動画コンテンツの需要が急増する中、YouTube や TikTok、Instagram などのプラットフォームで注目を集めるには、長尺動画から魅力的なショート動画を切り出す作業が欠かせません。しかし、従来の手作業による編集では数時間かかっていた作業が、AI の力で数分に短縮できる時代になりました。

本記事では、Clips AI の技術的な仕組みを深掘りし、自動切り抜きと自動字幕生成がどのように実現されているのかを解説します。動画編集の効率化を検討されている方にとって、この技術の理解は大きな武器となるでしょう。

背景

動画コンテンツ市場の急成長

近年、動画コンテンツの消費量は爆発的に増加しています。特にショート動画市場は、TikTok の台頭により 2020 年代前半に急速に拡大しました。YouTube ショート、Instagram Reels、TikTok など、各プラットフォームが 60 秒以下の短尺動画フォーマットに力を入れているのです。

この流れの中で、クリエイターやマーケターは長尺動画から魅力的な部分を切り出し、複数のショート動画を作成する必要に迫られています。しかし、1 本の 1 時間動画から 10 本のショート動画を手作業で作成するには、膨大な時間とスキルが必要でした。

従来の動画編集ワークフローの課題

従来の動画編集では、以下のような工程を経る必要がありました。

#	工程	所要時間（目安）
1	動画全体の視聴と分析	60〜120 分
2	ハイライト部分の特定	30〜60 分
3	タイムコードの記録	15〜30 分
4	各クリップの切り出し	30〜60 分
5	字幕の手動作成	60〜90 分
6	アスペクト比の調整	15〜30 分
7	エクスポートと確認	20〜40 分

合計で 4〜7 時間もの作業時間が必要となり、これが動画マーケティングの大きなボトルネックとなっていました。

AI による動画編集革命の到来

こうした課題を解決するために登場したのが、AI 技術を活用した自動動画編集ツールです。機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンといった先端技術を組み合わせることで、人間が行っていた判断や作業の多くを自動化できるようになりました。

以下の図は、従来の手作業と AI 自動化の処理フローの違いを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
    subgraph manual["従来の手作業フロー"]
        m1["動画全体を視聴"] --> m2["ハイライトを手動選択"]
        m2 --> m3["タイムコード記録"]
        m3 --> m4["編集ソフトで切り出し"]
        m4 --> m5["字幕を手入力"]
        m5 --> m6["アスペクト比調整"]
        m6 --> m7["エクスポート"]
    end

    subgraph ai["AI自動化フロー"]
        a1["動画アップロード"] --> a2["AI分析<br/>（音声・映像・感情）"]
        a2 --> a3["ハイライト自動検出"]
        a3 --> a4["クリップ自動生成"]
        a4 --> a5["字幕自動生成"]
        a5 --> a6["形式自動調整"]
        a6 --> a7["ワンクリック出力"]
    end

    style manual fill:#ffcccc
    style ai fill:#ccffcc

図で理解できる要点

• 従来は 7 つの手動ステップが必要で、各工程で人間の判断が求められました
• AI 自動化では、アップロード後の 6 つのステップがすべて自動実行されます
• 作業時間が 4〜7 時間から数分に短縮される革新的な変化です

課題

動画編集における 3 つの主要課題

動画コンテンツ制作において、クリエイターが直面する課題は多岐にわたります。ここでは特に重要な 3 つの課題に焦点を当てて解説しますね。

課題 1：ハイライト部分の特定が困難

長尺動画の中から「バイラルしやすい部分」を見つけ出すには、高度な編集スキルと経験が必要です。何が視聴者の興味を引くのか、どの瞬間が最もエンゲージメントを生むのかを判断するのは、初心者にとって極めて難しい作業でした。

また、経験豊富なクリエイターであっても、主観的な判断に頼らざるを得ず、客観的なデータに基づいた選択ができないという問題がありました。

課題 2：字幕作成の時間的コスト

動画に字幕を付けることは、アクセシビリティの向上や SEO 対策の観点から非常に重要です。しかし、1 時間の動画に正確な字幕を付けるには、聞き取り、タイプ入力、タイムコード調整を含めて 2〜3 時間かかることも珍しくありません。

