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Claude MCPとYMM4の連携で動画制作[AIとやってみた(天秤AI)]
OpenAIgpt4
User:
Claude MCPでYMM4と連携してAI動画制作する方法を考えていただけますでしょうか
Assistant:
Claude MCP（ただし、一般的に「Claude」はAnthropic社が開発したAIモデルのことを指します）とYMM4（ゆっくりムービーメーカー4）を連携してAI動画制作を行うプロセスを考えるには、それぞれのツールの特徴と機能を最大限に活用する方法を考える必要があります。以下に考えられるステップや方法を示します：
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AIテキスト生成の活用
- Claude MCPを使用して、動画のナレーションやシナリオを自動生成することができます。ユーザーは動画のテーマやトピックをClaudeに提供し、それに関連する脚本やナレーションのテキストを生成してもらうことができます。
-
スクリプトの編集と調整
- Claudeが生成したテキストを基に、必要に応じて手動で編集や調整を行います。これにより、シナリオがコンテンツの目的に合致するようにします。
-
YMM4でのキャラクターセッティング
- ゆっくりムービーメーカー4では、キャラクターや背景を設定して動画を作成することができます。作成したスクリプトに基づいて、キャラクターの動きや表情を設定します。
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音声合成の利用
- YMM4は、ゆっくり実況として知られる合成音声機能を利用して、スクリプトに従った音声を生成します。必要に応じて、外部の音声合成ツールを使用して、より多様な音声を作成することもできます。
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動画編集と仕上げ
- YMM4上で動画のタイムラインを設定し、シーンの切り替えやエフェクトを調整します。これにより、AIが生成したシナリオに基づいた動画を完成させます。
-
レビューと最終調整
- 完成した動画を確認し、必要な修正や調整（テキスト、タイミング、音声など）を行います。最終的な動画の品質を確認の上でエクスポートします。
連携の具体例は、Claudeを主にテキスト生成および創造的サポートツールとして、YMM4を動画編集・音声合成ツールとして利用する形になります。それぞれのツールが得意とする部分を活かして効率的に動画制作を進めることがポイントです。必要に応じて、その他のツールやプラットフォームも活用すると良いでしょう。
User:
YMM4はAPIが無いため、Claude MCPから直接操作することができないようですが、ほかの無料のソフトで同じようなことができて直接操作できるものはありますでしょうか
Assistant:
YMM4には公式なAPIがないため、外部プログラムから直接操作するのは難しいですが、他の無料のソフトウェアを利用してAIを活用し、動画制作を自動化する方法があります。以下に、いくつかの無料のソフトウェアとそれらを用いた自動化の可能性を紹介します。
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OpenShot Video Editor
- 特徴：オープンソースの動画編集ソフトです。Pythonスクリプトを使って自動化することができるため、AIモデルとの連携を工夫すればシナリオに基づく編集が可能です。
- 利点：スクリプトを使って自動化を組み込むことができ、自由度が高い。
-
Shotcut
- 特徴：こちらもオープンソースの動画編集ツールであり、豊富な機能を持っています。ただし、OpenShotほどスクリプティングや自動化向けのサポートはないかもしれません。
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Blender
- 特徴：動画編集機能も備えた3Dアニメーションソフトウェアです。Pythonを使った自動化が可能で、高度な編集やアニメーション作成ができます。
- 利点：Pythonスクリプトを使用して、複雑なシーンの生成や編集プロセスを自動化できる。
これらのソフトウェアは、Pythonスクリプトや外部ツールとの連携を通じて自動化を図ることができます。以下のような手順を考えることができます：
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スクリプト生成
- Claudeや他のAIモデルを用いて、動画のスクリプトやシーケンスを生成します。
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スクリプトに基づく自動編集
- Pythonスクリプトを作成して、OpenShotやBlender内で動画編集を自動化します。このスクリプトは、生成されたスクリプトに基づいて映像クリップの配置やテキストの挿入を行うことができます。
-
音声合成
- 外部の音声合成ツールを利用して、AIが生成したテキストから音声を作成し、動画に組み込みます。Google Text-to-SpeechやMicrosoft Azureの音声合成機能をAPIsとして使用できます。
-
プロセスの自動化ワークフロー
- これらのステップを統合した自動化ワークフローを作成すれば、動画制作の一部を効率的に機械で行えるようになります。
特に、Pythonのスクリプト言語を用いてこれらのツールを操作することで、AIと動画編集ソフトウェアとの連携を実現できます。ただし、作業過程のいくつかは手動での確認および調整を行う必要がある点に注意してください。
