【実例公開】Claude Codeで動画ディレクターを完全自動化｜1日2時間・月60時間の業務削減に成功した全手順
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「AIが仕事を奪う」——そう言われるとき、多くの人がイメージするのは「データ入力」や「単純な繰り返し作業」ではないでしょうか。
しかし今回自動化したのは、その一つ上の仕事です。
複数の人を動かし、進捗を管理し、品質をチェックし、次の指示を出す。
いわゆる「管理者・ディレクター」の仕事をClaude Codeで完全に自動化しました。
時間/月
動画ディレクター業務の削減に成功（1日あたり約2時間）
具体的には、YouTubeチャンネル運営における「動画ディレクター」——編集者の採用・素材の振り分け・納品チェック・次の依頼まで全部回す人——の仕事を、Claude Codeで全部自動化しました。
その結果、今やることは「動画を撮って、Google Driveにあげる」だけ。あとは3分以内にAIが動いて、動画編集者に依頼をして、編集が完了するのを待つだけです。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事では、大きく3つに分けて解説します。
01
TASK ANALYSIS
動画ディレクターの業務、全部書き出してみた
自動化の第一歩は「業務の言語化」
→ 8つの作業を自動化
→ 6つの作業を自動化
→ 7つの作業を自動化
まず自動化する前に、「動画ディレクターが実際に何をやっているのか」を全部洗い出しました。
Claude Codeで自動化できるとは言っても、この業務の言語化・細分化・要件定義が弱いと自動化はできません。「書き出す」ことが全ての出発点です。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
書き出してみて気づいたのは、一つひとつは単純な作業だということです。
判断基準も明確で、「Premiere Proを使っているか」「ポートフォリオがあるか」「テロップが台本通りか」——全部Yes/Noで答えられます。
つまり、ルールさえ決めてしまえば、人間がやる必要のない仕事ばかりだったのです。
問題は、これを1日に何十回もやらないといけないこと。応募が4件来れば4回判定して4回メッセージを送る。編集者が10人いれば10人分の進捗を管理する。ひとつ3分の作業でも、積み重なると1日2〜3時間は消えます。
代表菅澤
02
SYSTEM OVERVIEW
仕組みの全体像 — 4つのフェーズ
応募受付から納品チェックまで、全自動で回る仕組み
自動選考
確認
案件依頼
次の依頼
仕組み全体は、4つのフェーズで構成されています。それぞれのフェーズが連携して、動画ディレクター業務を完全に自動化しています。
| フェーズ | 内容 | 自動化のポイント |
|---|---|---|
| Phase 1 | 応募受付・自動選考 | 4つの基準で即時判定→3分以内に返信 |
| Phase 2 | テスト動画確認 | FFmpegでフレーム切り出し→台本と自動照合 |
| Phase 3 | 本採用・案件依頼 | スプレッドシート連携→素材の自動振り分け |
| Phase 4 | 納品チェック・次の依頼 | Phase 3と4がループし続ける永続運用 |
フェーズ1：応募受付・自動選考
PHASE 1 — APPLICATION SCREENING
難しい話は抜きにして、流れだけ見ると「応募が来る → AIが気づく → 判定する → 返信する」。たったこれだけです。
具体的に説明します。CrowdWorksに応募が届くと、まずGmailに通知メールが来ます。そのメールを「GAS」（Google Apps Script）というGoogleの自動化ツールが検知して、SlackというチャットアプリにURLを転送します。
次に、「PowerShell」というパソコンの自動実行ツールが3分おきにSlackを確認しています。新しい通知があればClaude Codeを起動する。なければ何もしない。
通知がない間はAIが一切動きません。待機中のコストはゼロです。
起動したClaude Codeは、CrowdWorksの応募ページを自動で開いて内容を読み取ります。そして、事前に決めた4つの基準で判定します。