特に以下のような課題がありました。

#	字幕作成の課題	詳細
1	聞き取り精度	話し言葉の聞き取りミスが発生しやすい
2	タイミング調整	字幕の表示・非表示のタイミング設定が煩雑
3	装飾・強調	重要部分の強調表現に時間がかかる
4	多言語対応	翻訳作業でさらに時間が倍増する

課題 3：複数フォーマットへの対応

現代の動画マーケティングでは、1 つの動画を複数のプラットフォームに展開する必要があります。しかし、各プラットフォームで推奨されるアスペクト比や動画の長さが異なるため、それぞれに合わせた調整が必要でした。

以下の図は、各プラットフォームの要件の違いを示しています。

mermaidCopy codeflowchart LR
    source["元動画<br/>16:9<br/>60分"] --> yt["YouTube Shorts<br/>9:16<br/>60秒以内"]
    source --> tiktok["TikTok<br/>9:16<br/>15〜60秒"]
    source --> insta["Instagram Reels<br/>9:16または1:1<br/>90秒以内"]
    source --> twitter["Twitter<br/>16:9または1:1<br/>2分20秒以内"]

    style source fill:#e1f5ff
    style yt fill:#ff9999
    style tiktok fill:#99ff99
    style insta fill:#ff99ff
    style twitter fill:#99ccff

図で理解できる要点

• 1 つの元動画から 4 つ以上の異なるフォーマットへの変換が必要です
• アスペクト比と動画長の両方を各プラットフォームに合わせる必要があります
• 手作業では各プラットフォーム向けに個別編集が必要で、非効率的でした

なぜこれらの課題が解決困難だったのか

これらの課題が長年解決されなかった理由は、動画編集が「創造的判断」と「技術的スキル」の両方を必要とする複合的な作業だったからです。単純な自動化では対応できず、人間の感性や経験に頼る部分が大きかったのですね。

しかし、AI 技術の進化により、この状況は大きく変わりつつあります。

解決策

Clips AI による革新的アプローチ

Clips AI は、機械学習とコンピュータビジョン、自然言語処理を統合することで、動画編集の自動化を実現しました。ここでは、その技術的な仕組みを詳しく解説していきます。

自動切り抜きの技術アーキテクチャ

Clips AI の自動切り抜き機能は、複数の AI モデルを組み合わせた高度なシステムです。以下のコアテクノロジーで構成されています。

1. トピック検出とセグメント化

動画全体を分析し、話題の転換点を自動的に検出します。この処理には自然言語処理（NLP）技術が活用されており、音声をテキストに変換した後、意味的な区切りを識別するのです。

typescriptCopy code// トピック検出の基本的な処理フロー（概念的な実装例）
interface TopicSegment {
  startTime: number; // 開始時刻（秒）
  endTime: number; // 終了時刻（秒）
  topic: string; // トピック名
  confidence: number; // 信頼度スコア（0-1）
  keywords: string[]; // キーワードリスト
}

上記のコードは、トピックセグメントのデータ構造を示しています。各セグメントには開始・終了時刻、トピック名、信頼度、キーワードが含まれます。

typescriptCopy code// トピック検出エンジンのインターフェース
class TopicDetectionEngine {
  async analyzeVideo(
    videoPath: string
  ): Promise<TopicSegment[]> {
    // 1. 音声抽出
    const audioTrack = await this.extractAudio(videoPath);

    // 2. 音声をテキストに変換（Whisper APIなど）
    const transcript = await this.speechToText(audioTrack);

    // 3. テキストをセグメントに分割
    const segments = await this.segmentByTopic(transcript);

    return segments;
  }
}

このクラスは、動画からトピックセグメントを抽出する処理の流れを表現しています。音声抽出、テキスト変換、セグメント分割の 3 ステップで構成されますね。

2. バイラルスコア予測アルゴリズム

Clips AI の最も革新的な機能の 1 つが、各セグメントの「バイラル可能性」を数値化する機能です。数百万本のバイラル動画を学習データとして使用し、以下の要素を分析します。