User:
OpenShot Video Editorを連携して、立ち絵と字幕とテキスト読み上げソフト(voiceroidなど)と挿絵のYMM4風の動画を自動作成する手順を考えてください。
Assistant:
OpenShot Video Editor を使って、YMM4風の動画を自動作成するための手順は、さまざまなツールやスクリプトを組み合わせる必要があります。以下に、一般的なワークフローを示します。
必要なツールと準備
- OpenShot Video Editor: Python APIを用いた自動化が可能。
- Python: OpenShotの操作やスクリプティングに使用。
- VOICEROIDやその他の音声合成ソフト: テキストを音声に変換。
- 画像編集ツール: 立ち絵や挿絵を準備。
- テキスト生成ツール: Claude MCPなどを使用して動画のスクリプトを生成。
手順
ステップ 1: スクリプトの生成
- AIツールでスクリプト生成: Claude MCPなどを利用して、動画に必要なナレーションや字幕のテキストを作成します。
ステップ 2: テキストの読み上げ
- VOICEROIDで音声合成: 生成したスクリプトをVOICEROIDなどの音声合成ツールで音声ファイルに変換します。
ステップ 3: 立ち絵と挿絵の準備
- 画像編集: 使用する立ち絵や挿絵を準備し、動画に適した形式（PNGやJPEGなど）にします。
- 表情やポーズのバリエーション: 必要に応じてキャラクターの異なる表情やポーズをいくつか用意します。
ステップ 4: OpenShotプロジェクトの設定
- OpenShotのインストールとセットアップ: OpenShot Video Editorをインストールし、Python APIが利用できるようにします。
ステップ 5: Pythonスクリプトによる自動化
-
ライブラリをインポート:
import openshot -
プロジェクトの作成:
project = openshot.Project() project.name = "AI Generated Video" -
クリップの追加:
- 音声ファイルや立ち絵、挿絵をタイムライン上に配置します。
- スクリプトを使って、音声ファイルの長さに合わせて静止画を配置します。
clip = openshot.Clip('path/to/voice.wav') project.AddClip(clip)- 同様に、立ち絵や挿絵を追加し、それぞれのタイミングで切り替えを指定。
ステップ 6: 字幕の追加
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字幕追加の自動化:
- 音声に合わせた字幕を追加します。字幕のタイミングは音声の再生時間に合わせて調整。
title = openshot.Title( title='My Subtitle', start_time=0, # 開始時間 end_time=5, # 終了時間 text="ここに字幕を表示" ) project.AddTitle(title)
ステップ 7: 動画の生成
-
レンダリング:
project.save('path/to/output.osp') project.Export('path/to/output.mp4')
注意点
- スクリプトによるエラー処理: AIにより生成されたスクリプトや字幕にエラーがないか確認します。プログラムが正しく動作するかテストが必要です。
- クオリティチェック: 完成した動画が意図した通りに生成されているか確認し、不足があれば手動で調整します。
このプロセスでは、各ツールの個別のスキルと共に、Pythonプログラミングスキルがあると効率的に自動化処理を行うのに役立ちます。OpenShotの自動化は特にタイムライン管理に情報を反映する点で大変有利です。
GeminiPro15
User:
Claude MCPでYMM4と連携してAI動画制作する方法を考えていただけますでしょうか
Assistant:
Claude MCPとYMM4を連携したAI動画制作方法
Claude MCPとYMM4を連携してAI動画制作を行う場合、直接的な連携機能は存在しません。しかし、各ツールの強みを活かした連携方法が考えられます。
1. Claude MCPで動画脚本・セリフ作成
- 動画テーマ・ターゲット・目的などを明確化し、Claude MCPに入力します。
- Claude MCPの文章生成能力を活用し、動画脚本やナレーション、キャラクターのセリフなどを生成します。
- 必要に応じて、プロットの提案や表現の改善などをClaude MCPに依頼します。
2. YMM4で動画制作
- 生成された脚本・セリフをYMM4にインポートします。
- YMM4の豊富な素材・エフェクト・機能を活用し、動画を制作します。
- キャラクター: YMM4のプリセットキャラクターや、外部ツールで作成したオリジナルキャラクターを使用
- 背景: YMM4の背景素材や、写真・イラストなどを利用
- アニメーション: キャラクターの動き、カメラワーク、オブジェクトのアニメーションなどを設定
- 音楽・効果音: BGM、効果音などを追加
- 字幕: セリフの字幕などを表示
3. Claude MCPで動画内容の確認・改善提案
- 作成した動画の構成や内容をClaude MCPに説明し、客観的な意見を求めます。
- Claude MCPからのフィードバックに基づき、YMM4で動画を修正・改善します。
4. 動画の公開・配信
- 完成した動画をYouTubeなどの動画共有サイトにアップロードしたり、Webサイトに埋め込んだりして公開します。
メリット
