動画コンテンツ制作において、セットアップに時間がかかってしまい、肝心の編集作業に取りかかれないという経験はありませんか。特に新しいツールを導入する際、環境構築でつまずいてしまうと、モチベーションが下がってしまいますよね。

本記事では、AI による自動切り抜き・字幕生成ツール「Clips AI」を、Mac、Windows、Docker の 3 つの環境で最短 10 分でセットアップする方法を詳しく解説します。各環境での具体的なインストール手順から初期設定まで、初めての方でもスムーズに始められるよう、ステップバイステップでご紹介しますね。

背景

動画編集ツールのセットアップの重要性

動画編集ツールを使い始める前に、適切なセットアップを行うことは非常に重要です。特に AI を活用したツールでは、必要なライブラリや依存関係が多く、環境によって動作が異なることがあります。

Clips AI は、Python ベースのオープンソースツールとして提供されており、ローカル環境で動作します。これにより、クラウドサービスと比べて以下のメリットがありますね。

• プライバシー保護: 動画データを外部に送信せずローカルで処理
• コスト削減: API 利用料が不要
• カスタマイズ性: ソースコードを自由に改変可能
• オフライン利用: インターネット接続なしでも動作（初回セットアップ後）

環境選択の考え方

Clips AI は複数の環境で動作しますが、それぞれに特徴があります。以下の図は、環境選択のフローを示していますね。

mermaidCopy codeflowchart TD
    start["環境を選択"] --> docker_check{"Docker が<br/>使える?"}
    docker_check -->|はい| docker_pref{"Docker を<br/>使いたい?"}
    docker_pref -->|はい| docker["Docker 環境<br/>（最も簡単）"]
    docker_pref -->|いいえ| os_check{"OS は?"}
    docker_check -->|いいえ| os_check

    os_check -->|Mac| mac["Mac ネイティブ<br/>（高パフォーマンス）"]
    os_check -->|Windows| windows["Windows ネイティブ<br/>（WSL2 推奨）"]
    os_check -->|Linux| linux["Linux ネイティブ"]

    docker --> setup["セットアップ開始"]
    mac --> setup
    windows --> setup
    linux --> setup

この図から分かるように、Docker が使える環境であれば、Docker を選択するのが最もシンプルです。ネイティブ環境を選択する場合は、パフォーマンスを優先したい場合に適していますね。

システム要件の概要

Clips AI をスムーズに動作させるためには、以下の最低要件を満たす必要があります。

項目	最低要件	推奨要件
CPU	4 コア以上	8 コア以上（Intel i7 / Ryzen 7 相当）
メモリ	8GB	16GB 以上
ストレージ	10GB 以上の空き容量	SSD で 20GB 以上
GPU	不要（CPU でも動作）	NVIDIA GPU（CUDA 対応）
OS	macOS 11+, Windows 10+, Linux	macOS 13+, Windows 11

GPU があれば処理速度が大幅に向上しますが、CPU のみでも十分動作します。

課題

従来の動画編集ツールセットアップの問題点

多くの動画編集ツールでは、セットアップ時に以下のような課題がありました。

依存関係の複雑さ

Python ベースのツールでは、多数のライブラリに依存しており、バージョンの不一致によるエラーが頻発します。例えば、以下のようなエラーメッセージに遭遇した経験がある方も多いのではないでしょうか。

bashCopy codeERROR: Could not find a version that satisfies the requirement
ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'

こうしたエラーは、初心者にとって解決が難しく、セットアップの段階で挫折してしまう原因になります。

環境ごとの手順の違い

Mac、Windows、Linux それぞれで、インストール手順やコマンドが異なります。公式ドキュメントが特定の OS に特化していると、他の OS ユーザーは試行錯誤を強いられてしまいますね。

GPU 設定の煩雑さ

NVIDIA GPU を活用する場合、CUDA や cuDNN のインストールが必要ですが、バージョン互換性の確認や環境変数の設定など、多くの手順を踏む必要があります。