#	分析要素	説明	重要度
1	音声トーン変化	声の抑揚や感情の起伏を検出	★★★★★
2	視覚的インパクト	画面の動きや色の変化を分析	★★★★☆
3	キーワード密度	トレンドワードの出現頻度	★★★★☆
4	エンゲージメント予測	過去データに基づく反応予測	★★★★★
5	時間的最適性	クリップの長さの適切性	★★★☆☆

typescriptCopy code// バイラルスコア計算の実装イメージ
interface ViralScore {
  totalScore: number; // 総合スコア（0-100）
  audioToneScore: number; // 音声トーンスコア
  visualImpactScore: number; // 視覚インパクトスコア
  keywordScore: number; // キーワードスコア
  engagementScore: number; // エンゲージメントスコア
}

このインターフェースは、バイラルスコアの各要素を定義しています。複数の指標を組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。

typescriptCopy code// バイラルスコア計算エンジン
class ViralScoreCalculator {
  async calculateScore(
    segment: TopicSegment,
    videoData: VideoData
  ): Promise<ViralScore> {
    // 各要素のスコアを並列計算
    const [
      audioScore,
      visualScore,
      keywordScore,
      engagementScore,
    ] = await Promise.all([
      this.analyzeAudioTone(segment, videoData),
      this.analyzeVisualImpact(segment, videoData),
      this.analyzeKeywords(segment),
      this.predictEngagement(segment),
    ]);

    // 加重平均で総合スコアを算出
    const totalScore = this.calculateWeightedAverage({
      audioScore,
      visualScore,
      keywordScore,
      engagementScore,
    });

    return {
      totalScore,
      audioToneScore: audioScore,
      visualImpactScore: visualScore,
      keywordScore,
      engagementScore,
    };
  }
}

上記のコードは、各分析要素を並列処理し、加重平均で総合スコアを算出する流れを示しています。Promise.allを使うことで、効率的な並列処理を実現していますね。

3. 自動トリミングと最適化

バイラルスコアが高いセグメントが特定されたら、次は動画のトリミング処理です。ここでは、以下の最適化が自動的に行われます。

typescriptCopy code// トリミング設定の定義
interface TrimSettings {
  targetDuration: number; // 目標動画長（秒）
  aspectRatio: '9:16' | '16:9' | '1:1' | '4:5'; // アスペクト比
  platform: 'youtube' | 'tiktok' | 'instagram' | 'twitter'; // プラットフォーム
  includeIntro: boolean; // イントロ含めるか
  includeOutro: boolean; // アウトロ含めるか
}

このインターフェースは、トリミング時の設定項目を定義しています。プラットフォームごとに最適な設定が自動選択されます。

typescriptCopy code// 自動トリミングエンジン
class AutoTrimEngine {
  async trimVideo(
    segment: TopicSegment,
    settings: TrimSettings
  ): Promise<VideoClip> {
    // 1. セグメントから最適な開始・終了点を決定
    const { startTime, endTime } =
      await this.optimizeTiming(
        segment,
        settings.targetDuration
      );

    // 2. アスペクト比に合わせてフレーミング調整
    const framing = await this.calculateFraming(
      segment,
      settings.aspectRatio
    );

    // 3. イントロ・アウトロの自動追加
    const enhancedClip = await this.addIntroOutro(
      { startTime, endTime, framing },
      settings
    );

    return enhancedClip;
  }
}

この処理では、タイミング最適化、フレーミング調整、イントロ・アウトロの追加を順次実行します。各ステップが動画の品質向上に貢献するのです。

自動字幕生成の技術メカニズム

Clips AI の自動字幕機能は、音声認識技術と自然言語処理を組み合わせた高精度システムです。精度 97%という驚異的な正確性を実現しています。

音声認識（Speech-to-Text）エンジン

音声からテキストへの変換には、OpenAI の Whisper や Google Cloud Speech-to-Text などの最先端 AI モデルが活用されています。

typescriptCopy code// 音声認識の実装インターフェース
interface TranscriptionResult {
  text: string; // 認識されたテキスト
  startTime: number; // 開始時刻（秒）
  endTime: number; // 終了時刻（秒）
  confidence: number; // 信頼度（0-1）
  words: WordTimestamp[]; // 単語レベルのタイムスタンプ
}