- 効率的な作業: Claude MCPの文章生成能力で脚本作成を効率化し、YMM4の機能でクオリティの高い動画を制作できます。
- 表現力の向上: AIによるアイデアや表現の提案を取り入れることで、より魅力的な動画を作成できます。
注意点
- Claude MCPは現時点では日本語に対応していません。英語で指示を出すか、翻訳ツールなどを活用する必要があります。
- YMM4は一部機能が有料版限定となっています。
- AIはあくまで補助ツールです。最終的な判断は制作者自身が行う必要があります。
その他
- YMM4には音声合成機能も搭載されているため、Claude MCPで生成したセリフを音声として利用することも可能です。
- 動画編集ソフトとして、YMM4以外にもAdobe Premiere ProやFinal Cut Proなど、他のソフトを活用することもできます。
上記はあくまで一例です。自身のスキルや目的に合わせて、柔軟にツールを活用していくことが重要です。
User:
YMM4はAPIが無いため、Claude MCPから直接操作することができないようですが、ほかの無料のソフトで同じようなことができて直接操作できるものはありますでしょうか
Assistant:
Claude MCPから直接操作できる無料の動画編集ソフトは、現時点では存在しないと考えられます。
理由は以下の点が挙げられます。
- 動画編集ソフトの複雑性: 動画編集ソフトは、多くのパラメータやタイムライン操作など、複雑な処理を必要とします。そのため、外部からのAPIによる制御は一般的ではありません。
- 無料ソフトの機能制限: 無料の動画編集ソフトは、機能が制限されている場合が多く、APIが提供されていないケースがほとんどです。
しかし、Claude MCPと連携した動画制作の可能性を探るのであれば、以下の様な代替案が考えられます。
1. 間接的な連携:
-
スクリプト生成: Claude MCPで動画編集ソフト用のスクリプト（プログラム）を生成し、そのスクリプトを動画編集ソフトで実行する方法です。
- メリット: Claude MCPの指示をある程度自動化できます。
- デメリット: スクリプトに対応した動画編集ソフトを見つける必要があります。また、プログラミングの知識が必要です。
- 候補ソフト:
- Blender: オープンソースの3DCGソフトで、Pythonスクリプトに対応しています。
- OpenShot: オープンソースの動画編集ソフトで、Pythonスクリプトである程度の自動化が可能です。
-
中間ファイル: Claude MCPで生成したテキストデータ（セリフ、ナレーションなど）や画像データを、動画編集ソフトで読み込んで利用する方法です。
- メリット: 特定のソフトに依存せず、比較的簡単に連携できます。
- デメリット: 自動化は限定的になり、手作業での編集が必要となります。
2. 将来の可能性:
- APIの公開: 今後、YMM4や他の動画編集ソフトがAPIを公開する可能性もあります。
- 新たなサービス: Claude MCPのようなAIサービスと連携した、新しい動画編集サービスが登場する可能性もあります。
現時点では、Claude MCPから直接動画編集ソフトを操作することは難しいですが、上記のような代替案を検討することで、連携の可能性を広げることができます。
また、常に最新の情報を確認し、新たなサービスや機能が登場していないかチェックしていくことも重要です。
User:
OpenShot Video Editorを連携して、立ち絵と字幕とテキスト読み上げソフト(voiceroidなど)と挿絵のYMM4風の動画を自動作成する手順を考えてください。
Assistant:
OpenShot Video Editorと連携した、YMM4風動画自動作成手順
ここでは、Claude MCP、OpenShot Video Editor、テキスト読み上げソフト（例：VOICEROID）、そして必要に応じて画像生成AIなどを組み合わせて、立ち絵、字幕、音声、挿絵を含むYMM4風の動画を自動作成する手順を考えます。
1. Claude MCPによる動画設計
- 動画テーマ・目的・ターゲット: 作成する動画のテーマ、目的、ターゲット層などをClaude MCPに明確に伝えましょう。
-
動画構成・シナリオ作成: Claude MCPに、動画の大まかな構成やシナリオ作成を依頼します。
- 必要なシーン（導入、展開、結論など）
- 各シーンの内容、セリフ、ナレーション
- 挿絵のイメージ（例：風景、人物、抽象的なイメージなど）
- 出力形式: Claude MCPからの出力は、OpenShot Video Editorで扱いやすい形式（プレーンテキスト、CSVなど）を指定します。
2. 素材の準備
-
立ち絵画像:
- 無料素材サイトからダウンロードする
- 自作する
- キャラクター作成ソフトで作成する
-
背景画像/動画:
- 無料素材サイトからダウンロードする
- 自作する
- 画像生成AIで生成する
-
BGM:
- 無料素材サイトからダウンロードする
- 音楽制作ソフトで作成する
-
効果音:
- 無料素材サイトからダウンロードする
- 効果音作成ソフトで作成する
- テキスト読み上げソフト: VOICEROIDなどの音声合成ソフトを用意します。
3. OpenShot Video Editorでの動画編集
- プロジェクト設定: 解像度、フレームレートなどを設定します。
- 素材のインポート: 準備した立ち絵、背景、BGM、効果音などをOpenShot Video Editorにインポートします。
-
タイムライン配置:
- 背景: 背景画像/動画をタイムラインに配置します。
- 立ち絵: 立ち絵画像をタイムラインに配置し、表示時間や位置を調整します。