以下の図は、従来のセットアップにおける課題を整理したものです。

mermaidCopy codeflowchart LR
    user["ユーザー"] --> install["インストール<br/>開始"]
    install --> dep_error["依存関係<br/>エラー"]
    dep_error --> search["エラー<br/>検索"]
    search --> trial["試行錯誤"]
    trial --> dep_error
    trial --> version_error["バージョン<br/>不一致"]
    version_error --> search
    version_error --> reinstall["再インストール"]
    reinstall --> dep_error

    style dep_error fill:#ffcccc
    style version_error fill:#ffcccc
    style trial fill:#ffffcc

この負のループから抜け出すために、本記事では各環境で確実に動作する手順をご紹介します。

Clips AI 固有の課題

Clips AI は以下の主要コンポーネントに依存しているため、それぞれの設定が必要です。

• FFmpeg: 動画処理エンジン
• Python 3.8+: 実行環境
• PyTorch: AI モデルの実行
• Whisper: 音声認識（字幕生成）
• OpenCV: 画像処理

これらを個別にインストールすると、相互の互換性を確保するのが大変です。

解決策

環境別セットアップ戦略

Clips AI では、各環境に最適化されたセットアップ方法を提供しています。以下の戦略に従うことで、スムーズにセットアップを完了できますね。

Docker 環境の利点

Docker を使用すると、すべての依存関係が事前に構成されたコンテナイメージを使用できます。これにより、以下のメリットが得られます。

• 環境の一貫性: どの OS でも同じ動作を保証
• クリーンな分離: ホスト環境を汚さない
• 簡単なバージョン管理: イメージのタグでバージョン切り替え
• 迅速なセットアップ: 依存関係のインストールが不要

ネイティブ環境の利点

一方、ネイティブ環境でのセットアップには以下のメリットがあります。

• パフォーマンス: Docker のオーバーヘッドがない
• GPU 利用: ネイティブな GPU アクセス（特に Mac の Metal）
• 統合性: 他の開発ツールとの連携が容易

共通の事前準備

どの環境を選択する場合でも、以下の確認を行いましょう。

システム要件の確認

まず、システムの基本情報を確認します。

Mac の場合：

bashCopy code# macOSバージョン確認
sw_vers

# CPUとメモリ確認
sysctl -n machdep.cpu.brand_string
sysctl hw.memsize | awk '{print $2/1073741824" GB"}'

Windows の場合：

powershellCopy code# システム情報表示
systeminfo | findstr /C:"OS Name" /C:"OS Version"

# CPU情報表示
wmic cpu get name

# メモリ情報表示（GB単位）
wmic computersystem get totalphysicalmemory

これらのコマンドで、システムが推奨要件を満たしているか確認できます。

ディスク容量の確認

セットアップには最低 10GB、AI モデルのダウンロードを含めると 15GB 程度の空き容量が必要です。

Mac / Linux の場合：

bashCopy code# ディスク容量確認
df -h /

Windows の場合：

powershellCopy code# Cドライブの空き容量確認
Get-PSDrive C

具体例

Mac でのセットアップ（所要時間：約 8 分）

Mac 環境では、Homebrew を使用した効率的なセットアップが可能です。

ステップ 1: Homebrew のインストール

Homebrew がインストールされていない場合は、まずインストールします。

bashCopy code# Homebrewのインストール（未インストールの場合）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

インストール後、PATH を通します（Apple Silicon Mac の場合）。

bashCopy code# PATHの設定（~/.zshrcに追記）
echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

ステップ 2: Python と FFmpeg のインストール

必要なツールをまとめてインストールします。

bashCopy code# Python 3.11とFFmpegをインストール
brew install python@3.11 ffmpeg

# Pythonバージョン確認
python3 --version

ステップ 3: 仮想環境の作成

プロジェクト専用の Python 環境を作成します。

bashCopy code# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir -p ~/clips-ai
cd ~/clips-ai

# 仮想環境作成
python3 -m venv venv

作成した仮想環境を有効化します。

bashCopy code# 仮想環境の有効化
source venv/bin/activate

正常に有効化されると、プロンプトの先頭に (venv) が表示されます。

ステップ 4: Clips AI のインストール

pip を使用して Clips AI とその依存関係をインストールします。

bashCopy code# pipのアップグレード
pip install --upgrade pip

bashCopy code# Clips AIのインストール
pip install clips-ai

bashCopy code# 依存関係の確認
pip list | grep -E "torch|whisper|opencv"

