YouTube切り抜きを、AIに「覚えさせる」仕組みを作った話

正直に書くと、切り抜き動画づくりでいちばん重いのは「編集作業」そのものより「判断」だと思っている。

この判断を毎回ゼロから考えるのが、地味にいちばん時間を食う。外注しても、この「判断の基準」だけは結局こちらが握っている必要があって、指示出しと確認の往復がなくならない。

なので、Claude Code（AIコーディングツール）に「切り抜きの判断基準」そのものを覚えさせる、というやり方を試した。結果、区間探しから字幕の焼き付け、仕上がりチェックまでを一気に任せられる仕組みができた。

目次

言葉で説明するより図のほうが早いので、実際の処理フローを貼っておく。

動画を渡すと、区間の提案から字幕の焼き付け、仕上がりの自動チェックまでを一通り進める。最後の「フィードバックで好みを学習」がいちばんの肝で、使うたびに2〜6の精度が自分好みに寄っていく。一度作って終わりの自動化ではなく、使うほど育っていく設計にしている。

編集ソフトを開いて、シークバーを行ったり来たりする時間はない。実際にやることは、AIからの質問にいくつか答えるだけ。

たとえば、こんなやりとりで進む。

この3〜4往復のやりとりで、体感3分もあれば1本の方向性が決まる。文字起こし・区間の切り出し・字幕の焼き付け・仕上がりチェックは、その間にAI側が裏で進めている。「編集する」というより「AIに判断材料を渡して選ぶだけ」の感覚に近い。

口だけではなんとでも言えるので、実績を置いておく。自分が関わっているアカウントで、この仕組みを使って作った切り抜き投稿。

@fiction_log（ろじん｜Levela CXO） — 対談の切り抜き。454000 Views／769 いいね／23 RT

@fiction_log（ろじん｜Levela CXO） — アメリカで稼いでいた人の職業を明かす対談の切り抜き。171900 Views／51 いいね／5 RT

字幕の焼き付け方まで含めて、すべてこの仕組みが作ったもの。人力で毎回同じ判断をゼロから繰り返す必要がなくなった。

編集ソフトのテンプレートやプラグインではなく、Claude Codeの「スキル」として作った理由は単純で、判断基準ごと持ち運びたかったから。

区間の良し悪し、字幕の見た目、無音チェックの基準――これらは全部「毎回同じ観点で判断していること」だった。だったら、その観点ごとAIに渡してしまえばいい。人に仕事を教えるのと同じで、一度で完璧を求めず、良し悪しを都度フィードバックして育てていく。それがこの仕組みの基本思想。