業務自動化🤖 AI主導公開中
movieshort
ローカル完結型・AI動画編集&ショート切り抜きアプリ。Coconala/CrowdWorksの動画編集案件で実運用中
PythonPySide6FastAPIFaster-WhisperYOLOv8FFmpegCUDAOllama
// VIBE CODING RATIO
💪 自力実装 5%🤖 AI担当 95%
■ 設計・判断・レビュー■ AI実装
「長尺動画からショート動画を自動で切り抜くツールを作りたい」というテーマをAIに持ち込み、要件定義・アーキテクチャ・マイルストーン設計をAIと壁打ちしながら固めた。動作確認と実案件での品質判断は自分が行っている。
// BACKGROUND — なぜ作ったか
YouTubeやSNS向けのショート動画を作るとき、長尺動画から見どころを切り抜いて縦型に編集する作業が手作業で非常に時間がかかっていた。ローカルGPU(RTX 3070)を活用してこの作業を自動化するツールをAIと壁打ちしながら設計・実装し、現在Coconala/CrowdWorksの動画編集代行案件で実運用している。
// WHAT I DID — 何をやったか
PySide6によるGUIと複数のAIモデルを組み合わせた動画編集・ショート切り抜きデスクトップアプリを構築した。M1〜M3のフェーズゲートをすべてクリアし実案件投入済み。
主な機能:Faster-Whisper(large-v3)による字幕自動生成・カラオケ風動的字幕(単語単位で色変化)・YOLOv8による話者追跡・動的クロップ(16:9→9:16縦型変換)・無音カット3プリセット(ビジネス/トーク/余韻)・AIハイライト抽出(Ollama連携)・BGM合成・オートダッキング・FCP7 XML/EDL出力(DaVinci Resolve/Premiere Pro連携)・納品パッケージ自動生成・字幕背景ボックス・単語ポップアニメーション
// MY DECISIONS — 自分が設計・判断した部分
「ローカル完結でショート動画を自動生成したい」というテーマを持ち込み、「1工程=1プロセスの短命ワーカー」によるVRAM排他制御方式・モック先行開発戦略・フェーズゲート方式の導入はAIと壁打ちしながら一緒に固めた。発話者検出で技術検証スパイクが未達となった際に手動話者指定UIへのフォールバックを即断した。動作確認と実案件での品質判断は自分が行っている。
// TECH DETAIL — 技術的な工夫
- **Faster-Whisper(large-v3 / int8_float16)**:単語単位タイムスタンプ付き高精度日本語文字起こし
- **YOLOv8n-face**:顔検出・Savitzky-Golayフィルターで平滑化した動的クロップ
- **FFmpeg NVENC**:`sendcmd`フィルタによるフレーム単位動的クロップ+カラオケ字幕を1パスでハードウェアエンコード
- **Ollama(qwen3:8b)**:ハイライト抽出・タイトル・チャプターマーカー・ハッシュタグを自動生成
- **OpenTimelineIO**:FCP7 XML / EDL出力でDaVinci Resolve / Premiere Proと連携
- **1工程=1プロセス設計**:VRAM 8GBでWhisper・YOLO・Ollama・FFmpegを排他実行しOOMゼロ
// SCREENSHOTS
// RELEASE NOTES
v2.8(実運用版)2026-07
M3後の機能拡張:出力形式3択・BGM合成・AIハイライト抽出GUI連携・納品パッケージ自動生成・字幕背景ボックス・単語ポップアニメーション等追加。Coconala/CrowdWorks案件で実運用中
v2.7(M3完了)2026-06
--onedirパッケージング・LICENSES/自動生成・クリーンVM起動確認完了。フェーズゲートM3通過
v2.6(M2完了)2026-05
本物AIワーカー統合(Faster-Whisper/YOLOv8/Ollama)・VRAM排他制御・pytest カバレッジ70%達成
v2.5(M1完了)2026-04
共通Pydanticスキーマ確定・モックワーカー構築・GUI進捗表示・キャンセル処理の疎通完了
開発開始: 2026-04最終更新: 2026-07