インストールには数分かかりますが、これで基本的な環境構築は完了です。

ステップ 5: 動作確認

インストールが正常に完了したか確認します。

bashCopy code# Clips AIのバージョン確認
clips-ai --version

bashCopy code# ヘルプ表示
clips-ai --help

正常にコマンドが実行できれば、セットアップは成功です。

ステップ 6: 初回実行とモデルダウンロード

初回実行時に、Whisper モデルが自動的にダウンロードされます。

bashCopy code# テスト実行（サンプル動画で試す場合）
clips-ai process --input sample.mp4 --output output/

モデルのダウンロードには数分かかりますが、2 回目以降はキャッシュが使用されるため高速になります。

Windows でのセットアップ（所要時間：約 10 分）

Windows では、WSL2（Windows Subsystem for Linux）の使用を推奨しますが、ネイティブ Windows でもセットアップ可能です。ここでは両方の方法をご紹介しますね。

方法 1: WSL2 を使用する場合（推奨）

WSL2 を使用すると、Linux 環境と同様のセットアップが可能です。

WSL2 のインストール：

PowerShell を管理者権限で開き、以下のコマンドを実行します。

powershellCopy code# WSL2のインストール
wsl --install

インストール後、再起動が必要です。再起動後、Ubuntu が自動的にセットアップされます。

Ubuntu 環境でのセットアップ：

WSL2 の Ubuntu 環境で以下を実行します。

bashCopy code# システムパッケージの更新
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

bashCopy code# Python、pip、FFmpegのインストール
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv ffmpeg

bashCopy code# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir -p ~/clips-ai
cd ~/clips-ai

# 仮想環境作成と有効化
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

bashCopy code# Clips AIのインストール
pip install --upgrade pip
pip install clips-ai

これで WSL2 環境でのセットアップは完了です。

方法 2: ネイティブ Windows の場合

PowerShell または コマンドプロンプトを使用したセットアップ手順です。

Python のインストール：

公式サイトから Python をダウンロードしてインストールします。

powershellCopy code# Pythonバージョン確認（インストール後）
python --version

FFmpeg のインストール：

Chocolatey を使用する方法が便利です。

powershellCopy code# Chocolateyのインストール（管理者権限で実行）
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force
[System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072
iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))

powershellCopy code# FFmpegのインストール
choco install ffmpeg -y

Clips AI のインストール：

powershellCopy code# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir C:\clips-ai
cd C:\clips-ai

# 仮想環境作成
python -m venv venv

powershellCopy code# 仮想環境の有効化
.\venv\Scripts\Activate.ps1

powershellCopy code# Clips AIのインストール
pip install --upgrade pip
pip install clips-ai

powershellCopy code# 動作確認
clips-ai --version

Docker でのセットアップ（所要時間：約 5 分）

Docker を使用すると、最も簡単にセットアップできます。

ステップ 1: Docker Desktop のインストール

まだ Docker Desktop がインストールされていない場合は、公式サイトからダウンロードしてインストールします。

• Mac: Docker Desktop for Mac
• Windows: Docker Desktop for Windows

インストール後、Docker が起動していることを確認します。

bashCopy code# Dockerバージョン確認
docker --version
docker compose version

ステップ 2: プロジェクトディレクトリの作成

作業用のディレクトリを作成します。

bashCopy code# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir -p ~/clips-ai-docker
cd ~/clips-ai-docker

ステップ 3: Dockerfile の作成

Clips AI 用の Dockerfile を作成します。

dockerfileCopy code# Dockerfile
FROM python:3.11-slim

# 作業ディレクトリ設定
WORKDIR /app

# システムパッケージのインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    ffmpeg \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

dockerfileCopy code# Pythonパッケージのインストール
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
    pip install --no-cache-dir clips-ai

# ボリュームマウント用ディレクトリ
VOLUME ["/app/input", "/app/output"]

dockerfileCopy code# デフォルトコマンド
CMD ["clips-ai", "--help"]

ステップ 4: Docker Compose の設定

より便利に使用するため、docker-compose.yml を作成します。

yamlCopy code# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  clips-ai:
    build: .
    container_name: clips-ai
    volumes:
      - ./input:/app/input
      - ./output:/app/output
      - ./models:/root/.cache

yamlCopy code    environment:
      - PYTHONUNBUFFERED=1
    stdin_open: true
    tty: true

