私は今、動画編集で毎回やっている「明らかに不要な部分を探して削る作業」を、できるだけAIへ寄せる仕組みを考えています。
無音部分を検出して自動でカットする方法は分かりやすいのですが、実際の撮影では無音だけが不要部分ではありません。
たとえば、同じ言葉を言い直した、途中で読み間違えた、文が不自然に途切れてもう一度話し直した、といった場面があります。
人間が編集すれば自然に削る部分ですが、音量だけを見ていると残ってしまいます。
そこで私は、音声を文字起こしし、その内容から「ここは言い直しではないか」「直前と同じことを繰り返していないか」をAIに判断させる設計を考えています。
無音検出だけでは言い直しや読み間違いは残るため、文字起こしから前後の内容を比較し、高信頼の不要部分だけをカット候補にします。
無音カットだけでは、言い直しや読み間違いは残る
動画編集を自動化するとき、最初に思いつきやすいのは無音カットです。
話していない部分を見つけて削れば、編集時間はかなり減らせます。
ただ、実際の撮影素材を見ると、無音ではない不要部分がたくさんあります。
- 同じ言葉を二回言った
- 読み間違えてすぐ言い直した
- 文章が途中で崩れて最初から言い直した
- 直前とほぼ同じ説明を繰り返した
これらは音量だけでは判定しにくいです。
そこで音ではなく、実際に何を話しているかを見る必要があると考えました。
音声を文字起こしして、編集判断の材料にする
私が考えている方法は、撮影した音声をまず文字起こしすることです。
文字になれば、AIは音の大きさではなく内容を比較できます。
たとえば、前の文と次の文がほぼ同じなら、言い直しの可能性があります。
途中で不自然に文章が切れ、その直後に同じ内容をきれいに話し直しているなら、前半を削る候補にできます。
文字起こしを字幕作成だけに使わず、編集判断の材料として使うという考え方です。
AIには「繰り返し」「不自然な途切れ」「言い直し」を探させる
元の設計で、AIに見つけさせたいのは次のようなパターンです。
- 直前とほぼ同じ内容を繰り返している
- 文として不自然に途切れている
- 明らかな読み間違いのあとに言い直している
重要なのは、単純に同じ単語が出たから削るという判定にしないことです。
説明の中では、重要な言葉を意図的に繰り返すこともあります。
そのため、前後の文脈を含めて「これは説明上必要な繰り返しなのか、それとも撮り直しなのか」を判断させる必要があります。
一番怖いのは、必要な発言まで自動で消すこと
この仕組みで一番怖いのは、AIが意味を誤解して必要な部分まで消すことです。
動画編集では、一度不要部分を自動で削るだけなら修正できます。
しかし長い動画で大量に誤判定されると、確認する方が大変になります。
特に、専門用語を言い直した場面や、似た表現を使って説明を補足した場面は誤判定しやすいと考えています。
だから「AIが不要と言ったら全部削る」という設計にはしません。
高信頼だけ自動カットし、曖昧な部分は確認候補にする
私が安全だと考えているのは、判定に段階を持たせる方法です。
たとえば、AIが「ほぼ確実に言い直し」と判断した部分だけを自動カット候補にします。
一方で、判断が微妙な部分は削らず、人間が確認する候補へ回します。
つまり、
- 高信頼：自動カット候補
- 中程度：レビュー候補
- 低信頼：触らない
というように分ける考え方です。
自動化率を100%にすることより、必要な発言を守ることを優先します。
目的は編集ソフトを全部置き換えることではない
私がやりたいのは、映像表現や最終的な見せ方まで全部AIに任せることではありません。
カットのテンポ、強調したい場面、画像の入れ方などは、最終的には動画全体の目的で変わります。
自動化したいのは、撮影後に毎回発生する「明らかに不要な部分を探す作業」です。
そこをAIへ寄せれば、人間は撮影や最終確認、内容の見せ方に時間を使えます。
制作そのものを記録して動画・記事・商品へ展開する考え方は、AIアプリは作って終わりにしない｜制作過程を動画・記事・商品へ変える方法でも説明しています。
まとめ：AI動画編集は「なぜ消すのか」まで判断させる
動画編集の自動化では、カット点を見つけるだけでは足りません。
私が考えている流れは、次のとおりです。
- 撮影した音声を文字起こしする
- 前後の文章をAIに比較させる
- 言い直し・繰り返し・不自然な途切れを探す
- 高信頼だけを自動カット候補にする
- 曖昧な部分は人間が確認する
AIに「どこで切るか」だけではなく、「なぜそこを消していいのか」まで判断させる。
私は今、撮影に集中し、その後の整理・カット・書き出し準備をAIへ寄せる方向で仕組みを作っています。
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