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台本1枚が吹き替え動画になるまで — Claude Codeで作る動画自動制作パイプライン(講義・YouTube・ショート動画)

台本ファイル1つからスライド・ローカル音声吹き替え・字幕・縦型ショート動画を作成し、アップロード前に文字起こしと画面との照合で機械が先に検証するパイプラインを自分で構築します。生成動画ツールや有料音声APIを使わず、自分のコンピューター上で動作します。

1名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
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Youtube Creator
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Business Productivity
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Video Production
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whisper
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この講座で身につくこと

  • 台本ファイル(JSON)1つで、1080pの吹き替え動画とSRT・VTT字幕をコマンド1つで作成する。

  • 外部音声API・キーなしでローカル音声合成による吹き替えを行い、修正した文だけ再合成する。

  • 同じ台本から、縦型ショート動画・サムネイル・アップロード説明文・チャプターを自動生成する

  • Whisperの書き起こしで吹き替え音声を台本と照合し、候補を表記の違い・実際の誤り・要確認に分類する。

  • 動画フレームとスライドの照合、文字のはみ出し・字幕の重なり、音量・無音・規格のチェックを1枚のレポートにまとめる。

  • Claude Codeのスキルと進行記録でシリーズを継続して制作し、禁止語チェックで会社情報が漏れないようにする。

  • 音声モデル・文字起こしモデル・フォントのライセンスと、AI音声の表示義務を公式原文で確認する

  • レンダリング・待機・字幕・書き取り照合・計測・工程実行器の中核関数を空のひな型に直接実装し、採点器で正常系・境界ケース・失敗を確認する。

コマンド一つで台本 → 動画・字幕・ショート動画・検証レポート。人は機械が選んだ箇所だけを聞きます

ショート動画を量産する講義ではありません。6〜8分の横型講義・解説動画をシリーズとして制作し、音声は有料APIを使わずに自分のコンピューターでローカル音声合成を行います。検収は、Whisperの文字起こしを台本と文・数字単位で照合し、動画のフレームをスライドと照合して、機械が先に完了させます。ショート動画は、同じ台本を縦型に再配置する1回の講義でのみ扱います。

台本ファイル1つからスライド・ローカルでの吹き替え・字幕・縦型ショート動画を作成し、アップロード前に文字起こしと画面を照合して、機械が先に検品するパイプラインを自分で構築します。生成AI動画ツールや有料音声APIを使わず、自分のPC上で動作します。

動画生成AIやn8nは使いません。解説・講義動画を何本も継続して作るときに時間を取られる二つの作業、修正のたびに作り直すことと、公開前の確認を自動化します。文単位のキャッシュにより、修正した文だけを再合成。オフライン音声認識で、吹き替え音声を台本と文・数字単位で照合し、映像もスライドと比較します。キットの制作中に実際に遭遇した失敗(Chromeのフリーズ、音声認識のタイムスタンプのずれ、字幕の重なりの検出漏れ)も、回帰テストとともにそのままお見せします。

この講義を終えると

  • 台本ファイル(JSON)ひとつで、1080pの吹き替え動画とSRT・VTT字幕をコマンドひとつで作成する。

  • 外部の音声APIやキーを使わず、ローカル音声合成で吹き替え、修正した文だけを再合成する。

  • 同じ台本から、縦型ショート動画・サムネイル・アップロード説明文とチャプターを自動生成する

  • Whisperの文字起こしで吹き替え音声を台本と照合し、候補を表記の違い・実際の誤り・要聴取に分類する

  • 動画フレームとスライドの照合、文字のはみ出し・字幕の重なり、音量・無音・規格のチェックを1枚のレポートにまとめる。

  • Claude Codeのスキルと進行記録を活用してシリーズを継続的に制作し、禁止語チェックで会社情報が漏れないようにする

  • 音声モデル・文字起こしモデル・フォントのライセンスとAI音声の表記義務を、公式の原文で確認する。

このような方におすすめです

  • 解説・講義・社内研修の動画を何本も制作する必要があるのに、録音・字幕・確認に時間がかかりすぎている方

  • 動画ごとに同じ修正を繰り返し、「今回は間違いがないか」と不安になる講師・教育担当者

  • Claude Codeで反復作業を自動化してみたい開発者・知識クリエイター

カリキュラム(8セクション・33講・約204分)

  • セクション1. 完成品と工場の見取り図 — まず完成品を見る:台本1枚が動画になるまでの工程、7つの工程の見取り図:台本・レンダリング・吹き替え・結合・字幕・検収・記録、作業環境の準備:Mac・Windows共通のツールをそろえる、書き始める前にライセンスを確認:音声モデル・文字起こしモデル・フォント

  • セクション2. 台本をデータに — 台本はデータである:シーン・文・パネルで構成されたlesson.json、Claude Codeで台本を書く:作成指針と基準ファイル、台本の自動チェック:分量・文の長さ・禁止表現、数字は読み方どおりに:ハングル読みと発音辞書