この設定により、ローカルの input フォルダと output フォルダをコンテナと共有できます。

ステップ 5: イメージのビルド

Docker イメージをビルドします。

bashCopy code# Dockerイメージのビルド
docker compose build

ビルドには数分かかりますが、一度ビルドすれば次回からは高速です。

ステップ 6: 動作確認

コンテナを起動して動作確認します。

bashCopy code# コンテナの起動とバージョン確認
docker compose run --rm clips-ai clips-ai --version

bashCopy code# ヘルプ表示
docker compose run --rm clips-ai clips-ai --help

ステップ 7: 入出力ディレクトリの準備

処理する動画ファイル用のディレクトリを作成します。

bashCopy code# 入出力ディレクトリ作成
mkdir -p input output models

これで、input フォルダに動画を配置すれば処理できる状態になりました。

セットアップ完了後の確認事項

どの環境でセットアップした場合でも、以下の確認を行いましょう。

依存関係の確認

すべての主要コンポーネントが正しくインストールされているか確認します。

bashCopy code# FFmpegの確認
ffmpeg -version | head -1

bashCopy code# Pythonパッケージの確認
pip list | grep -E "clips-ai|torch|whisper|opencv"

期待される出力の例：

Copy codeclips-ai          1.0.0
torch             2.0.1
openai-whisper    20230314
opencv-python     4.8.0

GPU の利用確認（オプション）

NVIDIA GPU を使用する場合、CUDA が正しく認識されているか確認します。

pythonCopy code# gpu_check.py
import torch

print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")

if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
    print(f"GPU device: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

このスクリプトを実行して、CUDA が利用可能か確認できます。

bashCopy code# GPU確認スクリプトの実行
python gpu_check.py

初期設定とカスタマイズ

セットアップ完了後、使いやすくするための設定を行います。

設定ファイルの作成

Clips AI の動作をカスタマイズするため、設定ファイルを作成します。

yamlCopy code# config.yml
# Clips AI設定ファイル

# 出力設定
output:
  format: mp4
  quality: high
  fps: 30

yamlCopy code# 字幕設定
subtitles:
  language: ja
  model: medium
  font_size: 24

yamlCopy code# 切り抜き設定
clips:
  min_duration: 10
  max_duration: 60
  silence_threshold: -40

エイリアスの設定（オプション）

頻繁に使うコマンドをエイリアスとして登録すると便利です。

Mac / Linux の場合：

bashCopy code# ~/.zshrc または ~/.bashrc に追記
alias clips="cd ~/clips-ai && source venv/bin/activate && clips-ai"

bashCopy code# 設定の反映
source ~/.zshrc

Docker の場合：

bashCopy code# ~/.zshrc または ~/.bashrc に追記
alias clips="docker compose -f ~/clips-ai-docker/docker-compose.yml run --rm clips-ai clips-ai"

これにより、どのディレクトリからでも clips コマンドで Clips AI を実行できます。

トラブルシューティング

セットアップ中によくある問題と解決方法をご紹介します。

エラー 1: ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'

原因: OpenCV がインストールされていない、または仮想環境が有効化されていない

解決方法:

bashCopy code# 仮想環境の有効化を確認
source venv/bin/activate  # Mac/Linux
# または
.\venv\Scripts\Activate.ps1  # Windows

# OpenCVの再インストール
pip install --upgrade opencv-python

エラー 2: ffmpeg: command not found

原因: FFmpeg がインストールされていない、または PATH が通っていない

解決方法:

