ブログの記事が増えてくると、考えるようになったことがあります。
「せっかく作った記事を、ブログだけで終わらせるのはもったいないのではないか？」
1本の記事には、調べた情報、整理した文章、記事画像などがすでにあります。さらにPinterest向け画像まで作れば、動画に利用できる素材も蓄積していきます。
そこで考えたのが、
ブログ記事 → AIで動画用に再構成 → Pythonで動画化 → ショート動画として展開
という仕組みです。
今回は、PythonとOpenAI APIを使ったショート動画生成システムを作り始めた理由と、どこまで自動化したいのかを整理します。
この記事で分かること
- ブログ記事をショート動画へ再利用する考え方
- PythonとOpenAI APIの役割
- 動画生成を自動化したい理由
- 完全自動化より先に目指していること
- ブログ・画像・動画を一つの仕組みにする考え方
ブログ記事は動画の「元データ」になる
ブログを始めた当初は、1記事＝1コンテンツという感覚でした。
記事を書き、画像を作り、公開すれば一つの作業が終わります。
しかし記事が増えるにつれて、見方が変わってきました。
例えば「CPAとは？」という記事には、CPAの意味、計算方法、具体例、注意点などが整理されています。
これは文章であると同時に、動画を作るための情報源でもあります。
3,000文字の記事を30秒でそのまま読み上げることはできませんが、AIを使って重要なポイントを抽出し、短い台本へ再構成することはできます。
記事 → 要点抽出 → 動画構成 → ナレーション → 字幕
という変換ができれば、一度作った記事を別のコンテンツとして再利用できます。
Pinterest画像も動画素材として使える
AI Business Labでは、ブログ記事からPinterest向けの縦長画像も作っています。
Pinterest画像は記事の情報を絞り、スマートフォンでも内容が伝わるよう再構成したものです。
これもショート動画の素材として利用できます。
例えば、画像をゆっくり拡大する、一部分へカメラを移動させる、ナレーションに合わせて字幕を表示するといった方法です。
ブログ記事には詳細な情報、Pinterest画像には視覚的に整理された情報があります。
両方がすでに存在するなら、動画を毎回ゼロから制作する必要はないのではないかと考えました。
動画を毎回手作業するのは難しい
ショート動画を1本作るだけなら、手作業でも対応できます。
しかし記事が100本、200本と増え、その後も新しい記事を公開すると、状況が変わります。
毎回、記事を読み直して構成を考え、台本を書き、音声を作り、字幕を入力し、画像を配置して動画を書き出す。
これでは、ブログ記事を再利用するために別の大きな作業が発生してしまいます。
私が作りたいのは動画そのものではなく、記事を別媒体へ継続的に展開できる仕組みです。
そこで、繰り返し発生する処理をPythonへ任せることにしました。
Pythonは動画制作の工程をつなぐ
Pythonを使う理由は、一連の処理をプログラムとしてつなげられるからです。
記事データを取得し、AIへ渡し、返ってきた台本を保存する。さらに音声や画像、字幕を組み合わせ、最終的に動画ファイルとして出力する。
Python自身に動画内容を考えてもらうのではなく、複数の処理を順番に動かす土台として使います。
人間が動画編集ソフトで繰り返している作業を、少しずつプログラムへ置き換えていくイメージです。
OpenAI APIには「考える部分」を任せる
一方、記事を理解してショート動画向けに再構成する部分にはOpenAI APIを使います。
現在のOpenAI APIでは、モデルをプログラムから利用でき、テキストや画像を入力して結果を処理できます。また音声生成用のモデルも提供されています。(OpenAI Platform)
例えば記事本文から、
30秒で伝えるテーマ
→冒頭のフック
→ナレーション
→字幕
→最後のまとめ
という形式で情報を生成させます。
役割を分けると、
OpenAI API＝記事を理解し、動画用の情報へ変換する
Python＝生成された情報と素材を組み合わせる
という形です。
AIとプログラムを分けて考えることで、自動化の構造も整理しやすくなります。
目標は「毎回AIに動画を頼む」ことではない
今回目指しているのは、毎回チャットへ記事を貼り付けて「動画を作って」と依頼する方法ではありません。
例えば記事No.0085を指定すると、
記事を取得
→対応画像を取得
→動画用台本を生成
→ナレーションを生成
→字幕を配置
→画像に動きを加える
→縦型動画を書き出す
ところまで一定のルールで処理する仕組みです。
人間は「どの記事を動画にするか」を決め、完成した動画を確認する。
最終的には、このくらいまで作業を減らせる状態を目指しています。
完全自動化より「一定品質」を先に作る
ただし、最初から投稿まで完全自動化するつもりはありません。
動画を自動生成できても、字幕が切れる、文字が小さい、ナレーションが速い、画像と内容が合わない、といった状態では意味がありません。
そこで最初は、
記事 → 台本 → 音声 → 字幕 → 画像 → 動画ファイル
までを自動化し、最後は人間が確認します。
また、タイトル位置、字幕位置、文字サイズ、動画時間、画面切り替えなどはテンプレートとして固定します。
AIに自由に作らせる部分と、プログラムで固定する部分を分けることで、毎回ある程度同じ品質で作れる仕組みを先に完成させる方針です。
1記事を複数媒体へ展開する
この仕組みを作る一番の目的は、動画制作を楽にすることだけではありません。
目指しているのは、
ブログ記事＝詳細情報
Pinterest＝視覚的な要約
ショート動画＝短時間で内容を知る入口
という役割分担です。
一つの記事を元データとして、媒体に合わせて形を変えていきます。
そうすれば「ブログ用」「Pinterest用」「動画用」と毎回ゼロから別々のコンテンツを作る必要がありません。
ショート動画ですべてを説明する必要もなくなります。30秒なら一つのポイントに絞り、詳しい内容はブログ側に残しておけます。
まとめ
Python×OpenAI APIによるショート動画生成システムを作り始めた理由は、すでに作ったコンテンツを何度も活用できる仕組みにしたいからです。
ブログ記事には情報があり、Pinterest画像には視覚素材があります。そこへAIによる要約・台本・音声生成を組み合わせ、Pythonで動画制作工程をつなげます。
最初から完全自動化を目指すのではなく、まず1本を安定して生成できる状態を作り、問題を見つけながら少しずつ改善していく予定です。
AIにコンテンツを作ってもらうだけではなく、作ったコンテンツが次のコンテンツへ変換される仕組みそのものを作る。
今回のショート動画生成システムは、AI Business Labでその仕組みを実際に試していく最初の一歩です。
