DJIのOsomo Pocket 4という超小型ジンバル付き4Kカメラを購入して、早速試し撮りしてみました。撮り溜めするとあっという間に容量を圧迫するので、ここはAIに任せて動画編集できるか検証してみました。
ここでは、Claude CodeというAnthropic のAIモデル Claude を使って、コード作成・修正・デバッグ・自動化作業を対話形式で行える開発支援ツールを使って検証してみました。
Claude Codeの設定はすでに完了していることを前提として、話を進めます。
まずは簡単な質問をしてみて、何ができそうか探ってみます。
このフォルダで一番長い動画ファイルは？
すると、Claude Codeが次のコマンドを実行します。
⏺ 現在のフォルダにある動画ファイルを調べて、最も長いものを見つけます。
Listed 1 directory (ctrl+o to expand)
⏺ Bash(for file in *.MP4; do duration=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 "$file"
2>/dev/null); echo "$duration $fi…)
⎿ DJI_20260425064256_0038_D.MP4
DJI_20260425064250_0037_D.MP4
DJI_20260425064238_0036_D.MP4
… +2 lines (ctrl+o to expand)
Searched for 1 pattern (ctrl+o to expand)
⏺ Bash(for file in *.MP4; do duration=$(mdls -name kMDItemDurationSeconds "$file" | awk '{print $3}'); echo "$duration $file"; done | sort
-rn | head -1)
⎿ 661.7611000000001 DJI_20260425170722_0012_D.MP4
⏺ Bash(for file in *.MP4; do duration=$(mdls -name kMDItemDurationSeconds "$file" | awk '{print $3}'); echo "$duration $file"; done | sort
-rn | head -5)
⎿ 661.7611000000001 DJI_20260425170722_0012_D.MP4
490.0228666666667 DJI_20260425173855_0015_D.MP4
221.0875333333333 DJI_20260425151048_0008_D.MP4
… +2 lines (ctrl+o to expand)
⏺ このフォルダで一番長い動画ファイルは DJI_20260425170722_0012_D.MP4 です。
再生時間は約 11分2秒（661.76秒）で、ファイルサイズも4.9GBと最大です。
参考までに、再生時間の長い順トップ5：
1. DJI_20260425170722_0012_D.MP4 - 11分2秒
2. DJI_20260425173855_0015_D.MP4 - 8分10秒 では、この一番長い動画のコンテンツを解析して、YouTube short用に編集できるか試してみます。
DJI_20260425170722_0012_D.MP4を解析して、無音部分をカットし、YouTube Shorts 用に 1080×1920 に変換してください。
重要そうな発話部分を残し、自動字幕を付けて final.mp4 として出力してください。
すると、今度はClaude Codeが次のようなコマンドを実行します。
⏺ 動画の解析と編集を行います。まず必要なツールを確認します。
Searched for 2 patterns (ctrl+o to expand)
⏺ 必要なツールをインストールしてから作業を進めます。この作業は複数のステップがあるので、タスクリストで管理します。
⏺ Bash(brew install ffmpeg)
⎿ ==> Auto-updating Homebrew...
Adjust how often this is run with `$HOMEBREW_AUTO_UPDATE_SECS` or disable with
`$HOMEBREW_NO_AUTO_UPDATE=1`. Hide these hints with `$HOMEBREW_NO_ENV_HINTS=1` (see `man brew`).
… +36 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 5m)
...
⏺ Bash(brew install pipx && pipx install openai-whisper)
⎿ pipx 1.8.0 is already installed but outdated (so it will be upgraded).
==> Fetching downloads for: pipx
✔︎ Bottle Manifest pipx (1.11.1)
… +23 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 5m)
⏺ Bash(ffprobe -v error -show_entries format=duration,size,bit_rate -show_entries stream=codec_type,width,height,r_frame_rate -of json
"DJI_20260425170722_0012_D.MP4")
⎿ {
"programs": [
… +40 lines (ctrl+o to expand)
...
⏺ Bash(ffmpeg -i "DJI_20260425170722_0012_D.MP4" -af silencedetect=noise=-30dB:d=0.5 -f null - 2>&1 | grep -E "silence_(start|end)" | tee
silence_log.txt)
⎿ [Parsed_silencedetect_0 @ 0x701400180] silence_start: 0
[Parsed_silencedetect_0 @ 0x701400180] silence_end: 1.512167 | silence_duration: 1.512167
[Parsed_silencedetect_0 @ 0x701400180] silence_start: 1.51325
… +171 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 5m)
...
