| name | video-editing |
| description | 実写素材のカット、構築、強化のためのAI支援ビデオ編集ワークフロー。生の撮影素材からFFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiを経て、DescriptまたはCapCutで最終仕上げを行う完全なパイプラインをカバーする。ユーザーがビデオの編集、素材のカット、vlogの作成、またはビデオコンテンツの構築を望む場合に使用する。 |
| origin | ECC |
ビデオ編集
実際の素材に対するAI支援編集。プロンプトからの生成ではない。既存のビデオを素早く編集する。
有効化する場面
- ユーザーがビデオ素材の編集、カット、または構築をしたい
- 長い録音を短いビデオコンテンツに変換する
- 生の素材からvlog、チュートリアル、またはデモビデオを構築する
- 既存のビデオにオーバーレイ、字幕、音楽、またはナレーションを追加する
- 異なるプラットフォーム（YouTube、TikTok、Instagram）用にビデオを再フレーミングする
- ユーザーが「ビデオを編集する」「この素材をカットする」「vlogを作る」「ビデオワークフロー」と言及している
コアフィロソフィー
AIにビデオ全体を作成させることをやめ、実際の素材を圧縮・構築・強化するために使い始めると、AI動画編集が役立つようになる。価値は生成にあるのではない。価値は圧縮にある。
処理パイプライン
Screen Studio / 生の素材
→ Claude / Codex
→ FFmpeg
→ Remotion
→ ElevenLabs / fal.ai
→ Descript または CapCut
各レイヤーには特定の役割がある。レイヤーをスキップしない。1つのツールですべてをやろうとしない。
レイヤー1：収集（Screen Studio / 生の素材）
ソース素材を収集する：
- Screen Studio：アプリのデモ、コーディングセッション、ブラウザワークフロー向けの洗練されたスクリーンレコーディング
- 生のカメラ素材：vlog素材、インタビュー、イベント録画
- VideoDBによるデスクトップキャプチャ：リアルタイムコンテキストを伴うセッション録画（
videodb スキル参照）
出力：整理準備ができた生のファイル。
レイヤー2：整理（Claude / Codex）
Claude CodeまたはCodexを使用して：
- 転写とタグ付け：トランスクリプトを生成し、トピックとキーポイントを特定する
- 構造の計画：保持するもの、カットするもの、順序を決定する
- 無効なセグメントの特定：ポーズ、脱線、テイクの繰り返しを見つける
- 編集決定リストの生成：カット用のタイムスタンプ、保持するセグメント
- FFmpegとRemotionコードのスキャフォールディング：コマンドとコンポジションを生成する
プロンプトの例：
「これは4時間の録音のトランスクリプトです。24分のvlogに最適な8つのハイライトを見つけてください。
各セグメントにFFmpegカットコマンドを提供してください。」
このレイヤーは構造に関するものであり、最終的なクリエイティブな判断ではない。
レイヤー3：決定論的カット（FFmpeg）
FFmpegは退屈だが重要な作業を処理する：分割、トリミング、結合、前処理。
タイムスタンプでセグメントを抽出する
ffmpeg -i raw.mp4 -ss 00:12:30 -to 00:15:45 -c copy segment_01.mp4
編集決定リストに基づくバッチカット
#!/bin/bash
while IFS=, read -r start end label; do
ffmpeg -i raw.mp4 -ss "$start" -to "$end" -c copy "segments/${label}.mp4"
done < cuts.txt
セグメントを結合する
for f in segments/*.mp4; do echo "file '$f'"; done > concat.txt
ffmpeg -f concat -safe 0 -i concat.txt -c copy assembled.mp4
編集を高速化するためのプロキシファイルを作成する
ffmpeg -i raw.mp4 -vf "scale=960:-2" -c:v libx264 -preset ultrafast -crf 28 proxy.mp4
転写用に音声を抽出する
ffmpeg -i raw.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 audio.wav
音声レベルを正規化する
ffmpeg -i segment.mp4 -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11 -c:v copy normalized.mp4
レイヤー4：プログラマブルコンポジション（Remotion）
Remotionは編集問題をコンポーザブルなコードに変換する。従来のエディタでは面倒なことに使用する：
Remotionを使用する場面
- オーバーレイ：テキスト、画像、ブランドロゴ、ローワーサード
- データビジュアライゼーション：チャート、統計、アニメーション数値
- モーショングラフィックス：トランジション、説明アニメーション
- コンポーザブルシーン：ビデオ間で再利用可能なテンプレート
- 製品デモ：注釈付きスクリーンショット、UIハイライト
基本的なRemotionコンポジション
import { AbsoluteFill, Sequence, Video, useCurrentFrame } from "remotion";
export const VlogComposition: React.FC = () => {
const frame = useCurrentFrame();
return (
<AbsoluteFill>
{/* Main footage */}
<Sequence from={0} durationInFrames={300}>
<Video src="/segments/intro.mp4" />
</Sequence>
{/* Title overlay */}
<Sequence from={30} durationInFrames={90}>
<AbsoluteFill style={{
justifyContent: "center",
alignItems: "center",
}}>
<h1 style={{
fontSize: 72,
color: "white",
textShadow: "2px 2px 8px rgba(,,,)",
}}>
The AI Editing Stack
{/* Next segment */}
);
};
出力をレンダリングする
npx remotion render src/index.ts VlogComposition output.mp4