このインターフェースは、音声認識結果の構造を示しています。単語レベルでタイムスタンプを持つことで、精密な字幕配置が可能になります。

typescriptCopy code// 単語レベルのタイムスタンプ
interface WordTimestamp {
  word: string; // 単語
  startTime: number; // 開始時刻
  endTime: number; // 終了時刻
  confidence: number; // 信頼度
}

単語ごとにタイミング情報を保持することで、字幕の表示タイミングを最適化できます。

typescriptCopy code// 音声認識エンジン
class SpeechRecognitionEngine {
  async transcribe(
    audioPath: string
  ): Promise<TranscriptionResult[]> {
    // 音声ファイルを読み込み
    const audioBuffer = await this.loadAudio(audioPath);

    // Whisper APIで音声認識を実行
    const rawTranscription =
      await this.whisperAPI.transcribe(audioBuffer, {
        language: 'ja', // 日本語
        task: 'transcribe', // 文字起こし
        timestamp_granularities: ['word'], // 単語レベルのタイムスタンプ
      });

    // 結果を構造化
    return this.structureResults(rawTranscription);
  }
}

このコードは、音声ファイルを Whisper API に送信し、単語レベルのタイムスタンプ付きで文字起こしを取得する流れを示しています。

AI ダイナミック字幕の生成

単なる文字起こしだけでなく、Clips AI は視覚的に魅力的な「ダイナミック字幕」を自動生成します。これには以下の要素が含まれます。

typescriptCopy code// ダイナミック字幕の設定
interface DynamicSubtitleStyle {
  animation: 'fade' | 'slide' | 'zoom' | 'bounce'; // アニメーション効果
  highlightKeywords: boolean; // キーワード強調
  emojiInsertion: boolean; // 絵文字自動挿入
  colorScheme: string; // カラースキーム
  fontSize: 'small' | 'medium' | 'large'; // フォントサイズ
  position: 'top' | 'center' | 'bottom'; // 表示位置
}

このインターフェースは、字幕のスタイル設定を定義しています。アニメーション、強調表示、絵文字挿入など、多様な表現が可能です。

typescriptCopy code// ダイナミック字幕生成エンジン
class DynamicSubtitleGenerator {
  async generateSubtitles(
    transcription: TranscriptionResult[],
    style: DynamicSubtitleStyle
  ): Promise<Subtitle[]> {
    const subtitles: Subtitle[] = [];

    for (const segment of transcription) {
      // 1. キーワードを自動検出
      const keywords = await this.detectKeywords(
        segment.text
      );

      // 2. 適切な絵文字を推論
      const emojis = style.emojiInsertion
        ? await this.suggestEmojis(segment.text)
        : [];

      // 3. 字幕オブジェクトを生成
      const subtitle = this.createSubtitle({
        text: segment.text,
        startTime: segment.startTime,
        endTime: segment.endTime,
        keywords,
        emojis,
        style,
      });

      subtitles.push(subtitle);
    }

    return subtitles;
  }
}

この処理では、各セグメントに対してキーワード検出、絵文字推論、字幕オブジェクト生成を実行します。視聴者の注目を引く効果的な字幕が自動的に作成されるのですね。

Clips AI 処理パイプラインの全体像

これまで説明した各技術要素がどのように連携するのかを、以下の図で示します。

mermaidCopy codeflowchart TD
    start["動画アップロード"] --> extract["音声・映像抽出"]
    extract --> parallel1{"並列処理開始"}

    parallel1 --> audio_path["音声処理パス"]
    parallel1 --> video_path["映像処理パス"]

    audio_path --> stt["音声認識<br/>Speech-to-Text"]
    stt --> topic["トピック検出<br/>セグメント化"]
    topic --> viral["バイラルスコア<br/>算出"]

    video_path --> visual["視覚分析<br/>シーン検出"]
    visual --> viral

    viral --> select["高スコア<br/>セグメント選択"]
    select --> trim["自動トリミング<br/>フレーミング調整"]

    topic --> subtitle_gen["字幕生成"]
    subtitle_gen --> dynamic_sub["ダイナミック字幕<br/>スタイル適用"]

    trim --> merge{"統合処理"}
    dynamic_sub --> merge

    merge --> optimize["プラットフォーム<br/>最適化"]
    optimize --> export["クリップ出力"]

    style start fill:#e1f5ff
    style parallel1 fill:#fff4e1
    style audio_path fill:#ffe1f5
    style video_path fill:#e1ffe1
    style merge fill:#fff4e1
    style export fill:#e1f5ff

