JSiSE Research Report
vol.37,no.5(2023-1)

ビデオ教材の活用を目的とした再編集ツールの開発
土永航太郎*1, 佐々木整*1*1 拓殖大学工学部

Development of a Video Re-editing Tool
for On-demand Learning Materials
Kotaro Tsuchinaga*1, Hitoshi Sasaki*1*1 Faculty of Engineering, Takushoku University
今や，オンデマンド講義は，学生に限らず身近なものになっている．私たちはこのオンデマンド講義で使用されている講義動画を活用することは重要なことと考えており，講義動画を再編集するツールの開発に取り組んだ．このツールは，講義動画の内容を変更したり削除することなく，講義動画の再生時間を学習者の希望に添うよう可能な限り短縮したり，感情認識 AI を活用して講義動画で重要な箇所と思われる部分を抜き出してダイジェスト動画を作成するものである．実際にオンデマンド講義で使用された複数の動画で試したところ，動画再生時間を約 30％短縮することができた．また，教授者が特に重要と考える講義箇所の自動検出の実現に向けた調査を行った．
キーワード: 動画の再編集，オンデマンド教材，学習教材，文字起こし，感情認識ている．

1. はじめに新型コロナウイルス感染症のパンデミックは，私た

2. オンデマンド教材作成・利用の問題点

ちの生活を劇的に変えた．変化した物の 1 つに，各種オンデマンド講義では，対面での講義時とは異なる教育機関でのオンデマンド講義の増加が挙げられる．
オンデマンド講義は，いつでも，どこでも，何度でも問題点がある．
教授者は，講義動画を録画するが，録画時間が予定受講できるという大きなメリットがある．しかし，ネットワーク環境や動画を再生するための PC などの機器が必要なことから，かつては否定的な意見も多く見られ日本ではあまり普及はしていなかった．現在では，オンデマンド講義の環境が整備され，広く利用されているため，新型コロナウイルス感染症のパンデミックが終息した後も，オンデマンド講義による指導が引きの時間を超過していないかを見返す必要がある．超過していた場合には，教授者自らが講義動画の編集を行い，時間内に収まるようにしなければならない．そのためには，講義動画を見返して削除可能な部分を見つけていくことが必要であるが，一般にはこの作業は決して容易なことではない．そのため，教授者の本来の目的である教育とは別の時間に多く費やすことになる．

続き使用されていくと考えられる．

一方で，学習者は，無音の時間が続いている場合や本研究では，オンデマンド講義で使用されている動画をさらに有効活用することを目的として，動画を再カットおよび再編集（1）するためのツールの開発を行っ「あー」や「えー」，「えっと」等の意味のないつなぎ言葉が多いと動画をスキップさせてしまい重要な部分－15－

マンド講義で実際に使用された 4 つの講義動画を対象を見逃してしまうことがある．に無音時間の調査を行った．

3. 問題点解決するための二つの案

表 1 は，無音時間の割合を 0.10 秒間隔に分割した

このオンデマンド教材の問題点を解決するために本結果を示している．すべての講義動画で，0.21 秒から研究では，「再生時間の短縮」と「動画のダイジェス0.30 秒の無音時間が多い結果となった． しかし，教ト版の生成」の２つを目的に動画を再編集するための授者の癖が原因である可能性が考えられるため，テレツールを開発する．

ビのニュース報道でも同様の調査を行った．その結果，0.21 秒から 0.30 秒の間に無音部分が多いことがわか

3.1 無音時間に着目した再編集った．これらの結果から，0.30 秒より長い無音部分を講義の内容を欠落させずに，できるだけ学習者の希0.30 秒残して，削除することにした．

望する時間に近い動画に再編集するために，無音時間や「えー」，「あの」などの間投詞を削除する．また，

4.2 無音時間の検出

発話の速度を測定することで，機材の操作をしながらなお，これらの無音時間を検出するために，Amazon説明をするなどして，比較的ゆっくりと話している部

Transcribe（2）を使用した．音声を自動的にテキストに分があれば，そこの再生速度を部分的に上げることで，変換することで，それを発話した開始時刻と終了時刻動画の再生時間を短縮している．

を得ることができる．この発話間の時間 (ある発話の終わりと次の発話の開始時間との差) を使用して，無3.2 動画のダイジェスト版の生成音時間の長さを測定している．

