はじめに
まずはこちらの動画をご覧ください。
📺 Self Attention機構の解説動画（YouTube）
いかがでしょう？
AIの仕組みをこんなに美しく、しかも自動で解説動画にできるなんて「自分でも試してみたい！」と思いませんか？
実はこの動画自体は、コードから機械的に自動生成したものです。
- アニメーション → Pythonライブラリ「Manim」でコードから生成
- Manimコード → AIエージェントに依頼して自動生成
- セリフ → AIエージェントに依頼して自動生成
- 音声 → 音声生成AIサービスを別途活用して自動生成
- 完成動画 →音声と動画を統合
この記事では、その中心となるManimの魅力を紹介し、制作事例を解説します。
Manimとは - 数学的表現をアニメーションに変えるライブラリ
Manim（Mathematical Animation Engine） は、3Blue1Brown の Grant Sanderson 氏が開発したPythonライブラリです。
特徴
-
コードから直接アニメーションを生成
編集作業なしで、数理的に正確な動画が作れる。 -
数式・行列・図形を動的に表現
抽象概念を「動き」で直感的に理解できる。 -
教育・研究に最適
理論の再現性を保ちながら、美しい可視化を実現。
例：円から正方形への変形
circle = Circle()
square = Square()
self.play(Transform(circle, square))
この3行だけでアニメーションが生成されます。
「手作業で動画編集」ではなく「コードを書くだけで自動生成」できるのがManimの最大の強みです。
制作事例：Self-Attention機構を可視化する
今回試作した動画は、自然言語処理の基盤技術である Self-Attention機構 を題材にしました。
生成AIの仕組みとして重要であるSelf-Attention機構の文脈理解の仕組みを動画として可視化してみました。
-
アテンション重み行列
数値の変化を動的にアニメーション化。 -
双方向の関連性
「猫が」→「好き」と「好き」→「猫が」の非対称性を比較表示。
これらをすべてManimでコードから自動生成しています。
自動生成ワークフロー：AIエージェント＋音声生成AIサービス
今回の動画は 人手での編集作業を一切行っていません。
- スクリプト作成 → ClaudeCodeにアイデアを投げ、Manimコードを生成
- アニメーション生成 → コードを実行し、自動で動画化
- 音声生成 → Fish Audioでナレーションを自動合成
- 統合 → 映像と音声を組み合わせて完成(ClaudeCodeへ依頼）
まとめ
- Manimは数理的概念をすべてコードから自動生成できるPythonライブラリ
- AIエージェント＋Manimu + 他の音声生成AIサービスを組み合わせれば音声付き解説動画を自動で生成できる
「人が手で作る」から「コードとAIで自動生成する」へ。
今後の教育コンテンツや技術解説は、こういった形で自動生成するのもありかもしれませんねー。
参考資料
アクセンチュア株式会社に所属する社員有志による運営です。アクセンチュアの社員による様々な発信をまとめています。なお、投稿内容は社員個人の見解であり、所属する組織を代表するものではありません。
Discussion