- 音声: Claude MCPで生成したセリフやナレーションをテキスト読み上げソフトに入力し、音声ファイルを生成します。生成した音声ファイルをタイムラインに配置します。
- 字幕: OpenShot Video Editorの字幕機能を使い、セリフやナレーションに合わせて字幕を挿入します。表示時間やフォント、サイズなどを調整します。
- 挿絵: Claude MCPで指示したイメージに基づき、準備した挿絵画像をタイムラインに配置します。必要に応じて、アニメーション効果を追加します。
- トランジション: シーンの切り替わりにトランジション効果を追加します。
- BGM/効果音: BGMや効果音をタイムラインに配置し、音量やフェードイン/アウトなどを調整します。
4. 動画の書き出し
- 完成した動画を、希望の形式と画質で書き出します。
5. 自動化の検討 (上級者向け)
- 上記の手順の一部を自動化するために、Pythonスクリプトを利用する方法があります。
- OpenShot Video EditorはPython APIを提供しており、スクリプトからプロジェクトの作成、素材のインポート、タイムライン操作などが行えます。
- Claude MCPで生成したデータをもとに、OpenShot Video Editorを操作するPythonスクリプトを作成することで、ある程度の自動化が可能になります。
注意点
- この手順はあくまで一例です。使用する素材や動画の内容によって、手順や必要なツールは変化します。
- 自動化にはプログラミングの知識が必要になります。
- 各ツールの使用方法については、それぞれの公式ドキュメントなどを参照してください。
まとめ
上記の手順を参考に、Claude MCPとOpenShot Video Editorを連携させることで、YMM4風の動画を効率的に作成できる可能性があります。
ただし、現時点では完全な自動化は難しいと言えます。ツールの機能をよく理解し、工夫しながら作業を進めることが重要です。
AnthropicClaude37Sonnet
User:
Claude MCPでYMM4と連携してAI動画制作する方法を考えていただけますでしょうか
Assistant:
Claude MCPでYMM4と連携してAI動画制作する方法
YMM4（ゆっくりムービーメーカー4）とClaude MCPを連携させてAI動画を制作する方法をご提案します。
基本的な連携アプローチ
-
シナリオ作成（Claude MCP）
- Claude MCPを使って動画のシナリオやスクリプトを作成
- 話の構成、ナレーション原稿、キャラクターの台詞などを生成
-
素材準備（Claude MCP + 手動作業）
- 必要な画像素材のアイデア出し
- 画像素材の説明文作成（他のAIツールで画像生成する場合のプロンプト）
-
YMM4での編集（手動）
- Claude MCPで作成したシナリオをYMM4に入力
- キャラクター配置、アニメーション設定
- 音声合成設定
詳細な手順
1. シナリオ作成
-
Claude MCPに次のような指示を出します：
以下のテーマで5分程度のゆっくり解説動画のシナリオを作成してください： [テーマ] 必要な要素： - 導入部（30秒） - メインコンテンツ（4分） - まとめ（30秒） - キャラクター：ゆっくり霊夢、ゆっくりまりさ（会話形式） - 各パートごとに表示する画像やテロップの説明も含めてください -
生成されたシナリオを整理し、YMM4用に調整します。
2. 画像素材準備
-
Claude MCPに動画に必要な画像のアイデアを整理してもらいます：
先ほど作成した動画シナリオに必要な画像素材をリスト化してください。 各画像について： - 画像の内容 - 表示タイミング - 必要なサイズや形式 を指定してください。 -
必要に応じて、画像生成AI用のプロンプト作成を依頼します：
以下の画像をMidjourney/Stable Diffusionで生成するためのプロンプトを作成してください： [画像の説明]
3. YMM4での編集
- YMM4を起動し、新規プロジェクトを作成
- Claude MCPで作成したシナリオをYMM4のボイステキスト欄にコピー
- キャラクターの配置と動きを設定
- 準備した画像素材を適切なタイミングで挿入
- BGMや効果音を追加
- レンダリングして完成
効率化のためのヒント
-
テンプレート活用：
- Claude MCPに「YMM4用のテンプレートシナリオ」を作成してもらい、それを再利用
-
画面設計の自動化：
この動画のタイムライン設計をしてください。 0:00-0:10: オープニング画面（タイトルと画像A） 0:10-0:30: 導入部（キャラクターの説明と画像B） ... -
台詞と画像の同期：
- Claude MCPに台詞のタイミングと画像表示タイミングを合わせた詳細なシナリオを作成してもらう
制限事項
- Claude MCPは直接YMM4を操作することはできません（APIがないため）
- 画像生成は別途MidjourneyやStable Diffusionなどのツールが必要
- 細かい編集やタイミング調整は手動で行う必要があります
この方法を使えば、Claude MCPの文章生成能力を活用してYMM4での動画制作を効率化できるでしょう。シナリオや構成といった創造的な部分をAIに任せ、YMM4での実装作業に集中できます。
User:
YMM4はAPIが無いため、Claude MCPから直接操作することができないようですが、ほかの無料のソフトで同じようなことができて直接操作できるものはありますでしょうか
Assistant:
Claude MCPから直接操作可能な無料動画制作ツールの選択肢
YMM4のようなアニメーション・動画制作機能を持ち、かつAPIやプログラマティックな操作が可能な無料ソフトウェアについて調査しました。以下に選択肢をご紹介します。