学習の振り返りや動画の中で特に注目すべき部分を抽出することを目的として，動画のダイジェスト版を4.3 削除結果自動的に作成する仕組みを開発している．授業ごとの講義動画の一部を削除するシステムを Amazon Web

動画の復習ではなく，中間試験や期末試験などに向けServices を利用して構築した．動画が縮小した割合て，これまでの学習内容の復習を目的としたものであと再構成の処理に必要な時間を表 2 に示す．概ね元のる．

動画時間の 10％の処理時間で，約 30％動画時間を削減をすることができた．この処理時間は，本システム

4. 動画再生時間の短縮に向けた取り組みが想定する利用場面にとって十分実用的な値であると実際に動画時間を短縮するためには，発話する時にはどのような無音時間があるのかを調べることが必要であるため調査した．その調査結果を考慮し実際に無音を削除した結果を述べる．

一方，時間短縮された講義動画が実際に学習に使えるかどうかを判断する必要がある．学習者が加工後の講義動画を見て違和感を覚え，学習者の負担となってはいけない．そこで，削除する無音時間の下限が異なる 2 種類の動画を用いて，15 名の被験者を対象に違4.1 無音時間の調査と検出
講義中の無音時間すべてが無駄ではあるとは言い切れず，聞き取りやすさなどのために，必要な無音がある．そのため，どのくらいの無音を削除対象にするか検討が必要であると考えた．そこで，2021 年のオンデ

表1〜 0.19s

いえる．

和感，不快感を感じるかの調査を行った．その結果，14 名から 0.20 秒以上の無音を削除した動画に，言葉がつながって聞こえ不快に感じるという反応が確認できた．

4 つの講義動画の無音時間の割合

0.20s 〜 0.29s

0.30s 〜 0.39s－16－

0.40s 〜 0.49s

0.50s 〜 0.59s

0.60s 〜

動画 1

5％

26％

14％

16％

13％

24％

動画 2

5％

28％

16％

20％

17％

14％

動画 3

8％

32％

15％

14％

10％

21％

動画 4

7％

27％

19％

12％

10％

25％

表2
元動画時間

ットして動画を短縮した場合として考えた．また，4.1

処理結果
編集後の割合動画時間

編集

章の「無音時間の調査」を行った調査より，聞き手が処理時間聞く際に，0.61 秒以上の無音カットが，違和感なく聞

動画 1

55 分 17 秒

38 分 42 秒

70％

7分くことができる基準であると考え，1.0 秒以上の無音

動画 2

28 分 29 秒

21 分 55 秒

77％

3分

カットをすればより違和感が残らないと考え，違和感

動画 3

41 分 01 秒

32 分 48 秒

80％

5分が多い 0.21 秒以上の無音をカットした動画との比較

動画 450 分 42 秒

42 分 04 秒

83％

5分に適していると考えたためである．「0.21 秒以上の無音時間をカットした動画」は編集後，元動画から 63％の動画時間に短縮されている．同様に，「1.0 秒以上の4.4 部分的な再生速度の変更の検討

無音時間をカットした動画」は編集後，元動画から無音時間の削除で，一定の時間削減効果は見られた

73％の動画時間に短縮されている．

が，それだけでは不十分な場合には，他に比べて発話速度が遅い部分の再生速度を上げ，全体の発話速度を5.2 自動カットによる違和感の調査結果と考察一定にすることを検討している．アップロードされた調査で得られた悪い点として，大きく 2 つの意見が動画の音声は，無音時間検出の段階で Amazon Transc得られた．まず，6 名から編集後の動画は映像がカク

ribe によって文字に書き起こされているので，一定カクして見えることが挙げられた．この点に関しては，時間内にどの程度発話がなされているのかは容易に検講義動画では，パワーポイントなどを扱うことが多い出できる．これを他の部分の発話と比べ発話速度を求ため，マウスカーソルが飛ぶ程度に抑えられるが，ニめる.