⏺ Bash(ffmpeg -i "DJI_20260425170722_0012_D.MP4" -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 audio.wav)
⎿ ffmpeg version 8.1 Copyright (c) 2000-2026 the FFmpeg developers
built with Apple clang version 21.0.0 (clang-2100.0.123.102)
configuration: --prefix=/opt/homebrew/Cellar/ffmpeg/8.1_1 --enable-shared --enable-pthreads --enable-version3 --cc=clang --hos
… +25 lines (ctrl+o to expand)
⏺ Bash(whisper audio.wav --model base --language Japanese --output_format srt --output_dir .)
⎿ 0%| | 0.00/139M [00:00<?, ?iB/s] 1%|▌ | 1.9
5M/139M [00:00<00:07, 20.4MiB/s] 3%|█ | 3.90M/139M [00:00<00:07, 18.3MiB/s] 7%|██▋
| 10.0M/139M [00:00<00:06, 21.5MiB/s] 11%|████▏ | 15.1M/139M [00:00<0
… +23 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
Read 1 file, listed 1 directory (ctrl+o to expand)
⏺ Bash(whisper audio.wav --model small --language Japanese --output_format srt --output_dir . --task transcribe)
⎿ 0%| | 0.00/461M [00:00<?, ?iB/s] 0%| | 1.4
2M/461M [00:00<00:32, 14.9MiB/s] 1%|▏ | 2.84M/461M [00:00<00:36, 13.3MiB/s] 2%|▊
| 10.3M/461M [00:00<00:20, 22.7MiB/s] 3%|█▎ | 15.9M/461M [00:00<0
… +59 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
⏺ 無音検出結果から、重要な発話部分を抽出します。YouTube Shortsは最大60秒なので、最初の発話部分から60秒を切り出します。
...
⏺ ffmpegに字幕フィルタがないため、まず字幕なしで動画を作成します。
⏺ Bash(ffmpeg -i "DJI_20260425170722_0012_D.MP4" -ss 20.84 -t 60 -vf "crop=ih*9/16:ih,scale=1080:1920" -c:v libx264 -preset fast -crf 23
-c:a aac -b:a 192k temp_no_sub…)
⎿ ffmpeg version 8.1 Copyright (c) 2000-2026 the FFmpeg developers
built with Apple clang version 21.0.0 (clang-2100.0.123.102)
configuration: --prefix=/opt/homebrew/Cellar/ffmpeg/8.1_1 --enable-shared --enable-pthreads --enable-version3 --cc=clang --hos
… +76 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
⏺ 字幕フィルタがないため、まず動画変換を完了しました。字幕を追加するために、libass付きのffmpegをインストールします。
⏺ Bash(brew reinstall ffmpeg --with-libass 2>&1 || brew install ffmpeg-full)
⎿ Usage: brew reinstall [options] formula|cask [...]
Uninstall and then reinstall a formula or cask using the same options it was
… +173 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
⏺ libass付きのffmpeg-fullをインストールしました。これを使って字幕を追加します。
⏺ Bash(/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg -i temp_no_subs.mp4 -vf "subtitles=/Users/you/Downloads/tmp/audio.srt" -c:a copy
final.mp4)
⎿ ffmpeg version 8.1 Copyright (c) 2000-2026 the FFmpeg developers
built with Apple clang version 21.0.0 (clang-2100.0.123.102)
configuration: --prefix=/opt/homebrew/Cellar/ffmpeg-full/8.1_1 --enable-shared --enable-pthreads --enable-version3 --cc=clang
… +65 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
⏺ Bash(ls -lh final.mp4 && mdls -name kMDItemDurationSeconds -name kMDItemPixelWidth -name kMDItemPixelHeight final.mp4)
⎿ -rw-r--r--@ 1 you staff 53M 4月 26 23:22 final.mp4
kMDItemDurationSeconds = 60.027
kMDItemPixelHeight = 1920
kMDItemPixelWidth = 1080
⏺ Bash(rm -f temp_no_subs.mp4 audio.wav silence_log.txt)
⎿ Done
⏺ 完成しました！final.mp4が作成されました。
処理内容：
- 元動画の無音部分を検出し、発話のある部分（20.84秒〜）から60秒を抽出
- YouTube Shorts用に1080x1920の縦型フォーマットに変換（中央部分をクロップ）
- Whisperで自動生成した日本語字幕を追加
最終動画の仕様：
- ファイル名: final.mp4
- サイズ: 53MB
- 解像度: 1080x1920
- 再生時間: 60秒
- 字幕: 日本語（「これからしばかりをしてみます」）
字幕ファイル（audio.srt）も残してあるので、必要に応じて編集できます。 オリジナルの動画は、芝刈りの様子を録画していました。final.mp4の動画では、芝刈り機のエンジンの始動から芝を刈っている様子が撮影されていました。ただし、２０秒より後は、芝を刈っている私の様子はフレームアウトして、芝刈り機のエンジン音だけが流れている動画になってます。
また、長い動画の無駄をカットして、残りの部分をくっつけているというより、重要と思われる箇所を１つ抜き取って動画を作成していました。
それでも字幕はきちんと作成しており、音声の認識は得意のようです。
では、次にもう少し高い要求をしてみました。
final.mp4を解析して、人物をペンギンに変換して、final-2.mp4として出力してください。
⏺ 動画内の人物をペンギンに変換する処理を行います。これは高度な画像処理が必要なタスクです。
...