1. Remotion
特徴:
- React.jsベースの動画生成フレームワーク
- コードでアニメーションや動画を作成可能
- API経由で操作可能
- 無料のオープンソース（商用利用は有料プランあり）
Claude MCPとの連携方法:
- Claude MCPでReactコンポーネントやアニメーションコードを生成
- それをRemotion上で実行して動画を作成
- Node.jsスクリプトを介して自動化可能
注意点:
- プログラミング知識（React.js）が必要
- GUIエディタはなく、コードベースの操作になる
2. Manim (Mathematical Animation Engine)
特徴:
- Pythonベースのアニメーション作成ライブラリ
- 教育的なアニメーション作成に特化
- スクリプトベースで完全にプログラマブル
- 無料・オープンソース
Claude MCPとの連携方法:
- Claude MCPでPythonスクリプトを生成
- スクリプトを実行してアニメーションを作成
注意点:
- Pythonの知識が必要
- 数学的・教育的コンテンツに特化している
- セットアップがやや複雑
3. Shotstack
特徴:
- クラウドベースの動画編集API
- JSON形式で動画編集指示を出せる
- RESTful APIを提供
- 無料枠あり（月間制限あり）
Claude MCPとの連携方法:
- Claude MCPでJSON形式の編集指示を生成
- API経由でShotstackに送信して動画を生成
注意点:
- APIキーの取得と管理が必要
- 無料枠には制限がある
- 複雑なアニメーションには限界がある
4. Lottie (Web/モバイル向け)
特徴:
- JSON形式のアニメーション
- ウェブやモバイルアプリでの使用が主
- Airbnbが開発したオープンソース技術
- After Effectsからエクスポート可能
Claude MCPとの連携方法:
- Claude MCPでLottie形式のJSONを生成
- ウェブ上でアニメーションとして表示
注意点:
- 静的なウェブコンテンツ向け
- 動画ファイルへの出力には追加ツールが必要
5. FFmpeg (コマンドライン)
特徴:
- 動画処理の定番コマンドラインツール
- 非常に柔軟で多機能
- バッチ処理や自動化に適している
- 完全無料・オープンソース
Claude MCPとの連携方法:
- Claude MCPでFFmpegコマンドを生成
- スクリプトファイルに保存して実行
- 画像の連結、テキストの挿入、音声の追加などを自動化
注意点:
- GUIがなくコマンドラインベース
- 学習曲線が急
- YMM4のようなキャラクターアニメーションには不向き
まとめと実用的な提案
YMM4に完全に匹敵する機能を持ち、かつAPIアクセス可能な無料ツールは現状では限られています。実用的なアプローチとしては以下が考えられます：
実用的な折衷案
- 基本的なシナリオ・スクリプトをClaude MCPで作成
- 素材準備をClaude MCPと他のツールで自動化
- 動画の自動生成部分はShotstackやRemotion、FFmpegを使用
- キャラクターアニメーションが必要な部分のみYMM4で手動編集
プログラミングスキルを活かせる場合
Pythonなどのプログラミング知識があれば、カスタムスクリプトを作成して:
# 例: Claude APIでシナリオを生成し、FFmpegで基本的な動画を作り、
# 必要な素材とYMM4用指示書を出力するワークフロー自動化スクリプト
import anthropic
import subprocess
import json
# Claude MCPでシナリオ生成
client = anthropic.Client(api_key="your_api_key")
response = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=4000,
system="動画制作アシスタント",
messages=[{"role": "user", "content": "テーマ「AIと未来」について5分の解説動画シナリオを作成"}]
)
# 応答からシナリオ抽出
scenario = response.content[0].text
# FFmpegで基本的な動画フレーム生成
# (以下略)
結論
完全にYMM4に相当する自動化可能な無料ツールは現状ではありませんが、目的や必要な機能によって上記のツールを組み合わせることで、部分的な自動化は可能です。プログラミングスキルがあれば、より高度な連携も実現できるでしょう。
もし予算が許せば、商用のAPIを持つ動画編集ツール（Runway ML、Descript、Kapwingなど）も検討する価値があります。
User:
OpenShot Video Editorを連携して、立ち絵と字幕とテキスト読み上げソフト(voiceroidなど)と挿絵のYMM4風の動画を自動作成する手順を考えてください。
Assistant:
Claude MCPとOpenShot Video Editorを連携したYMM4風動画自動作成システム
OpenShot Video Editorは無料でオープンソースの動画編集ソフトウェアで、Python APIを持っているため、Claude MCPと連携させることが可能です。以下に、立ち絵、字幕、VOICEROID音声、挿絵を使ったYMM4風の動画を自動生成するためのシステムと手順を解説します。
システム概要
- Claude MCP: シナリオ生成、指示書作成
- OpenShot Python API: 動画編集の自動化
