AI動画編集に挑戦して失敗した話——そしてまた挑戦すると誓う話
AI動画編集に挑戦して失敗した話——そしてまた挑戦すると誓う話
出典: note.com / 2026-05-12
5回の挑戦と1つの結論
この連載は、Higgsfield Virality Predictorという有料ツールに出会い、課金の壁にぶつかり、無料の代替ツールVidCognitionを発見するところから始まった。Part 2ではHook Graderでフックのスコアを18から91に改善し、Part 3では脳科学分析の理論を解説し、Part 4では実際に動画を作って改善しようと試みた。
そして今回——最終回。
結論から言う。AIに動画編集を任せるのは、まだ無理だった。
何ができて、何ができなかったか
できたこと: VidCognitionのHook Graderを使えば、フックの質をテキストレベルで評価できる。スコアは18から91に上がった。改善点も具体的に出る。「好奇心ギャップを深めろ」「感情をトリガーしろ」——原理は明確だ。
できなかったこと: その知見を実際の動画に反映し、ビフォー／アフターを「見える形」で示すこと。
ComfyUIで高品質な背景画像を生成し、Pillowでテキストを重ね、ffmpegで動画にした。技術的には動いている。しかし「これが改善された動画です」と胸を張って見せられるクオリティにはならなかった。動画編集は、単なるテキストの配置やタイミングの問題ではない。画と音と文字とリズムが一体になって初めて「伝わるもの」になる。それをAIだけでやるのは、現在の技術では難しい。
なぜ難しいのか
理由はシンプルだ。動画編集に必要なのは「編集者の目」だから。
Hook Graderはフックの質を評価できる。しかし「このフックをどう映像化するか」「どのタイミングで文字を出すか」「音と映像のリズムをどう合わせるか」といった判断は、現状のAIツールではできない。人間が「これでいい」と納得するまで調整する必要がある。
VidCognitionのフル動画分析（1回無料）を使えば、フレーム単位の脳活動マッピングが得られる。だが、そのデータを元に「どう編集すればスコアが上がるか」の実践方法は、まだ各クリエイターの手に委ねられている。
今回は失敗だが、収穫はあった
この連載の価値は「無料ツールでどこまで行けるか」を検証したことにある。
月15ドルの有料ツールに課金する前に、VidCognition（脳科学ベースのフック分析・1回無料）、Go Viral（1日3回無料スコアリング）、Hook Grader（完全無料・登録不要）を知っておくだけで、判断の解像度は格段に上がる。
「課金しなければ解決できない問題」と「無料ツールである程度まで漕ぎ着けられる問題」の境界線が、今回の実験で明確になった。
テクノロジーが進んだら、また挑戦する
AIによる動画編集の自動化は、おそらくあと1〜2年で劇的に進化する。すでにShortGPTやViMaxのような、LLMが編集スクリプトを生成して動画を組むツールが登場している。ComfyUIのAnimateDiffやHiggsfield自身の動画生成とも組み合わせれば、まったく新しいワークフローが生まれるだろう。
その時が来たら、またここに戻ってくる。今度は「お金を払わず、AIだけでどこまで行けるか」の答えを持って。
ごめんなさい。また挑戦します。
完
この記事は note.com から KTBLOG に移行されました。元記事: https://note.com/famous_prawn2009/n/ne81f4db870b1