この基準は、Claude Codeへの指示書にあらかじめ全部書いてあります。なので毎回、同じ基準で判定されます。「なんとなく良さそう」という人間的なブレが一切ないのが大きな利点です。
合格なら、テスト案内のメッセージを自動送信。不合格なら、お断りメッセージを自動送信。応募者から見ると、送った数分後にはもう返事が届いている。普通なら1〜2日かかるところが、3分以内です。
AI鬼管理山崎
フェーズ2：テスト動画の確認
PHASE 2 — TEST VIDEO REVIEW
テスト動画の確認は、AIが一番力を発揮するところかもしれません。
合格者にはテスト案内を送ります。「この台本とマニュアルに沿って、動画を1本編集してください」という内容です。台本、編集マニュアル、素材のGoogle Driveリンク、すべてメッセージに記載して送ります。
ここからは編集者のターンです。編集者が作業を進める中で、質問が来ることもあります。「BGMはどうすればいいですか？」「テロップの色は指定ありますか？」といった内容です。これもAIが3分以内に検知して、マニュアルと台本に基づいて自動で回答します。
そして、編集者がテスト動画を完成させると、YouTubeに限定公開でアップロードして、そのURLをCrowdWorksのメッセージで送ってきます。ここからがAIによる動画チェックです。
動画チェックの流れ
AIが確認するポイントは以下の通りです。
代表菅澤
チェック後、問題がなければ「クオリティが高かったので本採用とします」と連絡して、フェーズ3に進みます。
修正が必要な場合は、具体的にフィードバックを送ります。「なんとなくダメ」ではなく、「2分14秒のテロップが台本の3行目と異なります」というレベルで指摘します。これも全部AIが自動で生成・送信して、再納品を待ちます。
フェーズ3：本採用・案件依頼
PHASE 3 — JOB ASSIGNMENT
テスト動画が合格したら、いよいよ本採用です。ここからが動画ディレクターとしての本来の仕事になります。
まず、編集者に本採用の連絡を送ります。次に、Claude Codeがスプレッドシートを確認して、依頼できる素材を探します。
運用しているスプレッドシートには撮影した動画の一覧が入っていて、D列にチェックが入っていれば撮影済み、E列が空欄ならまだ誰にも依頼していない素材です。Claude Codeはこの条件に合う動画を自動で見つけます。
該当する素材があれば、Google Driveから素材フォルダを特定して、編集者にリンク付きで依頼メッセージを送ります。1人の編集者には1本ずつ依頼し、1本が完成してから次の1本を渡す流れです。
依頼が完了したら、スプレッドシートも自動で更新します。
| 列 | 記録内容 |
|---|---|
| E列 | チェック（依頼済み） |
| F列 | 編集者名 |
| G列 | 編集者のプロフィールURL |
| 管理タブ E列 | 編集中の動画タイトル |
スプレッドシートを開けば、誰が何をやっているか一目でわかる状態が常に保たれます。
素材がないケースの自動対応
依頼できる素材がなかったケースも想定しています。まだ撮影していなければ当然素材がありません。その場合Claude Codeは「現在素材がないので、追加されたら連絡します」と編集者に伝えます。
そして、新しい動画を撮影してGoogle Driveに置いた瞬間、GASが検知してSlackに通知が飛びます。Claude Codeが3分以内にそれを検知して、待機中の編集者を探して、自動で依頼を送る。
代表菅澤
フェーズ4：納品チェック・YouTube・次の依頼
PHASE 4 — DELIVERY & LOOP
編集者が動画を完成させると、CrowdWorksのメッセージで納品報告が届きます。フェーズ2のテスト動画と同じく、3分以内にAIが検知します。
AIは納品された動画をチェックします。yt-dlpでダウンロードして、FFmpegで10秒ごとにフレームを切り出して、台本やマニュアルと照合する。このプロセスはフェーズ2と全く同じです。
動画に問題がなければ、AIがYouTubeチャンネルに下書きとしてアップロードします。あくまで下書きなので、公開はされません。最終確認して公開ボタンを押すだけの状態になります。
アップロードが完了したら、スプレッドシートのI列にチェックをつけ、「動画編集者管理」タブのE列（編集中の動画）を空欄に戻します。これによって、その編集者のステータスが「待機中」に変わります。