- VOICEROID: テキスト読み上げ（音声生成）
- 素材管理システム: 立ち絵・挿絵の管理
必要なもの
- OpenShot Video Editor (無料)
- Python環境
- VOICEROID (または代替の音声合成ソフト)
- 立ち絵・挿絵素材
- Anthropic API Key (Claude MCPへのアクセス用)
詳細手順
1. 環境構築
# 必要なライブラリをインストール
pip install anthropic # Claude API
pip install PyOpenShot # OpenShot Python API
pip install pydub # 音声処理用
pip install pyautogui # VOICEROID自動操作用（必要な場合）
2. シナリオ生成システムの構築
import anthropic
import json
import os
def generate_scenario(theme, duration_minutes=5, characters=["霊夢", "魔理沙"]):
"""Claude MCPを使ってシナリオを生成する"""
client = anthropic.Client(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))
prompt = f"""
以下のテーマで{duration_minutes}分程度のゆっくり解説動画のシナリオを作成してください：
テーマ: {theme}
登場キャラクター: {', '.join(characters)}
以下の形式でJSON形式で出力してください:
{{
"title": "動画タイトル",
"scenes": [
{{
"time": "開始時間（秒）",
"character": "キャラクター名",
"pose": "立ち絵の状態（normal, happy, sad, angry等）",
"text": "セリフ",
"background_image": "背景画像の説明や名前",
"additional_images": ["追加画像1の説明", "追加画像2の説明"]
}}
]
}}
各シーンは約10〜15秒を目安にしてください。
立ち絵の状態は、normal, happy, sad, angry, surprised, thoughtfulから選んでください。
"""
response = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=4000,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
# JSON部分を抽出して解析
scenario_text = response.content[0].text
# JSONを抽出（```jsonと```の間のテキストを取得）
json_str = scenario_text.split("```json")[1].split("```")[0] if "```json" in scenario_text else scenario_text
try:
scenario = json.loads(json_str)
return scenario
except json.JSONDecodeError:
print("JSONの解析に失敗しました。テキスト形式で返します。")
return scenario_text
# 使用例
scenario = generate_scenario("人工知能の歴史と未来")
3. VOICEROID連携システム
VOICEROIDには直接のAPIがないため、PyAutoGUIを使用して自動操作します。
以下はコンセプト実装です：
import pyautogui
import time
import os
class VoiceroidController:
def __init__(self, voiceroid_path):
self.voiceroid_path = voiceroid_path
def start_voiceroid(self):
"""VOICEROIDを起動する"""
os.startfile(self.voiceroid_path)
time.sleep(5) # 起動待機
def generate_voice(self, text, output_path, character="yukari"):
"""テキストから音声を生成する"""
# テキストボックスをクリックして選択
pyautogui.click(400, 300) # 座標は実際のVOICEROIDウィンドウに合わせて調整
# テキストを入力
pyautogui.hotkey('ctrl', 'a') # 全選択
pyautogui.press('delete') # 削除
pyautogui.write(text)
# 音声書き出しボタンをクリック
pyautogui.click(600, 500) # 座標は実際のボタン位置に調整
# 保存ダイアログでファイル名を入力
time.sleep(1)
pyautogui.write(output_path)
pyautogui.press('enter')
# 処理完了を待機
time.sleep(2)
return output_path
4. OpenShot連携システム
from PyOpenShot import OpenShot
import os
class VideoGenerator:
def __init__(self, project_folder, assets_folder):
"""
project_folder: プロジェクトファイルの保存場所