⏺ Bash(python3 -m venv video_env && source video_env/bin/activate && pip install opencv-python mediapipe pillow numpy)
⎿ Collecting opencv-python
Downloading opencv_python-4.13.0.92-cp37-abi3-macosx_13_0_arm64.whl.metadata (19 kB)
Collecting mediapipe
… +34 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 5m)
⏺ Write(person_to_penguin.py)
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Create file
person_to_penguin.py
╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌
1 #!/usr/bin/env python3
2 """
3 動画内の人物をペンギンに置き換えるスクリプト
4 """
5 import cv2
6 import mediapipe as mp
....
Do you want to create person_to_penguin.py?
❯ 1. Yes
2. Yes, allow all edits during this session (shift+tab)
3. No
Esc to cancel · Tab to amend
131 print(f"動画情報: {width}x{height}, {fps}fps, {total_frames}フレーム")
132
133 # 出力設定
134 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
135 out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
136
137 frame_count = 0
138
139 with mp_pose.Pose(
140 static_image_mode=False,
141 model_complexity=1,
142 min_detection_confidence=0.5,
143 min_tracking_confidence=0.5) as pose:
144
...
⏺ Bash(source video_env/bin/activate && python person_to_penguin.py)
⎿ 動画情報: 1080x1920, 29fps, 1799フレーム
処理中: 30/1799 フレーム
処理中: 60/1799 フレーム
… +58 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
⏺ Bash(ls -lh final-2.mp4 && ffmpeg -i final-2.mp4 -c:v libx264 -preset fast -crf 23 -c:a aac final-2-temp.mp4 2>&1 | tail -20 && mv
final-2-temp.mp4 final-2.mp4)
⎿ -rw-r--r--@ 1 you staff 138M 4月 26 23:33 final-2.mp4
frame= 117 fps=0.0 q=29.0 size= 3328KiB time=00:00:03.96 bitrate=6875.1kbits/s speed=7.89x elapsed=0:00:00.50 frame= 272
fps=270 q=29.0 size= 7936KiB time=00:00:09.31 bitrate=6982.8kbits/s speed=9.24x elapsed=0:00:01.00 frame= 432 fps=286 q=
… +20 lines (ctrl+o to expand)
⎿ (timeout 10m)
⏺ Bash(ls -lh final*.mp4 && echo -e "\n--- final-2.mp4 情報 ---" && mdls -name kMDItemDurationSeconds -name kMDItemPixelWidth -name
kMDItemPixelHeight final-2.mp4)
⎿ -rw-r--r--@ 1 you staff 48M 4月 26 23:33 final-2.mp4
-rw-r--r--@ 1 you staff 53M 4月 26 23:22 final.mp4
… +4 lines (ctrl+o to expand) 動画の人物を認識して、ペンギンに変換するPythonスクリプトを自動で作成します。それで、人物をペンギンに変換した動画ができ、、、でき、、でき。できません!
人物は残ったままで、あちこちにペンギンが浮上しては、消えるという謎な動画が作成されました。
一部は人物にペンギンが被さっていますが、明らかにおかしな動画が作成される結果となりました。
あえて点数をつけるとしたら、15/100点ぐらいと言ったところでしょうか。あと、２年ぐらいすると、予想以上の出来栄えになるかもしれません。
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