01
AIは「音のある失敗テイク」を切れない
撮り直した挨拶は無音ではないため、自動カットを通過しました。全文を文字で検品する工程が必要です。
← あらむラボに戻るAI × 動画編集｜実測データつき6時間の動画編集を、
6時間の動画編集を、
2時間へ。
Claude Code × CapCut × Vrew
全部をAIに任せるのは、まだ無理でした。
それでも作業をAIに配れば、人間は「判断」と「検品」に集中できます。
6時間 → 2時間編集の作業時間
73分 → 30分無音カット後の素材（実測）
4つの道具Claude Code・CapCut・Vrew・auto-editor
VIDEO
実際の編集画面を公開
WORKFLOWAIに丸投げせず、
AIに丸投げせず、
作業を配る。
編集を6工程に分けると、どこをAIに渡し、どこを自分で決めるかが見えてきます。
- 01CapCut
素材をまとめ、大きな不要部分を切る
複数素材の合成や、大きな撮り直し部分の削除を先に済ませます。後工程で字幕がズレないよう、動画の土台をここで決めます。
- 02auto-editor
無音を自動で詰める（無料）
話していない時間をコマンド1つで自動削除。今回は73分の素材が30分になりました。無料ツールなので費用はかかりません。
- 03Vrew
音声を文字にして、編集できる状態にする
高精度で文字起こしし、文章として全体を確認できるようにします。詰めた後の長さだけが課金対象なので、先に無音を削るほど安くなります。
- 04VrewのAI
口癖の削除・字幕の結合と分割を、AIが実行する
「えー」「あの」などの口癖の削除、途中で切れた字幕のつなぎ直し（結合）、長すぎる字幕の切り分け（分割）までAIが実行。今回は口癖300箇所以上が対象、結合は55組でした。指示文はClaude Codeが設計し、人間は貼り付けて報告を確認するだけです。
- 05Claude Code
全文を検品して、読める字幕に清書する
撮り直しの挨拶が本編に紛れていないかを全文チェック。誤変換を直し、句読点つきの読みやすい字幕に書き直します。
- 06人間
判断して、最終チェックをする
AIの提案を採用するかは人が決めます。最後は2倍速で通して見て、テロップを整え、公開してよいかを自分の目で確かめます。
WHAT FAILED失敗したから、
失敗したから、
型になった。
「AIなら全部できる」とは言いません。実際に起きた失敗を、次の編集で繰り返さない仕組みに変えています。
02
低精度の文字起こしは、内容ごと消える
20〜30秒の発言が抜けた実例がありました。速さより、編集の土台になる文字起こし精度を優先します。
03
AIの案は、正解ではなく候補
話の温度、間の意味、残すべき表情は人が判断します。AIに任せるほど、最後の検品が重要になります。
04
無音カットは、強くかけると語尾が消える
「音量4%以下・余白0.4秒」の設定では、73分の素材が27分48秒まで縮んだ代わりに語尾が欠けました。「3%以下・余白0.7秒」にゆるめると30分29秒。ここが「無音だけが消える」境界でした。
AGENT編集AIは、
編集AIは、
ここまで来た。
2026年7月の実例です。VrewのAIエージェントに、日本語でお願いをひとつ投げました——「繋ぎの時に出てくる『で』っていうのを削除してほしい」。 返ってきた結果がこれです。
削除した「で」——42箇所
でこのChatGPTへの広告なんですけれども
→ このChatGPTへの広告なんですけれども
で仕組みとかもね書いてありますね
→ 仕組みとかもね書いてありますね
音声ごと削除。話し方がそのままダイレクトになる。
残した「で」——意味のある方
- 「ChatGPTで広告配信」——手段の「で」は保持
- 「〜なので」「〜まで」——文中の「で」は保持
- 「では早速行ってみましょう」——「では」は対象外と判断
同じ1文字を、繋ぎか意味かで判別している。
ひらがな1文字の役割を文脈で見分けるレベルまで来たので、削除・結合・分割の「実行」はAIに任せられます。 人間の仕事は、何を頼むかの指示と、最後の検品に集約されていきます。