video-processing

動画処理

YouTube、Netflix をはじめ、ほとんどの動画プラットフォームを支える業界標準ツール FFmpeg を使用して、繰り返し行う動画編集作業を自動化します。

このスキルを使う場面

• ソーシャルメディア向けの最適化 - Instagram（9:16）、TikTok、LinkedIn 向けに動画のサイズを変更します
• アップロードの準備 - 大きな動画を圧縮して、プラットフォームの上限に合わせます
• 音声の抽出 - ウェビナーやインタビューから音声を取り出し、ポッドキャストに使用します
• コンテンツのクリップ作成 - ハイライト、引用、またはセグメントを抽出します
• バッチ処理 - 複数の動画に同じ処理を適用します

Claude が行うことと、ユーザーが決めること

Claude が行うこと	ユーザーが決めること
制作ワークフローを構成します	最終的なクリエイティブの方向性
技術的な手法を提案します	機材やツールの選択
テンプレートやチェックリストを作成します	品質基準
ベストプラクティスを特定します	ブランドや声の方針
台本のアウトラインを作成します	最終的な台本の承認

依存関係

pip install ffmpeg-python moviepy click
# Also requires ffmpeg installed on system
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg

コマンド

動画を圧縮する

python scripts/main.py compress video.mp4 --target-mb 10
python scripts/main.py compress video.mp4 --crf 28 --output compressed.mp4

音声を抽出する

python scripts/main.py extract-audio video.mp4 --format mp3
python scripts/main.py extract-audio video.mp4 --format wav --output audio.wav

ソーシャルメディア向けにサイズを変更する

python scripts/main.py resize video.mp4 --format instagram  # 1080x1920 (9:16)
python scripts/main.py resize video.mp4 --format youtube    # 1920x1080 (16:9)
python scripts/main.py resize video.mp4 --format square     # 1080x1080 (1:1)
python scripts/main.py resize video.mp4 --width 1280 --height 720

セグメントを切り抜く

python scripts/main.py clip video.mp4 --start 00:30 --end 01:45
python scripts/main.py clip video.mp4 --start 00:30 --duration 60

動画を結合する

python scripts/main.py concat video1.mp4 video2.mp4 --output merged.mp4
python scripts/main.py concat ./clips/ --output compilation.mp4

サムネイルを生成する

python scripts/main.py thumbnail video.mp4 --time 00:30
python scripts/main.py thumbnail video.mp4 --best  # Auto-select best frame

例

例 1：Instagram Reels 向けに動画を準備する

# Original: 4K horizontal video, 500MB
python scripts/main.py resize long-video.mp4 --format instagram
python scripts/main.py compress long-video_instagram.mp4 --target-mb 50

# Output: long-video_instagram_compressed.mp4 (1080x1920, <50MB)

例 2：ウェビナーからポッドキャストを作成する

# Extract audio track
python scripts/main.py extract-audio webinar-recording.mp4 --format mp3 --bitrate 192k

# Output: webinar-recording.mp3 (ready for podcast hosting)

例 3：ハイライト動画を作成する

# Extract multiple clips
python scripts/main.py clip interview.mp4 --start 05:30 --end 06:15 --output clip1.mp4
python scripts/main.py clip interview.mp4 --start 12:00 --end 12:45 --output clip2.mp4
python scripts/main.py clip interview.mp4 --start 28:30 --end 29:00 --output clip3.mp4

# Merge into highlight reel
python scripts/main.py concat clip1.mp4 clip2.mp4 clip3.mp4 --output highlights.mp4

ソーシャルメディア形式のリファレンス

プラットフォーム	形式	解像度	最大サイズ	最大時間
Instagram Reels	9:16	1080x1920	4GB	90s
Instagram Feed	1:1	1080x1080	4GB	60s
TikTok	9:16	1080x1920	287MB	10min
YouTube Shorts	9:16	1080x1920	-	60s
YouTube	16:9	1920x1080	256GB	12h
LinkedIn	1:1/16:9	1920x1080	5GB	10min
Twitter/X	16:9	1920x1080	512MB	2:20

パフォーマンスのヒント

1. GPU アクセラレーション - FFmpeg は、利用可能な場合にハードウェアエンコーディング（NVENC、VideoToolbox）を使用します
2. CRF 値 - 値が低いほど高画質になり、ファイルサイズは大きくなります。一般的な範囲は 18-28 です
3. プリセットの選択 - 下書きには ultrafast、最終的な書き出しには slow を使用します
4. 2 パスエンコーディング - 目標ビットレートでの画質が向上します

このスキルの範囲

このスキルが得意なこと

• 音声制作ワークフローの構成
• 技術的なガイダンスの提供
• 品質チェックリストの作成
• クリエイティブな手法の提案

このスキルではできないこと

• 音声エンジニアリングの専門知識を代替すること
• 主観的なクリエイティブ上の判断を下すこと
• 音声ファイルに直接アクセスしたり、編集したりすること
• 商業的な成功を保証すること

関連スキル

• whisper-transcription - 動画の音声を書き起こします
• youtube-downloader - 処理する動画をダウンロードします
• image-batch - 動画のサムネイルを処理します

スキルのメタデータ

• モード：cyborg

category: automation
subcategory: video-processing
dependencies: [ffmpeg-python, moviepy]
difficulty: beginner
time_saved: 5+ hours/week