンターテインメントに触れる新規ユーザーにとって、この存在が決済のハードルを乗り越えるうえで極めて重要でした」

Smart Retries により 10% 以上の更新を回収し、データの正確性を向上

Smart Retries を有効にした後、CreativeFitting は更新の成功率を 10% 以上向上させ、解約の意図がなかったサブスク登録者の引き止めに成功しました。この改善により売上データの正確性も高まり、同社は自社の AI コンテンツに関する検証の精度をより向上させることができました。決済の失敗を減らしたことで、チームはコンテンツ自体のパフォーマンスの問題と、決済に起因する問題をより明確に区別できるようになりました。

Smart Disputes により、専任チームを 2 名から実質ゼロに縮小

Stripe による反証資料の自動作成および提出機能が導入されたことで、それまで管理に 2 名のフルタイムスタッフを必要としていた Reel.AI の不審請求の申し立てプロセスは不要となりました。現在、人による対応が必要な残りのケースは減少し、より適切に優先順位付けがされています。「より高度なインフラを備えた専門チームに専門的な作業を委ねることで、当社のチームはエージェントシステムの構築に集中的に取り組むことができています」と Zhu 氏は語ります。