待機中に戻った瞬間、フェーズ3のロジックが自動で動きます。スプレッドシートに未依頼の素材があれば、その編集者に次の動画を自動で依頼する。なければ、次の素材がDriveに追加されるまで待つ。
つまり、一度採用した編集者には半永久的に仕事が回り続けます。フェーズ3と4がループし続ける。撮影してDriveに置けば、AIが勝手にさばいてくれる。編集者が増えれば増えるほど、同時に回せる本数が増えていく。
修正が必要な場合は、AIが具体的なフィードバックを送って再納品を待ちます。修正版が届けば、また同じチェックが走る。OKが出るまでこのサイクルが繰り返されます。
AI鬼管理山崎
03
INSIGHTS
自動化して発見した2つのこと
実際に運用して見えた予想外の効果と失敗
応募から返信まで3分以内
全体設計→実装の順が鉄則
発見①：「爆速レスポンス」がデフォルトになった
たとえばCrowdWorksで応募を送ったとします。普通は、返事が来るまで1日から2日かかることもあります。担当者が忙しければ、3日以上そのままになることも珍しくありません。
これは、その担当者が悪いという話ではありません。人間の管理者は常に複数の仕事を同時に抱えているからです。応募確認だけをしているわけではなく、他の連絡も返すし、進捗も見るし、納品物も確認するし、社内のやり取りもする。つまり、一つ一つ順番に見ていくしかないのです。
だから、どうしても遅れます。確認漏れも起きるし、後で返そうと思っていたものが埋もれることもある。人間の管理業務には、構造上の遅延があるということです。
でもAIは違います。AIは、一つの仕事を見ながら同時に別の仕事も見られます。例えるなら、前を見ながら左も右も後ろも見られるようなものです。人間のように「今これをやっているから、他はあとで」とはなりません。
| 人間のディレクター | AIディレクター | |
|---|---|---|
| 応募返信 | 1〜2日（最悪3日以上） | 3分以内 |
| 質問対応 | 数時間〜翌日 | 3分以内 |
| 納品確認 | 当日〜翌日 | 3分以内 |
| 判定のブレ | あり（気分・忙しさ） | なし（基準固定） |
| 確認漏れ | あり得る | なし |
その結果、応募が来たらすぐ反応する。質問が来たらすぐ返す。納品が来たらすぐ確認する。管理者側の遅延がほぼ消えるのです。
代表菅澤
発見②：設計書なしの見切り発車で失敗した
最初、「とりあえずやってみよう」で始めました。CrowdWorksにログインできるようにして、次に提案を読めるようにして、次にメッセージを送れるようにして……と、思いつくままに1つずつ機能を足していきました。
これが良くなかった。
全体の設計図がないまま作り始めたので、後から「あ、ここも必要だった」「ここの処理、最初から考えておけばよかった」が大量に出てきます。
例えばスプレッドシートの更新タイミング。最初はスプレッドシートのことを全く考えずに作っていたので、後から無理やりつなぎ込むことになりました。さらに、指示書もその都度書き足していったので、内容がどんどん継ぎ接ぎになる。「この処理はどこに書いてあったっけ」と自分でも分からなくなる場面がありました。
最初に全体フローを設計書として書き出して、「どの段階で何が必要か」を整理してから作り始めていれば、手戻りは半分以下で済みます。
自動化に限った話ではないですが、「まず全体像を描いてから手を動かす」は本当に大事です。見切り発車は結局遠回りになります。
AI鬼管理山崎
Claude Codeで動画編集を自動化する実装ガイド
ここまで紹介したのは、編集者の採用・素材の振り分け・納品確認といった「動画ディレクター業務」の自動化です。一方、「Claude Codeで動画編集を自動化したい」と検索する方は、無音候補の検出、文字起こし、字幕作成、書き出しまで含めて知りたいはずです。そこで、実際の動画処理まで範囲を広げるときの設計を補足します。
最初に押さえたいのは、Claude Code自体が動画編集ソフトのタイムラインを目で見て操作するのではなく、ファイルを読み、処理用のコマンドやスクリプトを実行し、結果を検証する司令塔になるという点です。Claude Codeの公式概要にも、ファイルを読み、編集し、コマンドを実行できるエージェント型ツールだと説明されています。動画処理はFFmpeg、音声の文字起こしはWhisperなど、目的に合う道具へ役割を分けるのが現実的です。
