この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Codex Text Effects Toolchain – I Edited This Video 100% with Codex Ft. SAM3 and MatAnyone and Remotion
いまAIで何ができる？──“コードで対話する”動画編集の最前線
従来の動画編集といえば、「Adobe Premiere」や「Final Cut Pro」などのタイムライン型エディターが当たり前でした。
ところがこの記事は、まったく異なるアプローチ――AIエージェント「Codex」と端末のターミナルを駆使して、動画編集の体験自体を書き換える挑戦を記録しています。
筆者は「text behind me」（人物の背後に自然にテキストが現れる）という“映像効果”に挑戦し、その達成までの試行錯誤とツールチェーンの構築過程を共有してくれています。
AI編集の真骨頂は「編集作業もコーディング」──原文の主張と引用
この記事の中心的な主張は、AIエージェントであるCodexとオープンソースの画像・映像分離ツール群（SAM3、MatAnyone、Remotion）を組み合わせることで、“コーディング的”な対話による新しい映像編集が成立した、という点です。
筆者はこう述べています。
Everything in this video was done 100% through Codex. No timeline editor. Just chatting back and forth in the terminal and iterating on a Remotion project.
つまり、
「この動画のすべてはCodexだけで完成させた。タイムラインエディタは一切使わず、ターミナル上でやり取りしながらRemotionプロジェクトの反復を重ねた。」
さらに、効果を出すためにどんなツールチェーンだったかの具体例も引用しておきます。
SAM3 … Output: a static segmentation mask (typically just one frame, because you need that mask to drive the next step)
MatAnyone … Output: a tracked foreground matte across the full video (this is what makes occlusion possible)
Remotion … Output: the final composed video
このように、AIベースの画像セグメンテーション（SAM3）、対象物の追跡切り抜き（MatAnyone）、アニメーション合成（Remotion）という3つのオープンソースツールを、Codexが指揮して結合させるのが特徴です。
編集者の“哲学”が変わる？──AI映像編集の意義と実践の裏側
この記事は一見、単なる技術的な実験記録に見えます。
しかしその本質は「編集体験そのものの変革」にあります。
従来の動画編集は、ほぼすべてGUIベースでした。
- 動画やオーバーレイを手動配置
- マスキングは手作業で調整
- タイミング合わせも“目と指”で
これに対して筆者は、AIに自然言語で指示、あるいはスクリプトで編集内容を抽象化します（storyboard.jsonやtranscript.jsonを用意）。
たとえば、「この単語が現れる瞬間にこのエフェクトを」と指示すると、AIは自動的にタイミング情報を解析し、編集操作を同期させます。
さらに興味深いのは、AI自身に“出力を自己レビューさせる”手法です。
close the loop with the agent. Have it review its own output, looking at the images and iterating on itself.
これはAIアシスタントの反復的創作ワークフローそのものであり、人力の限界を少しずつ押し広げる実例です。
“本当に便利？”という疑問──現状の限界・課題とその先
ここで重要なのは、現時点では「まだ手動より時間がかかる」という筆者の冷静な自己評価でしょう。
This took longer than manual editing for me.
Mainly because I’m still building the workflow and the primitive tools that a traditional editor gives you for free.
この文章が率直です。
「現状はまだワークフローやツール自体を構築中で、基本的な機能（マスキングや切り抜き）も一から組んでいるため、手作業より時間がかかる」と明かしています。
ここに、現場ならではのジレンマが現れています。
- AIで“創造的な作業”をすると、ツール自体を自作・改善する負担も発生
- 完全自動の万能AIではなく、『組み合わせて最適化する“創造工学”』という発想が必要
- まだまだ現場での工夫やトラブル対応が欠かせないステージ
一方で、これが “いずれは従来編集の圧倒的上位互換” になる、と筆者は未来像を語ります。
AI時代の動画編集──可能性と今後への期待
この記事から感じる最大の魅力は、「自分だけの最強編集エディタをAIと一緒にデザインできる」未来です。
従来は与えられたGUIツールしか使えませんでしたが、AIを軸に据えた編集は“組み合わせの自由度”が桁違いです。
例えば：
- 映像×音声×自動要約×画像認識などを横断した特殊エフェクト
- 「この人物の背後だけにリアルタイムで情報表示」「声のトーンを分析して効果変更」なども発想次第で可能
- バッチ処理や並列分散処理を自分のコマンドで自在に管理
また、“編集の民主化”にも一役買うかもしれません。
専門ソフトのスキルがない人でも、AIと自然言語・プログラミングで直感的に映像を操れる時代が来る可能性は、教育・クリエイティブ・広告・研究分野など多様な応用が期待されます。
しかし同時に、こうしたAI編集環境を本当に“万人が便利に使える”には――
- もっと多様な基礎エフェクトのライブラリ化
- AIエージェントのエラー検知能力・自己修正スキルの向上
- コラボレーションやテンプレート共有、学習コミュニティの充実
――などが不可欠だと考えます。
過渡期特有の“不便さ”“エンジニア的負荷”を一気に乗り越えるアプローチが待たれます。
これから動画は“話しかけて編集”する時代へ──読者への示唆
こうした最先端の事例は、「動画編集とはこういうもの」という固定観念を疑い、“道具”や“体験そのもの”の再発明に気づかせてくれます。
- 既存ツールの枠に縛られず、自分だけの編集体験を創造できる可能性
- AIと共同するクリエイションによって、より高度・効率的な作品づくり
- ただし、現状はまだ開発的で工夫・工数も多いが、“未来を先取りできる”という強いワクワク
今回の記事内容は、そのまま“実務として使える”状態ではありません。
ですが、ひとつの大きなヒントとして——
「今からPythonやAIツールチェーンを学んでおけば、未来のクリエイター・編集者像に先回りできる」
ことは間違いないでしょう。
既存のワークフロー改良から大胆な自己流AIエディタ構築まで、今後も進展がますます楽しみです。
categories:[technology]
コメント