【第1回】日本のIT構造はどのように形成されてきたのか
Ryosuke Ishii
データパレード
AIでショート動画を100本自動生成して分かった、人がやるべき「チェック」の設計
Ryosuke Ishii
もくじ
AIが”作れる”時代、人は何をする役割か
生成AIのおかげで、「作る」のハードルは一気に下がりました。動画も、文章も、コードも、指示すれば形になる。
すると次に問われるのは、「じゃあ人は何をするのか」です。ここを曖昧にしたままAIを使うと、”それっぽいもの”が大量に出てくるだけで、かえって収拾がつかなくなります。
先日、社内で一つの実験をしました。あるYouTubeチャンネルのライブ配信を素材に、AIでショート動画を約100本、自動生成するという取り組みです。担当した私は、動画編集はほぼ未経験。編集ソフトの画面すら開いていません。
使った道具は、Remotion（プログラムで動画を生成する仕組み）、VOICEVOX（無料の音声合成ソフト）、ffmpegの3つ。いずれも無料で、これらを操作して動画を組み立てたのはすべてAIです。
やったことは一つだけ。道具はAIに使わせて、自分はチェック役に回る。この役割分担です。
具体的な作り方・使ったツール・出した指示は、体験談として別にまとめています。この記事では、そこから得た“考え方”の話をします。
具体版（体験談）：動画編集ド素人が、AIに指示するだけでショート動画を100本作った話（X記事）
ライブアーカイブ：https://www.youtube.com/watch?v=t0xxXbk11So
発想の転換：作り手を代わってもらい、判断は手放さない
「AIを使いこなす」というと、つい自分が道具を覚えて使いこなすイメージになりがちです。でも、それだと結局「学習コスト」という壁が残ります。
今回の発想は逆でした。道具を覚えるのはAIに任せ、人は”良し悪しを判断する”ところだけを担う。
- AIがやる：仕組みを操作して、実際にモノを組み立てる。難しい所は全部AI側。
- 人がやる：でき上がりを見て「OK」か「ここを直して」を決める。
これなら、新しいツールを覚える必要はありません。判断の責任だけは人が持つ。“作る”は渡せても、”良し悪しの判断”は渡さない ―― これがAIとの分業の肝だと感じました。
この「技術より思考」という視点は、【第10回】AI時代のDXに必要なのは、技術よりも思考だったでも書いた話とつながります。
ただし、「チェック役」には落とし穴がある
役割分担して安心していたら、痛い目に遭いました。
公開した動画を見返すと、ナレーション（言葉）は完璧なのに、画面に映るキャプチャ画像が内容と合っていないものが続出したのです。原因は単純で、レビューが「動画＋字幕」中心になっていて、“画像が内容に合っているか”がチェック対象から抜けていた。
ここに、AI時代のチェック役の本質があります。
AIは”それっぽいもの”を大量に作れてしまう。だからこそ、チェック役が機能する条件は、”壊れうる場所”を必ずチェック対象に入れること。
チェック役がいても、見る対象を間違えれば素通りします。むしろAIは、パッと見の完成度が高いぶん、ズレに気づきにくい。「何をチェックするか」を設計しないチェックは、チェックしていないのと同じでした。
対策はシンプルで、「壊れやすい所（今回は画像の内容一致）」を、レビューの必須項目に組み込んだだけです。効いたのは高度な仕組みではなく、“どこを見るか”を決め直したことでした。
もう一つの学び：背伸びしない方が、早くゴールに着く
最初、私たちは「本人の声をAIで再現してナレーションにする」という高度なことに挑み、うまくいかず時間を溶かしました。結局、既成の無料音声ツール（VOICEVOX）に切り替えたら、あっさり量産できるようになりました。
AIは何でもできそうに見えるので、つい難しい方へ挑みたくなります。でも目的は「本人の声を再現すること」ではなく「動画を届けること」。ゴールから逆算して、一番手前にある十分な手段を選ぶ。これも、AIを使ううえで効いた判断でした。
まとめ：AI時代に効くのは「作る力」より「見極める力」
今回の実験から持ち帰った”考え方”は、この3つです。
- 道具はAIに使わせ、人は判断に集中する ―― 学習コストの壁を越える分業。
- チェックは”壊れうる場所”を対象に設計する ―― 見る場所を間違えたチェックは機能しない。
- ゴールから逆算し、背伸びしすぎない ―― 目的に十分な、一番手前の手段を選ぶ。
「作れる」がAIで当たり前になるほど、人の価値は「何を作るか」を決め、「何をチェックするか」を設計するところに移っていきます。この「民主化されるのは何か」という論点は、【第5回】AI時代に民主化されるのは“要件定義”ではないでも掘り下げています。
データも人もAIも、つながるから、先がある。次にあなたがAIに何かを任せるとき、「自分がチェックすべき”壊れうる場所”はどこか？」を一度考えてみてください。
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参考
- 具体的な作り方・使ったツール・出した指示（体験談）：動画編集ド素人が、AIに指示するだけでショート動画を100本作った話（X記事）
- ライブアーカイブ：https://www.youtube.com/watch?v=t0xxXbk11So
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㈱データパレードの代表取締役で高田馬場の町中華のChief Data Officerをしています。 BIツールのセールスエンジニア・システムエンジニア・カスタマーサクセス歴15年、大学データサイエンス科 講師をしています。データエンジニア領域とコンサルティングが得意です。