図で理解できる要点

• 音声処理と映像処理が並列に実行され、処理時間が短縮されています
• トピック検出とバイラルスコア算出が連携し、最適なセグメントを選択します
• 字幕生成とトリミング処理が独立して進行し、最後に統合されます

この並列処理アーキテクチャにより、従来数時間かかっていた作業が数分で完了するのです。

具体例

実際の使用シナリオ：YouTube 動画から TikTok クリップを作成

ここでは、60 分の YouTube 教育動画から、TikTok 用の 60 秒クリップを 10 本作成する実際のワークフローを見ていきましょう。

ステップ 1：動画のアップロードと初期設定

まず、Clips AI に動画をアップロードし、出力設定を行います。

typescriptCopy code// Clips AI SDKの初期化（実装例）
import { ClipsAI } from '@clipsai/sdk';

const client = new ClipsAI({
  apiKey: process.env.CLIPS_AI_API_KEY,
});

このコードは、Clips AI SDK を初期化しています。API キーを環境変数から読み込むことで、セキュアな認証を実現していますね。

typescriptCopy code// 動画アップロードと設定
async function createClipsFromVideo() {
  // 動画ファイルをアップロード
  const video = await client.videos.upload({
    filePath: './youtube-video.mp4',
    title: 'TypeScript完全ガイド',
  });

  console.log(`動画ID: ${video.id}`);
  console.log(`動画の長さ: ${video.duration}秒`);
}

動画をアップロードすると、一意の ID と長さ情報が返されます。この情報を使って後続の処理を実行します。

ステップ 2：自動分析とセグメント検出

アップロードが完了すると、AI が自動的に動画を分析します。

typescriptCopy code// 動画分析の実行
async function analyzeVideo(videoId: string) {
  // 分析ジョブを開始
  const analysisJob = await client.analysis.start({
    videoId,
    options: {
      detectTopics: true, // トピック検出を有効化
      calculateViralScore: true, // バイラルスコア算出を有効化
      generateTranscript: true, // 文字起こしを有効化
      language: 'ja', // 日本語
    },
  });

  console.log(`分析ジョブID: ${analysisJob.id}`);
  return analysisJob;
}

このコードは、動画分析ジョブを開始しています。複数のオプションを指定することで、必要な分析タイプを選択できます。

typescriptCopy code// 分析完了を待機
async function waitForAnalysis(jobId: string) {
  let status = 'processing';

  while (status === 'processing') {
    // ステータスをポーリング
    const job = await client.analysis.getStatus(jobId);
    status = job.status;

    console.log(`進捗: ${job.progress}%`);

    // 3秒待機してから再チェック
    await new Promise((resolve) =>
      setTimeout(resolve, 3000)
    );
  }

  if (status === 'completed') {
    console.log('分析が完了しました');
    return await client.analysis.getResults(jobId);
  } else {
    throw new Error(`分析が失敗しました: ${status}`);
  }
}

分析は非同期で実行されるため、ポーリングで完了を待ちます。進捗状況を表示することで、ユーザー体験が向上しますね。

ステップ 3：分析結果の確認

分析が完了すると、以下のような結果が得られます。

typescriptCopy code// 分析結果の構造
interface AnalysisResults {
  segments: AnalyzedSegment[];
  transcript: TranscriptionResult[];
  metadata: VideoMetadata;
}

この構造により、各セグメントの詳細情報にアクセスできます。

typescriptCopy codeinterface AnalyzedSegment {
  id: string;
  startTime: number;
  endTime: number;
  duration: number;
  topic: string;
  viralScore: number; // 0-100
  keywords: string[];
  sentiment: 'positive' | 'neutral' | 'negative';
  engagementPrediction: number; // 予測エンゲージメント率
}

バイラルスコアやエンゲージメント予測が含まれているのが特徴です。

typescriptCopy code// 分析結果の表示
async function displayAnalysisResults(
  results: AnalysisResults
) {
  console.log(
    `\n検出されたセグメント数: ${results.segments.length}`
  );