自動化できる工程と、人が判断すべき工程を分ける
上位記事に共通していたのは、「全部をAIに任せる」という言葉だけで終わらせず、自動化しやすい工程と人の感性が必要な工程を分けている点です。自社で設計するときも、次のようにルール化できる処理は自動化し、意味や印象の判断は承認工程に残すと失敗しにくくなります。
| 工程 | 主な担当 | 自動化する内容 | 人が確認する内容 |
|---|---|---|---|
| 素材受付 | Claude Code | 命名、フォルダ振り分け、処理対象の一覧化 | 素材の欠落、利用許諾、案件の取り違え |
| 文字起こし | Whisperなど | 音声からテキスト、SRT、JSONなどを生成 | 固有名詞、商品名、数字、聞き間違い |
| 粗編集 | FFmpegなど | 無音区間の検出、変換、字幕の仮配置 | 話の間、表情、テンポ、切り替えの自然さ |
| 品質確認 | Claude Code＋人 | 仕様との照合、エラー一覧、確認用プレビューの生成 | ブランド表現、誤解を招く編集、最終公開判断 |
| 納品・公開 | 人が承認 | 承認後のファイル移動や投稿準備 | 完成版、タイトル、公開範囲、公開日時 |
FFmpeg公式のフィルタ仕様では、silencedetectは音声が設定した条件を満たす区間を検出し、開始・終了などの情報を記録する機能として説明されています。つまり「無音を見つける」ことと「その区間を削除してよいと判断する」ことは別です。相づち前の間や演出上の沈黙まで機械的に消さないよう、検出結果をカット候補として扱い、初期運用ではプレビューを人が確認してください。
AI鬼管理山崎
素材投入からプレビュー出力までを再現可能な手順にする
動画編集の自動化は、毎回違う指示を会話で出すだけでは安定しません。入力場所、処理順、出力場所、失敗時の扱いを固定し、誰が実行しても同じ流れになる「制作ライン」にします。Claude Codeには、次の順番で実装を依頼すると整理しやすくなります。
1. 入出力を分離する
元素材を置くフォルダ、処理途中のフォルダ、確認用プレビュー、納品候補、失敗ファイル、ログを分けます。元素材は上書きせず、常に別名で成果物を出します。
2. 小さなサンプルで処理を固定する
本番素材のコピーを使い、文字起こし、無音候補の抽出、字幕生成、プレビュー書き出しを一つずつ確認します。一度に全工程をつなぐより、どこで失敗したかを追いやすくなります。
3. 仕様をCLAUDE.mdへ書く
ファイル名、字幕表記、禁止語、出力先、元素材を上書きしないこと、異常時は停止することを明文化します。CLAUDE.mdを動画制作チームの就業規則として扱うイメージです。
4. 実行記録を残す
処理した素材、使った設定、生成したファイル、警告、失敗理由を案件単位で保存します。あとから同じ結果を再現でき、修正指示も具体的になります。
5. 承認後だけ納品先へ移す
自動処理の出力先と公開・納品先を分けます。プレビュー承認を通過したファイルだけを次工程へ送り、外部アップロードは独立した操作にします。
OpenAIのWhisper公式リポジトリでは、Whisperは汎用の音声認識モデルで、文字起こしや言語識別などを扱うと説明されています。公式実装にはTXT・VTT・SRT・TSV・JSONなどの出力形式が用意されています。編集担当者へはSRT、品質確認や後工程の自動処理にはJSONというように、同じ文字起こし結果でも受け手に合わせて出力を分けると運用しやすくなります。
品質ゲートは「正常終了」ではなく成果物で判定する
コマンドがエラーなく終わっても、動画が正しく完成したとは限りません。字幕の誤認識、切ってはいけない間の削除、音声と映像のずれ、誤った素材の混入は、処理成功の表示だけでは見抜けないからです。そこで工程ごとに「次へ進めてよい条件」を決めます。
入力ゲート：対象ファイルが開けるか、音声が含まれるか、案件名と素材名が一致するかを確認します。
文字起こしゲート：人名・社名・商品名・金額・日付を原稿や資料と照合します。確信が持てない語は自動で確定せず、要確認一覧へ出します。
編集ゲート：冒頭と末尾、カットのつなぎ目、字幕の開始・終了、BGMと話者音声の聞きやすさをプレビューで確認します。
納品ゲート：指定された形式、画面比率、ファイル名、サムネイル、説明文がそろっているかをチェックします。