assets_folder: 素材フォルダ（立ち絵、背景画像など）
"""
self.project = OpenShot.Project()
self.project_folder = project_folder
self.assets_folder = assets_folder
# 立ち絵の辞書（キャラクター名と表情をキーとする）
self.character_images = {
"霊夢": {
"normal": os.path.join(assets_folder, "reimu_normal.png"),
"happy": os.path.join(assets_folder, "reimu_happy.png"),
# 他の表情も追加
},
"魔理沙": {
"normal": os.path.join(assets_folder, "marisa_normal.png"),
"happy": os.path.join(assets_folder, "marisa_happy.png"),
# 他の表情も追加
}
}
# 背景画像フォルダ
self.background_folder = os.path.join(assets_folder, "backgrounds")
def create_project(self, title):
"""新しいプロジェクトを作成"""
self.project.New()
self.project.name = title
def add_background(self, bg_name, start_time, end_time):
"""背景画像を追加"""
bg_path = self._find_background(bg_name)
if bg_path:
clip = self.project.AddClip(bg_path, "background_track", start_time, end_time)
return clip
return None
def add_character(self, character, pose, position, start_time, end_time):
"""立ち絵を追加"""
if character in self.character_images and pose in self.character_images[character]:
char_path = self.character_images[character][pose]
clip = self.project.AddClip(char_path, "character_track", start_time, end_time)
# 立ち絵の位置を設定
if position == "left":
clip.x = 0.2 # 左側（画面幅の20%の位置）
elif position == "right":
clip.x = 0.8 # 右側（画面幅の80%の位置）
else:
clip.x = 0.5 # 中央
return clip
return None
def add_subtitle(self, text, start_time, end_time):
"""字幕を追加"""
title = self.project.AddTitle(text, "subtitle_track", start_time, end_time)
title.y = 0.85 # 画面下部（画面高さの85%の位置）
return title
def add_audio(self, audio_path, start_time, end_time):
"""音声を追加"""
clip = self.project.AddClip(audio_path, "audio_track", start_time, end_time)
return clip
def add_image(self, image_path, position, start_time, end_time, scale=0.5):
"""挿絵を追加"""
clip = self.project.AddClip(image_path, "image_track", start_time, end_time)
clip.x = position[0] # x座標（0.0～1.0）
clip.y = position[1] # y座標（0.0～1.0）
clip.scale_x = scale
clip.scale_y = scale
return clip
def render_video(self, output_path, width=1280, height=720, fps=30):
"""動画をレンダリング"""
self.project.Export(output_path, width, height, fps)
def _find_background(self, name):
"""名前から背景画像を検索"""
# 簡易的な実装: 名前に一致するファイルを探す
for file in os.listdir(self.background_folder):
if name.lower() in file.lower():
return os.path.join(self.background_folder, file)
# デフォルト背景
return os.path.join(self.background_folder, "default.png")
5. メインワークフロー統合
def generate_ymm_style_video(theme, output_video_path):
"""YMM4風の動画を自動生成する統合プロセス"""
# 1. シナリオ生成
scenario = generate_scenario(theme)