詳細なパターンとAPIリファレンスについてはRemotionドキュメントを参照する。
レイヤー5：生成アセット（ElevenLabs / fal.ai）
必要なものだけを生成する。ビデオ全体を生成しない。
ElevenLabsでのナレーション
import os
import requests
resp = requests.post(
f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{voice_id}",
headers={
"xi-api-key": os.enprojectn["ELEVENLABS_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"text": "Your narration text here",
"model_id": "eleven_turbo_v2_5",
"voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
}
)
with open("voiceover.mp3", "wb") as f:
f.write(resp.content)
fal.aiでの音楽と効果音の生成
fal-ai-media スキルを以下に使用する：
- バックグラウンドミュージック生成
- 効果音（ビデオからオーディオへのThinkSoundモデル）
- トランジション効果音
fal.aiでのビジュアル生成
存在しないカットアウェイ、サムネイル、またはBロール素材に使用する：
generate(app_id: "fal-ai/nano-banana-pro", input_data: {
"prompt": "プロフェッショナルなテクビデオサムネイル、暗い背景、画面上にコード",
"image_size": "landscape_16_9"
})
VideoDBによる生成オーディオ
VideoDBが設定されている場合：
voiceover = coll.generate_voice(text="Narration here", voice="alloy")
music = coll.generate_music(prompt="lo-fi background for coding vlog", duration=120)
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="subtle whoosh transition")
レイヤー6：最終仕上げ（Descript / CapCut）
最後のレイヤーは人間が行う。従来のエディタを使用して：
- ペーシング調整：速すぎたり遅すぎると感じるカットを調整する
- 字幕：自動生成してから手動でクリーンアップする
- カラーグレーディング：基本的な補正とムード調整
- 最終オーディオミックス：ボイス、音楽、効果音のレベルをバランスする
- エクスポート：プラットフォーム固有のフォーマットと品質設定
ここにセンスが現れる。AIが繰り返し作業をクリーンアップする。最終的な決定はあなたが行う。
ソーシャルメディア向けの再フレーミング
プラットフォームによって異なるアスペクト比が必要：
| プラットフォーム | アスペクト比 | 解像度 |
|---|
| YouTube | 16:9 | 1920x1080 |
| TikTok / Reels | 9:16 | 1080x1920 |
| Instagram Feed | 1:1 | 1080x1080 |
| X / Twitter | 16:9 または 1:1 | 1280x720 または 720x720 |
FFmpegで再フレーミングする
ffmpeg -i input.mp4 -vf "crop=ih*9/16:ih,scale=1080:1920" vertical.mp4
ffmpeg -i input.mp4 -vf "crop=ih:ih,scale=1080:1080" square.mp4
VideoDBで再フレーミングする
from videodb import ReframeMode
reframed = video.reframe(start=0, end=60, target="vertical", mode=ReframeMode.smart)
シーン検出と自動カット
FFmpegシーン検出
ffmpeg -i input.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)',showinfo" -vsync vfr -f null - 2>&1 | grep showinfo
自動カットのための無音検出
ffmpeg -i input.mp4 -af silencedetect=noise=-30dB:d=2 -f null - 2>&1 | grep silence
ハイライト抽出
Claudeを使用してトランスクリプト+シーンタイムスタンプを分析する：
「タイムスタンプ付きのトランスクリプトとシーントランジションポイントに基づいて、
ソーシャルメディア投稿に最適な5つの30秒の最も魅力的なクリップを見つけてください。」
各ツールが最も得意とすること
| ツール | 強み | 弱み |
|---|
| Claude / Codex | 整理、計画、コード生成 | クリエイティブな判断レイヤーではない |
| FFmpeg | 決定論的カット、バッチ処理、フォーマット変換 | ビジュアル編集UIなし |
| Remotion | プログラマブルオーバーレイ、コンポーザブルシーン、再利用可能テンプレート | 非開発者には学習曲線がある |
| Screen Studio | 即座に洗練されたスクリーンレコーディングを取得 | スクリーンキャプチャのみ |
| ElevenLabs | ボイス、ナレーション、音楽、効果音 | ワークフローのコアではない |
| Descript / CapCut | 最終ペーシング調整、字幕、仕上げ | 手動操作、自動化不可 |
主要原則
- 生成ではなく編集。 このワークフローは実際の素材をカットするためのものであり、プロンプトから作成するものではない。
- スタイルより先に構造。 ビジュアル要素に触れる前に、レイヤー2でストーリー構造を確定させる。
- FFmpegが骨格。 退屈だが重要。長い素材がここで管理可能になる。
- Remotionは再現性のために。 何度も行う操作はRemotionコンポーネントにする。
- 選択的な生成。 存在しないアセットにのみAI生成を使用し、すべてには使用しない。
- センスは最後のレイヤー。 AIが繰り返し作業をクリーンアップする。最終的なクリエイティブな決定はあなたが行う。
関連スキル
fal-ai-media — AI画像、ビデオ、オーディオ生成videodb — サーバーサイドのビデオ処理、インデックス作成、ストリーミングcontent-engine — プラットフォームネイティブなコンテンツ配信