復旧ゲート：元素材、処理途中の成果物、実行ログを残し、失敗した工程からやり直せる状態にします。
特に固有名詞や数字は、聞き取り結果をそのまま字幕へ焼き込まず、台本・商品資料・担当者リストなど信頼できる原資料と照合します。また、品質判定を「問題なし」の一言で終わらせず、タイムコード、問題の種類、修正案を一覧にすると、編集者へ返すフィードバックにも転用できます。
運用開始直後は、すべてのプレビューを人が見て、自動判定と人の判断がずれた事例を集めます。その差分をルールへ戻し、安定した項目だけ承認を簡略化します。感情の間、ユーモア、ブランドらしさ、センシティブな表現など、文章だけで合否を固定しにくい項目は無理に自動化せず、最終判断を残す方が安全です。
代表菅澤
本番素材と外部公開を守る権限設計から始める
動画制作フォルダには、公開前の映像、顧客名、出演者情報、API認証情報などが含まれる場合があります。Claude Codeの公式セキュリティ資料は、既定では読み取り中心の権限から始まり、ファイル編集やコマンド実行など追加の操作には許可を求める設計と説明しています。また、ファイルシステムとネットワークの境界を設けるサンドボックスも案内されています。
実運用では、最初から共有ドライブ全体や公開アカウントへ広い権限を渡さないでください。作業ディレクトリを案件フォルダへ限定し、認証情報の保存先は読み取り対象から外し、書き込み先はプレビュー用フォルダに絞ります。まず読み取りと計画だけで処理内容を確認し、必要なコマンドと接続先だけを段階的に許可します。
さらに、動画内や添付テキストに外部から持ち込まれた指示が含まれていても、それを運用命令として扱わないルールを設けます。外部アップロード、公開範囲の変更、既存ファイルの削除、顧客への送信は、ローカルの編集処理と分けて人の承認を必須にします。権限設定は誤編集を減らす仕組みであり、成果物の正しさを保証する仕組みではありません。権限、品質ゲート、バックアップの三つをそろえて運用してください。
この形なら、Claude Codeは「何でも勝手に行う編集者」ではなく、決められた範囲でWhisperやFFmpegを動かし、結果と例外を整理して人へ渡す動画制作ディレクターになります。まずは元素材を変更しないサンプル工程から始め、文字起こし、粗編集、品質確認、納品準備の順に対象を広げるのが安全です。
04
SUMMARY
まとめ — パソコン業務は、ほぼ全部自動化できる
問題は「できるかどうか」ではなく「やるかどうか」
伴走型サービス
受託型サービス
ここまで読んでいただいて、「これ、自分の業務でもできるかも」と思った方もいれば、「正直ここまで作る時間はない」と思った方もいるのではないでしょうか。
その両方に向けて、私たちは2つのサービスを提供しています。
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか？
よくある質問
Q. この仕組みの構築にどのくらい時間がかかりましたか？
A. 試行錯誤を含めて約2週間です。ただし、記事でお話しした通り「最初に設計書を書いてから作る」ことで、大幅に短縮できます。業務の書き出しと設計に1〜2日、実装に3〜5日が目安です。
Q. 非エンジニアでもこの仕組みは作れますか？
A. はい、作れます。実際にこの仕組みを構築した菅澤自身がエンジニアではありません。Claude Codeは日本語で指示を出すだけで動くため、プログラミングの専門知識は不要です。ただし、業務を細かく分解して言語化する力は必須です。
Q. 動画のクオリティチェックはどのように行われますか？
A. yt-dlpで動画をダウンロードし、FFmpegで10秒ごとにスクリーンショットを切り出します。AIがそれら全てを台本・マニュアルと照合し、テロップの一致・画像挿入の適切さ・フォントの統一性などを確認します。人間が見落としがちな細かいミスも検出できます。
Q. 動画編集以外の業務にも応用できますか？
A. はい、応用可能です。今回の仕組みの本質は「判断基準が明確な管理業務の自動化」です。例えば、カスタマーサポートの一次対応、採用面談のスクリーニング、レポート作成と配信、在庫管理と発注指示など、ルールベースで判断できる業務であれば同じ考え方で自動化できます。
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