Mac の場合：

bashCopy code# Homebrewで再インストール
brew install ffmpeg

Windows の場合：

powershellCopy code# Chocolateyで再インストール
choco install ffmpeg -y

# PATHの確認
$env:Path

エラー 3: Docker コンテナが起動しない

原因: Docker Desktop が起動していない、またはリソース不足

解決方法:

bashCopy code# Docker Desktopの状態確認
docker info

Docker Desktop の設定で、メモリを最低 4GB、推奨 8GB に設定します。

以下の図は、セットアップ全体のフローを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
    start["セットアップ開始"] --> env_choice{"環境を選択"}

    env_choice -->|Mac| mac_setup["Homebrew<br/>インストール"]
    env_choice -->|Windows| win_choice{"WSL2 or<br/>ネイティブ?"}
    env_choice -->|Docker| docker_setup["Docker Desktop<br/>インストール"]

    win_choice -->|WSL2| wsl_setup["WSL2<br/>セットアップ"]
    win_choice -->|ネイティブ| win_native["Python + FFmpeg<br/>インストール"]

    mac_setup --> mac_deps["Python + FFmpeg<br/>インストール"]
    wsl_setup --> linux_deps["apt パッケージ<br/>インストール"]
    win_native --> win_deps["Chocolatey で<br/>依存関係"]
    docker_setup --> docker_build["Dockerfile<br/>作成・ビルド"]

    mac_deps --> venv_create["仮想環境<br/>作成"]
    linux_deps --> venv_create
    win_deps --> venv_create
    docker_build --> docker_run["コンテナ<br/>起動確認"]

    venv_create --> install_clips["Clips AI<br/>インストール"]
    install_clips --> verify["動作確認"]
    docker_run --> verify

    verify --> done["セットアップ完了<br/>（5〜10分）"]

    style done fill:#ccffcc

この図から分かるように、どの環境を選んでも最終的には同じゴールに到達できます。

まとめ

本記事では、Clips AI を Mac、Windows、Docker の 3 つの環境で最短 10 分でセットアップする方法を解説しました。適切な環境を選び、手順に従うことで、スムーズに動画編集を始められることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

環境別の所要時間とメリット

各環境でのセットアップ時間とメリットをまとめました。

環境	所要時間	主なメリット	推奨ユーザー
Mac	約 8 分	ネイティブパフォーマンス、Metal GPU 対応	Mac ユーザー全般
Windows（WSL2）	約 10 分	Linux 環境の利便性、高い互換性	Windows 開発者
Windows（ネイティブ）	約 10 分	Windows 統合、GUI ツール連携	Windows 一般ユーザー
Docker	約 5 分	環境の一貫性、簡単なセットアップ	複数環境で利用したい方

セットアップ後の次のステップ

セットアップが完了したら、以下のステップで Clips AI を活用しましょう。

1. サンプル動画で試す: 短い動画で基本的な機能を確認
2. 設定をカスタマイズ: 自分のワークフローに合わせて調整
3. 本番動画で処理: 実際のプロジェクトで活用
4. 出力を確認: 切り抜きと字幕の品質をチェック

よくある質問

Q1: GPU は必須ですか？

いいえ、必須ではありません。CPU のみでも動作しますが、GPU があれば処理速度が 3〜5 倍向上します。

Q2: どの環境が最もおすすめですか？

初めて使う方には Docker をおすすめします。セットアップが最も簡単で、環境による問題が発生しにくいためです。パフォーマンスを重視する場合は、ネイティブ環境を選択してください。

Q3: 複数の環境を並行して使えますか？

はい、可能です。例えば、開発には Mac ネイティブを使い、本番環境では Docker を使うといった使い分けができます。

Q4: セットアップ後のディスク使用量はどのくらいですか？

環境によって異なりますが、以下が目安です。

• ネイティブ環境: 約 5〜8GB（AI モデル含む）
• Docker 環境: 約 8〜10GB（イメージ + モデル）

トラブル時の対応

セットアップ中に問題が発生した場合は、以下の手順で対応しましょう。

1. エラーメッセージを確認: エラーコードや具体的なメッセージをメモ
2. 公式ドキュメントを参照: GitHub の Issues や Wiki を確認
3. 環境を再確認: システム要件を満たしているか確認
4. クリーンインストール: 必要に応じて環境を作り直す

Clips AI のセットアップは、適切な手順に従えば非常にシンプルです。本記事で紹介した方法を参考に、ぜひスムーズに動画編集を始めてみてくださいね。

関連リンク

• Clips AI 公式リポジトリ
• Clips AI ドキュメント
• Homebrew 公式サイト
• Docker Desktop 公式ダウンロード
• WSL2 セットアップガイド
• FFmpeg 公式ドキュメント
• OpenAI Whisper リポジトリ
• Python 仮想環境ガイド