ュース番組のような映像が多い動画ではカクカクした動画になり違和感が残る結果となった．そして 2 つ目

5. 自動カットによる違和感の調査の悪い点として，14 名から「0.21 秒以上の無音時間を本研究では，動画の編集を自動で機械的に行っているため動画と動画の結合部に違和感がないかの調査を行った．この調査は，計 15 名を対象に，「編集前の元カットした動画」では，言葉と言葉が繋がって聞こえることが多く，違和感を覚える箇所が多いという意見が挙げられた．
調査で得られた良い点として，元動画と比べスムーの動画」と，「0.21 秒以上の無音時間をカットした動画」，「1.0 秒以上の無音時間をカットした動画」の 3 つを試聴していただき，元動画と比べ，良かった点と悪ズに見ることができ，振り返る際や移動中での試聴に効果的であることが挙げられた．これは，オンデマンド講義の，場所や時間を問わず受講ができる特性を活かった点，意見や感想などを調査した．

かすことに繋がった．そして，「1.0 秒以上の無音時間をカットした動画」は言葉と言葉の繋ぎ部分の違和感

5.1 自動カットによる違和感の調査内容
まず，「0.21 秒以上の無音時間カット」と「1.0 秒以上の無音時間カット」の動画にした理由として，0.21も少なく，尚且つ元動画よりもスムーズに聞くことができるといった意見もあった．
得られた意見からの考察として，やはり聞き手が違

秒は聞き手の違和感を考慮せずに，とにかく無音をカ

和感なく聞くためには，必要な無音時間は存在すると－17－

確認ができた．そして，必要な間が十分確保されてい今後は，「怒り」の感情が 1 回の講義でどのようにれば，本研究の機械的な自動カットも問題なく違和感変化するかを分析し，変化が開始し終了するセクショを抱かず編集ができることがわかった．

ンに重要な部分が含まれているかどうかを調査する必6. ダイジェスト動画の生成

要がある．また，教授者の表情の変化も，講義の重要学習者は試験前など振り返る際に，105 分の講義動な部分を検出する手がかりになると考えている．その画，13 回分全てを見返すことは苦労し，重要部分だけために，Azure Face API（4）などの表情の感情認識 AIを見たい場合もどこが重要な部分なのかがわからないでどのような結果が得られるかを検討する予定である．

現状がある．そこで，授業の重要部分を抽出し，一つの動画にまとめることで学習の手助けになると考え開発を行った．

7. おわりに
本稿では，オンデマンド教材の動画再編集の取り組

6.1 動画の重要部分の検出方法の検討

みについて報告した．無音時間など講義内容に影響の教授者の声量が上がった箇所や発話速度が上がった箇

ない部分を削除したり，動画の一部のみ再生速度を上所，映像がある場合には身振り手振りが大きい箇所なげたりすることで，動画再生時間の短縮を行った．こど様々な変化をもとに重要部分として判断する方法がの機能の実現目指し，違和感を感じることは少ない無考えられるが，数値化が難しい感情の変化に注目した．

音時間の調査を行った．

感情認識技術によって得られた感情の動きに注目をし，さらに，教授者の感情を判定して講義の重要な部分その感情の振れ幅がどれほど見られるのか，またそのを抜粋する試みについて報告した．講義動画の重要な感情の振れ幅が大きい部分が教授者の強調したい授業部分を抜粋するための基本的な調査のみが完了していの重要部分と判断することを試みた．

る段階なので，今後は調査結果を踏まえ，ツールとしての完成を目指す．

6.2 感情変化の調査
本研究で用いた感情認識 AI（3）は，「喜び」「好き」

参 考 文 献「悲しみ」「恐怖」「怒り」の 5 つの感情と，肯定・否定の判断が可能である．図 1 は，実際行った判定結(1) 今村 優太 , AWS を駆使して動画に YouTuber 感をち果の一部である．判定の結果，5 つの感情のうち，「怒ょい足しするソリューションを作ってみる，https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202008/transcribe

り」がより顕著な反応であることがわかった．ただし，-youtuber/?awsf.filter-name=*all ，（参照日 2021-9

システムの制約上，講義動画を短い時間に分割して判-20）断する必要があるため，一つの説明を文脈に関係なく，時間で分割して処理している．

(2) Amazon Web Service, AWS Transcribe，https://aws.a
mazon.com/jp/transcribe/ ，（参照日 2021-9-26）(3) 株式会社ユーザーローカル, User Local 音声感情認識
AI，https://www.userlocal.jp ，（参照日 2022-5-20）(4) Microsoft, Computer Vision 画像やビデオのコンテンツを分析する AI サービス，https://azure.microsoft.
com/ja-jp/products/cognitive-services/computer-vision/#overview，（参照日 2022-11-13）

図 1：感情認識の例－18－