  // バイラルスコアでソート
  const sortedSegments = results.segments
    .sort((a, b) => b.viralScore - a.viralScore)
    .slice(0, 10); // 上位10件を取得

  console.log('\n上位10セグメント:');
  sortedSegments.forEach((segment, index) => {
    console.log(`\n${index + 1}. ${segment.topic}`);
    console.log(
      `   時間: ${formatTime(
        segment.startTime
      )} - ${formatTime(segment.endTime)}`
    );
    console.log(
      `   バイラルスコア: ${segment.viralScore}/100`
    );
    console.log(
      `   キーワード: ${segment.keywords.join(', ')}`
    );
    console.log(`   感情: ${segment.sentiment}`);
  });
}

このコードは、分析結果を見やすく表示します。バイラルスコアの降順でソートすることで、最も魅力的なセグメントを優先的に確認できますね。

ステップ 4：TikTok 用クリップの生成

高スコアのセグメントから、TikTok 用のクリップを自動生成します。

typescriptCopy code// TikTok用クリップ設定
const tiktokSettings = {
  aspectRatio: '9:16' as const,
  targetDuration: 60, // 60秒
  platform: 'tiktok' as const,
  subtitleStyle: {
    animation: 'bounce' as const,
    highlightKeywords: true,
    emojiInsertion: true,
    fontSize: 'large' as const,
    position: 'center' as const,
  },
};

TikTok の仕様に合わせた設定を定義します。縦長の 9:16 比率、60 秒の長さ、ダイナミックな字幕スタイルが特徴です。

typescriptCopy code// クリップ生成の実行
async function generateClips(
  videoId: string,
  segments: AnalyzedSegment[],
  settings: typeof tiktokSettings
) {
  const clips = [];

  // 上位10セグメントをクリップ化
  for (let i = 0; i < Math.min(10, segments.length); i++) {
    const segment = segments[i];

    console.log(`\nクリップ ${i + 1} を生成中...`);

    // クリップ生成ジョブを開始
    const clipJob = await client.clips.create({
      videoId,
      segmentId: segment.id,
      settings: {
        aspectRatio: settings.aspectRatio,
        duration: settings.targetDuration,
        autoTrim: true, // 自動トリミング有効
        addSubtitles: true, // 字幕追加
        subtitleStyle: settings.subtitleStyle,
        addIntro: false, // イントロなし
        addOutro: false, // アウトロなし
      },
    });

    clips.push(clipJob);
    console.log(`クリップジョブID: ${clipJob.id}`);
  }

  return clips;
}

このコードは、複数のセグメントからクリップを並列生成します。各クリップは独立したジョブとして処理されるため、効率的ですね。

ステップ 5：生成完了の待機とダウンロード

クリップ生成が完了したら、ファイルをダウンロードします。

typescriptCopy code// 全クリップの生成完了を待機
async function waitForAllClips(clipJobs: any[]) {
  console.log('\nすべてのクリップの生成を待機中...');

  // すべてのジョブを並列で監視
  const completedClips = await Promise.all(
    clipJobs.map(async (job) => {
      // 完了を待機
      const clip = await client.clips.waitForCompletion(
        job.id,
        {
          pollingInterval: 3000, // 3秒ごとにチェック
          timeout: 600000, // 10分でタイムアウト
        }
      );

      return clip;
    })
  );

  console.log(
    `\n${completedClips.length}個のクリップが完成しました`
  );
  return completedClips;
}

Promise.allを使うことで、すべてのクリップの生成を並列で待機します。これにより、全体の待機時間が短縮されます。

typescriptCopy code// クリップのダウンロード
async function downloadClips(
  clips: any[],
  outputDir: string
) {
  // 出力ディレクトリを作成
  await fs.mkdir(outputDir, { recursive: true });

  for (let i = 0; i < clips.length; i++) {
    const clip = clips[i];
    const outputPath = `${outputDir}/clip-${i + 1}.mp4`;

    console.log(`クリップ ${i + 1} をダウンロード中...`);