  • セクション3. スライドのレンダリング — HTML 1枚がスライド1枚:テンプレート構造、ChromeヘッドレスでスライドPNGを出力、表・コード・フローパネル:画面に情報を盛り込む方法、はみ出し・重なり・切れを機械で先に検出、サムネイルとカバーを自動生成

  • セクション4. ローカル吹き替え — ローカル音声合成の最初の一文:外部APIなしで吹き替え、文章キャッシュ:修正した文章だけ再合成、間と速度:文章間の間隔を設計、音量調整:すべての回で同じ音量に、エンジンの切り替えと比較:1つのシリーズには1つの声

  • セクション5. 動画・字幕の結合 — ffmpegでシーンをつなぎ合わせる、字幕の自動生成:文のタイミングからSRT・VTTへ、横型講義動画から縦型ショート動画へ、アップロード用パッケージ:タイトル・説明・チャプターを自動生成する

  • セクション6. 自動チェック — 文字起こしのチェック:吹き替え音声を再びテキスト化、台本と文字起こしの照合:文・数字単位、候補の分類:本当の誤りと文字起こしの誤認、画面との照合:動画フレームは現在のスライドか、無音・音量・規格のチェックと検査レポート

  • セクション7. Claude Codeで工場を動かす — スキルにまとめる:ひと言で全工程を実行、台本を分担して並列レンダリング、HANDOFFでつないで作る:中断しても再開可能、画面・資料に個人情報が漏れないようにする

  • セクション8. 実践完遂 — 実践:仮想チャンネル5本を完成させるまでにかかった時間、まとめ:自分のパイプラインチェックリスト

実習環境

実習ZIPのvidpipeキット(Python 3.10~3.12、Chrome、ffmpeg)をダウンロードし、Mac・Windowsで実行します。架空の科学解説チャンネル「ひとくち科学」の台本5本、台本チェック・スライドのレンダリング・ローカル音声合成・動画・ショート動画・アップロード用パッケージ・文字起こしの確認用コード、テスト、Claude Codeのスキルファイル、チェックリスト、ライセンス案内が含まれています。音声・文字起こしモデルは初回実行時に公式の配布元から自動でダウンロードされます(約0.9GB)。Docker・クラウドは不要です。

前提知識

  • ターミナルにコマンドを貼り付けて実行できること

  • Claude Codeを使ったことがある、またはインストールできる(Pythonの文法は知らなくても大丈夫)

この講義で扱わないこと

  • 動画生成AI(画像・動画生成モデル)、アバター・リップシンク

  • 声のクローン作成

  • CapCut・Premiereなどの編集ツールの使い方

  • n8n自動化

  • ショート動画の企画・再生回数・収益化戦略

ご案内

この講義のナレーションは合成音声(AI)で作成しており、画面上の実行結果は学習用キットを実際に実行した際の原文です。Claude Codeの回答文、処理時間、文字起こしの結果は、実行するたびに、またコンピューターによって異なる場合があります。この講義は、再生回数や収益を保証するものではありません。すべてのデータは教育用の仮想データであり、数値は実行環境によって異なる場合があります。

次のような方に
おすすめです

受講対象

  • 解説・講義・社内研修の動画を何本も作る必要があるのに、録音・字幕作成・確認に時間がかかりすぎる方

  • 動画ごとに同じ修正を繰り返し、「今回は間違いがないか」と不安な講師・教育担当者

  • Claude Codeで反復作業を自動化してみたい開発者・知識クリエイター

前提知識

  • ターミナルにコマンドを貼り付けて実行できます。

  • Claude Codeを使ったことがある、またはインストールできる(Pythonの文法を知らなくても大丈夫)

こんにちは
dorian05202988です。

経歴認証済み

20年以上にわたりデータベースとIT分野でキャリアを積んできたデータ職人です。DBAおよびDB Platformチームのマネージャーとしてデータベースプラットフォームに携わり、MySQL・PostgreSQL・Oracle・MongoDB、SQLチューニング、AWS・Terraform・Pythonを専門分野としています。ゲーム・金融・ITサービス分野での経験をもとに、データベースとクラウドアーキテクチャについて解説しています。『オラ​​クル実務チューニング SQLパターン学習』と『Oracle Pro*C実務プロジェクト活用書』を出版し、AWS Summit 2018・2019と「データよ、遊ぼう」2020では、サーバーレス・データベースの選択・マルチデータベース戦略について発表しました。最近は、Bedrock LLMを利用したスロークエリの分析・チューニング提案、DBスペック算定の自動化、DBメタMCPサーバーとSlackボットを通じた照会フローを扱っています。開発者向けのデータベース自動化と、非開発者向けのAI業務活用について、各コースの対象者と目的に合わせた実習を通じて解説しています。AIの提案をそのまま適用するのではなく、結果の同一性・実行計画・観測条件を確認し、根拠が不足している場合は保留する判断基準を伝えています。会社の運用データや認証情報は講義資料に含めません。

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カリキュラム

全体

40件 ∙ (4時間 9分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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