【実装編】AIが解説する登山動画！シーン説明ジェネレーターの開発記

こんにちは、山旅ビデオクリエイターのモトちゃんです。[前回の記事](https://qiita.com/EasyCording/items/e909eef1c612e1b3e0e5)で「動画編集の未来」について構想をお話ししましたが、今回はその一部を実際に実装してみた「シーン説明ジェネレーター」についてご紹介します！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/212914/08f3303d-905d-4cdf-8f0a-71316a3f24c7.png)

## 🎥 開発したシステムの概要

前回お話しした「対話型プロパティ照会システム」の第一段階として、以下の機能を持つシステムを開発しました：

1. **自動シーン検出**: 動画を自動的にシーンごとに分割
2. **音声認識**: 各シーンの会話を文字起こし
3. **シーン分析**: 映像と音声から文脈を理解し説明文を生成
4. **編集提案**: 各シーンの使い方についてAIが提案
5. **プレビュー生成**: サムネイルと短いプレビュー動画を自動生成

## 🛠 技術スタック

システムは以下の技術を組み合わせて実装しています：

- **シーン検出**: FFmpegによる音声解析（無音区間検出）
- **音声認識**: Faster Whisper（Systran版）
- **画像分析**: Google Gemini 1.5 Flash
- **動画処理**: FFmpeg（サムネイル生成、プレビュー作成）
- **GUI**: Tkinter（Pythonの標準GUIライブラリ）

## 💡 実際の動作例

実際の登山動画を処理した例をご紹介します。

### 1. シーンの自動検出と分析

```json
{
  "scenes": [
    {
      "time_in": 0.0,
      "time_out": 15.3,
      "description": "登山口での準備シーン",
      "transcript": "今日は箱根山に登ってきます。装備の確認をしていきましょう。",
      "context_analysis": {
        "location_type": "outdoor",
        "estimated_time_of_day": "morning",
        "key_activities": ["equipment_check", "preparation"],
        "emotional_tone": "excited",
        "narrative_purpose": "introduction"
      }
    },
    {
      "time_in": 15.3,
      "time_out": 45.8,
      "description": "急な登山道を登るシーン",
      "transcript": "結構きつい登りが続きます。でも頑張っていきましょう！",
      "context_analysis": {
        "location_type": "mountain_trail",
        "weather_conditions": "sunny",
        "key_activities": ["hiking", "climbing"],
        "emotional_tone": "determined",
        "narrative_purpose": "challenge"
      }
    }
  ]
}
```

### 2. 編集提案の例

各シーンに対して、AIが以下のような編集提案を生成します：

```json
{
  "editing_suggestions": {
    "highlight_worthy": true,
    "potential_cutpoint": false,
    "b_roll_opportunity": "山頂方向のパン撮影を入れると良い",
    "audio_considerations": "風切り音が強いため、BGMで補完することを推奨"
  }
}
```

## 🎮 使いやすいUI

開発したシステムは、以下のような直感的なUIを備えています：

1. ドラッグ＆ドロップで動画ファイルを追加
2. ワンクリックで処理開始
3. 各シーンは以下の情報とともに表示：
   - サムネイル画像（クリックで再生）
   - シーンの説明文
   - 音声の文字起こし
   - 文脈分析結果
   - 編集提案
4. シーンごとに「再生」「保存」ボタンを装備

## 🔍 技術的な工夫

### 1. 正確なシーン検出

- 音声解析による自然な区切りの検出
- 無音区間の検出と最適な分割
- 最小シーン長を設定して細かすぎる分割を防止

### 2. 高精度な音声認識

- Faster Whisperの大規模モデルを使用
- 日本語に特化したチューニング
- ノイズ除去処理を追加

### 3. インテリジェントな説明生成

- 音声認識結果に基づく文脈理解
- Gemini 1.5 Flashによる画像分析
- 登山動画に特化したプロンプト設計

### 4. 効率的なプレビュー生成

- FFmpegによる高速なサムネイル生成
- プレビュー動画の自動生成
- 画質と処理速度のバランスを最適化

## 📈 実際の効果

このシステムを使用することで、以下のような効果が得られました：

1. **時間短縮**
   - 素材の確認時間が約70%減少
   - シーン分類の手間が大幅に削減
   - 説明文作成の自動化

2. **品質向上**
   - 一貫性のある説明文
   - 見落としがちなシーンの発見
   - 編集ポイントの明確化

3. **新しい視点の獲得**
   - AIによる意外な編集提案
   - シーンの文脈理解の深化
   - 視聴者視点での分析

## 🔜 今後の展望

現在のシステムはまだ第一段階ですが、以下のような機能を追加予定です：

1. **より高度なシーン分析**
   - 人物の表情認識
   - 動作の詳細な分析
   - 天候状態の自動判定

2. **インタラクティブな編集支援**
   - シーン間の関連性分析
   - ストーリー展開の提案
   - BGM選択の自動化

3. **マルチモーダルAI活用**
   - 複数の動画ファイル間の関連付け
   - より自然な説明文生成
   - 編集スタイルの学習

## 🎯 まとめ

「シーン説明ジェネレーター」の開発を通じて、前回お話しした構想の一部を実現することができました。まだ発展途上ですが、動画編集の効率化と品質向上に確かな手応えを感じています。

ソースコードは[GitHub](https://github.com/chnmotoTmz/scene_description_generator)で公開していますので、興味のある方は是非チェックしてみてください！

次回は、このシステムを使って実際の登山動画を編集した事例をより詳しくご紹介する予定です。お楽しみに！

## 📚 参考リンク

- [前回の記事：動画編集の未来構想](https://qiita.com/EasyCording/items/e909eef1c612e1b3e0e5)
- [GitHub: シーン説明ジェネレーター](https://github.com/chnmotoTmz/scene_description_generator)
- [Faster Whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper)
- [FFmpeg公式ドキュメント](https://ffmpeg.org/documentation.html)
- [Google Gemini](https://ai.google.dev/docs/gemini_api_overview)

---

この記事がお役に立ちましたら、いいねやコメントをいただけると嬉しいです！また、私の[登山動画チャンネル](https://www.youtube.com/@hikingcommunityfromkansai7960)もぜひチェックしてみてください！