    // ファイルをダウンロード
    await client.clips.download(clip.id, outputPath);

    console.log(`保存完了: ${outputPath}`);
    console.log(`  サイズ: ${clip.fileSize} bytes`);
    console.log(`  長さ: ${clip.duration}秒`);
    console.log(`  解像度: ${clip.width}x${clip.height}`);
  }
}

このコードは、生成されたクリップをローカルにダウンロードします。ファイル情報も表示されるため、結果を確認しやすいですね。

完全なワークフロー統合

これまでのステップを 1 つの関数にまとめます。

typescriptCopy code// 完全な自動化ワークフロー
async function automateClipCreation(videoPath: string) {
  try {
    // 1. 動画アップロード
    console.log('=== ステップ1: 動画アップロード ===');
    const video = await client.videos.upload({
      filePath: videoPath,
      title: 'TypeScript完全ガイド',
    });

    // 2. 分析実行
    console.log('\n=== ステップ2: AI分析開始 ===');
    const analysisJob = await analyzeVideo(video.id);
    const results = await waitForAnalysis(analysisJob.id);

    // 3. 結果確認
    console.log('\n=== ステップ3: 分析結果 ===');
    await displayAnalysisResults(results);

    // 4. クリップ生成
    console.log('\n=== ステップ4: クリップ生成 ===');
    const topSegments = results.segments
      .sort((a, b) => b.viralScore - a.viralScore)
      .slice(0, 10);
    const clipJobs = await generateClips(
      video.id,
      topSegments,
      tiktokSettings
    );

    // 5. 完了待機とダウンロード
    console.log('\n=== ステップ5: ダウンロード ===');
    const completedClips = await waitForAllClips(clipJobs);
    await downloadClips(
      completedClips,
      './output/tiktok-clips'
    );

    console.log('\n✅ すべての処理が完了しました！');
  } catch (error) {
    console.error('エラーが発生しました:', error);
    throw error;
  }
}

このメイン関数は、動画アップロードからクリップダウンロードまでの全工程を自動実行します。エラーハンドリングも含まれているため、安全に実行できますね。

typescriptCopy code// 実行例
automateClipCreation('./youtube-video.mp4')
  .then(() => console.log('処理が正常に完了しました'))
  .catch((err) =>
    console.error('処理に失敗しました:', err)
  );

実際の使用例です。わずか数行のコードで、60 分の動画から 10 本の TikTok クリップを自動生成できます。

処理時間の比較

従来の手作業と Clips AI を使った場合の処理時間を比較してみましょう。

#	工程	手作業	Clips AI	削減率
1	動画の視聴・分析	60 分	2 分	96.7%
2	ハイライト特定	45 分	自動	100%
3	セグメント切り出し	60 分	3 分	95%
4	字幕作成	90 分	1 分	98.9%
5	フォーマット調整	30 分	1 分	96.7%
6	エクスポート	30 分	2 分	93.3%
-	合計	315 分（5 時間 15 分）	9 分	97.1%

この表からわかるように、Clips AI を使うことで作業時間が 97%以上削減されます。5 時間以上かかっていた作業が、わずか 9 分で完了するのは驚異的ですね。

実際の出力例の確認

生成されたクリップには、以下のような特徴が含まれています。

mermaidCopy codeflowchart LR
    input["元動画<br/>60分<br/>16:9<br/>1920x1080"] --> clip1["クリップ1<br/>58秒<br/>9:16<br/>1080x1920<br/>バイラルスコア:94"]
    input --> clip2["クリップ2<br/>60秒<br/>9:16<br/>1080x1920<br/>バイラルスコア:91"]
    input --> clip3["クリップ3<br/>55秒<br/>9:16<br/>1080x1920<br/>バイラルスコア:89"]

    clip1 --> features1["字幕:あり<br/>絵文字:自動挿入<br/>キーワード強調:あり"]
    clip2 --> features2["字幕:あり<br/>絵文字:自動挿入<br/>キーワード強調:あり"]
    clip3 --> features3["字幕:あり<br/>絵文字:自動挿入<br/>キーワード強調:あり"]

    style input fill:#e1f5ff
    style clip1 fill:#ffe1e1
    style clip2 fill:#e1ffe1
    style clip3 fill:#ffe1ff