# 2. プロジェクトフォルダとアセットフォルダの設定
project_folder = "path/to/project"
assets_folder = "path/to/assets"
os.makedirs(project_folder, exist_ok=True)
# 3. 一時ファイル用フォルダ
temp_folder = os.path.join(project_folder, "temp")
os.makedirs(temp_folder, exist_ok=True)
# 4. VOICEROIDコントローラ初期化
voiceroid = VoiceroidController("C:/Program Files/VOICEROID/voiceroid.exe")
voiceroid.start_voiceroid()
# 5. OpenShot動画ジェネレータ初期化
video_gen = VideoGenerator(project_folder, assets_folder)
video_gen.create_project(scenario["title"])
# 6. シーンごとに処理
current_time = 0
for scene in scenario["scenes"]:
# セリフから音声生成
voice_file = os.path.join(temp_folder, f"voice_{current_time}.wav")
voiceroid.generate_voice(scene["text"], voice_file)
# 音声ファイルの長さを取得
from pydub import AudioSegment
audio = AudioSegment.from_file(voice_file)
duration = len(audio) / 1000.0 # ミリ秒から秒に変換
end_time = current_time + duration
# 背景追加
video_gen.add_background(scene["background_image"], current_time, end_time)
# 立ち絵追加（キャラクターが左右交互になるよう設定）
position = "left" if scene["character"] == "霊夢" else "right"
video_gen.add_character(scene["character"], scene["pose"], position, current_time, end_time)
# 字幕追加
video_gen.add_subtitle(scene["text"], current_time, end_time)
# 音声追加
video_gen.add_audio(voice_file, current_time, end_time)
# 追加画像があれば追加
for i, img_desc in enumerate(scene.get("additional_images", [])):
# 実際の画像ファイルを見つける処理が必要
# ここでは例として、画像説明からファイル名を生成
img_path = os.path.join(assets_folder, "images", f"{img_desc.replace(' ', '_')}.png")
if os.path.exists(img_path):
# 位置は中央付近にずらして配置
pos_x = 0.5 + (i * 0.1)
pos_y = 0.5
video_gen.add_image(img_path, (pos_x, pos_y), current_time, end_time)
# 次のシーンの開始時間を更新
current_time = end_time
# 7. 動画のレンダリング
video_gen.render_video(output_video_path)
# 8. 一時ファイルの削除
import shutil
shutil.rmtree(temp_folder)
return output_video_path
# 使用例
output_video = generate_ymm_style_video("人工知能の歴史と未来", "ai_history_video.mp4")
print(f"動画が生成されました: {output_video}")
実装上の課題と対応策
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VOICEROID自動操作の安定性:
- PyAutoGUIは画面解像度や表示状態に依存
- 解決策: 座標ではなく画像認識ベースのクリック操作に変更する
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OpenShot Python APIの制限:
- 公式APIの機能制限に注意
- 解決策: 必要に応じてプラグイン開発やコマンドラインインターフェースを併用
-
素材検索の精度:
- テキスト説明から適切な素材を見つける必要がある
- 解決策: 素材のメタデータ管理システムを構築
-
エラーハンドリング:
- 各ステップでのエラー対応が必要
- 解決策: try-except構文で適切にエラーをキャッチし、ログを残す
高度な拡張方法
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表情変化の自動検出:
- セリフ内容から感情分析を行い、適切な表情を自動選択
# Claude MCPを使った感情分析の例
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