図で理解できる要点

• 元動画が横長 16:9 から縦長 9:16 の TikTok 形式に自動変換されています
• 各クリップはバイラルスコアの高い順に生成され、60 秒前後に最適化されています
• すべてのクリップに字幕、絵文字、キーワード強調が自動適用されています

エラーハンドリングとトラブルシューティング

実際の運用では、エラー処理も重要です。

typescriptCopy code// エラーハンドリングの実装例
class ClipsAIError extends Error {
  constructor(
    message: string,
    public code: string,
    public statusCode?: number
  ) {
    super(message);
    this.name = 'ClipsAIError';
  }
}

カスタムエラークラスを定義することで、エラーの種類を判別しやすくします。

typescriptCopy code// リトライロジックの実装
async function uploadWithRetry(
  filePath: string,
  maxRetries: number = 3
): Promise<any> {
  let lastError: Error | null = null;

  for (let attempt = 1; attempt <= maxRetries; attempt++) {
    try {
      console.log(
        `アップロード試行 ${attempt}/${maxRetries}`
      );

      const result = await client.videos.upload({
        filePath,
        title: 'TypeScript完全ガイド',
      });

      console.log('アップロード成功');
      return result;
    } catch (error) {
      lastError = error as Error;
      console.error(`試行 ${attempt} 失敗:`, error);

      // 最終試行でない場合は待機
      if (attempt < maxRetries) {
        const waitTime = Math.pow(2, attempt) * 1000; // 指数バックオフ
        console.log(
          `${waitTime}ms 待機してリトライします...`
        );
        await new Promise((resolve) =>
          setTimeout(resolve, waitTime)
        );
      }
    }
  }

  throw new ClipsAIError(
    `${maxRetries}回の試行後もアップロードに失敗しました: ${lastError?.message}`,
    'UPLOAD_FAILED'
  );
}

このリトライロジックは、ネットワーク障害などの一時的なエラーに対処します。指数バックオフを使うことで、サーバーへの負荷を軽減していますね。

まとめ

Clips AI は、AI 技術を駆使して動画編集を革新的に効率化するプラットフォームです。本記事では、その技術的な仕組みを詳しく解説してきました。

重要なポイントの振り返り

自動切り抜き技術

• トピック検出とセグメント化により、動画を意味のある単位に自動分割します
• バイラルスコア予測アルゴリズムで、数百万本の動画データから学習した知見を活用します
• 音声トーン、視覚インパクト、キーワード密度など多角的に分析することで高精度を実現しています

自動字幕生成技術

• 精度 97%の音声認識エンジンで、正確な文字起こしを実現します
• 単語レベルのタイムスタンプにより、字幕の表示タイミングを最適化できます
• AI ダイナミック字幕は、絵文字やキーワード強調を自動適用し、視覚的な魅力を高めます

処理効率の飛躍的向上

• 従来 5 時間以上かかっていた作業が、わずか 9 分で完了します
• 並列処理アーキテクチャにより、音声と映像を同時に分析できます
• プラットフォーム別の最適化が自動化され、手作業が不要になります

Clips AI がもたらす価値

動画クリエイターやマーケターにとって、Clips AI は単なる時短ツール以上の価値を提供してくれます。データドリブンな判断により、経験に頼らず高品質なコンテンツを作成できるようになりました。

また、複数のプラットフォームへの展開が容易になったことで、コンテンツのリーチを最大化できます。TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts など、それぞれに最適化されたクリップを短時間で量産できるのですね。

今後の展望

AI 技術の進化は止まりません。今後はさらに以下のような機能が期待されます。

• リアルタイム動画編集のさらなる高速化
• 多言語対応の強化と自動翻訳機能
• より高度な感情分析とパーソナライゼーション
• A/B テスト機能による最適クリップの自動選択

動画コンテンツ制作の民主化が進む中、Clips AI のような技術は今後ますます重要になるでしょう。誰でも簡単にプロフェッショナルな動画コンテンツを作成できる時代が、もうすぐそこまで来ています。

関連リンク

• ClipsAI Python Library - GitHub
• OpenAI Whisper - 音声認識モデル
• Short.ai - AI Clip Maker 公式サイト
• YouTube Shorts - 公式ガイド
• TikTok for Business - クリエイターガイド
• Instagram Reels - ベストプラクティス