youtube-summarizer

YouTube 要約スキル

YouTube 動画から文字起こしを自動取得し、構造化された要約を作成して、完全な文字起こしをメッセージングプラットフォームに送信します。

モード

文脈から判断するか、次のように尋ねます。「簡単な TL;DR、詳細な要約、またはコンテンツ活用の切り口を含む詳細な要約のどれをご希望ですか？」

モード	内容	最適な用途
quick	3つの箇条書きによる TL;DR ＋重要なポイント1つ	手早く内容を把握する、クリップを共有する
standard	構造化された詳細な要約：主張、洞察、要点	学習、ノート作成、調査
deep	詳細な要約 ＋チャプターごとの内訳 ＋コンテンツ再利用の機会	動画をコンテンツ素材にする

デフォルト：standard — 要点だけを知りたい場合は quick を使います。動画を実用的なコンテンツに活用したい場合は deep を使います。

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ChatGPT ではなく、これを使う理由は？

ChatGPT の問題点： YouTube の文字起こしに直接アクセスできません。字幕を手動でコピーして貼り付けるか、先にサードパーティー製ツールを使ってから、そのテキストを ChatGPT に渡す必要があります。手順が多く煩雑なうえ、動画のメタデータも失われます。

このスキルでできること：

1. ワンステップで文字起こしを抽出 - YouTube URL を渡すだけで、完全な文字起こしを自動取得
2. 構造化された要約 - 毎回一貫した形式（主張 → 洞察 → 要点）で作成し、ランダムな箇条書きにはなりません
3. 動画のメタデータを含める - タイトル、チャンネル、再生回数、公開日を要約に埋め込みます
4. 完全な文字起こしを送信 - タイムスタンプ付きの文字起こしをファイルに保存し、Telegram／チャットプラットフォームに送信します
5. VPS／クラウド環境で動作 - Android クライアントのエミュレーションを使い、YouTube によるクラウド IP のブロックを回避します（yt-dlp では失敗する場合）
6. 多言語対応 - 指定された言語で自動取得し、取得できない場合は英語にフォールバックします

手動で再現することもできます。 字幕を有効にしてテキストをコピーし、ChatGPT に貼り付け、出力を整形してファイルに保存し、アップロードします。5〜10分かかります。このスキルなら15〜20秒で完了します。

使用するタイミング

次の場合にこのスキルを有効にします。

• ユーザーが YouTube URL（youtube.com/watch、youtu.be、youtube.com/shorts）を共有したとき
• ユーザーが YouTube 動画の要約または文字起こしを依頼したとき
• ユーザーが YouTube 動画の内容について情報を求めたとき
• 調査やコンテンツ作成のために動画の内容を分析する必要があるとき

依存関係

必須： MCP YouTube Transcript サーバーが次の場所にインストールされている必要があります。 /root/clawd/mcp-server-youtube-transcript

存在しない場合は、次のコマンドでインストールします。

cd /root/clawd
git clone https://github.com/kimtaeyoon83/mcp-server-youtube-transcript.git
cd mcp-server-youtube-transcript
npm install && npm run build

ワークフロー

1. YouTube URL を検出する

次のパターンから動画 ID を抽出します。

• https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID
• https://youtu.be/VIDEO_ID
• https://www.youtube.com/shorts/VIDEO_ID
• 直接指定された動画 ID：VIDEO_ID（11文字）

2. 文字起こしを取得する

次のコマンドを実行して、文字起こしを取得します。

cd /root/clawd/mcp-server-youtube-transcript && node --input-type=module -e "
import { getSubtitles } from './dist/youtube-fetcher.js';
const result = await getSubtitles({ videoID: 'VIDEO_ID', lang: 'en' });
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
" > /tmp/yt-transcript.json

VIDEO_ID を抽出した ID に置き換えます。/tmp/yt-transcript.json から出力を読み取ります。

3. データを処理する

JSON を解析し、次の項目を抽出します。

• result.metadata.title - 動画タイトル
• result.metadata.author - チャンネル名
• result.metadata.viewCount - 書式設定された再生回数
• result.metadata.publishDate - 公開日
• result.actualLang - 使用言語
• result.lines - 文字起こしセグメントの配列

全文：result.lines.map(l => l.text).join(' ')

4. 要約を作成する

次のテンプレートを使って、構造化された要約を作成します。

📹 **Video:** [title]
👤 **Channel:** [author] | 👁️ **Views:** [views] | 📅 **Published:** [date]

**🎯 Main Thesis:**
[1-2 sentence core argument/message]

**💡 Key Insights:**
- [insight 1]
- [insight 2]
- [insight 3]
- [insight 4]
- [insight 5]

**📝 Notable Points:**
- [additional point 1]
- [additional point 2]

**🔑 Takeaway:**
[Practical application or conclusion]

次を目安にします。

• 主な主張：最大1〜2文
• 主な洞察：3〜5項目、それぞれ1〜2文
• 注目すべき点：補足となる詳細を2〜4項目
• 要点：実行可能な結論

5. 完全な文字起こしを保存する

タイムスタンプ付きのファイルに完全な文字起こしを保存します。

/root/clawd/transcripts/YYYY-MM-DD_VIDEO_ID.txt

ファイルには次を含めます。

• 動画メタデータのヘッダー（タイトル、チャンネル、URL、日付）
• 文字起こし全文
• 簡単に参照できる URL

6. プラットフォームごとに送信する

チャンネルが Telegram の場合：

message --action send --channel telegram --target CHAT_ID \
  --filePath /root/clawd/transcripts/YYYY-MM-DD_VIDEO_ID.txt \
  --caption "📄 YouTube Transcript: [title]"

チャンネルがその他／ウェブチャットの場合： 要約のみを返信します（ファイルは添付しません）。

7. 要約を返信する

構造化された要約をユーザーへの返信として送信します。

実際の事例

ユーザー： 競合他社のYouTube戦略を調査するコンテンツクリエイター

課題： トレンドのトピック、メッセージのパターン、コンテンツの不足分を特定するため、毎週20本以上の競合動画を分析する必要がありました。手作業の場合、動画を視聴し、メモを取り、重要な引用を書き起こしていました。所要時間は1本あたり30～45分でした。

youtube-summarizerを使った解決方法：

1. チャットにYouTubeのURLを貼り付ける
2. 20秒で構造化された要約を取得する
3. 参照用の完全な文字起こしを保存する
4. 重要なインサイトをコンテンツ企画書にコピーする

ワークフローの例：

User: Analyze this video: https://youtube.com/watch?v=abc123
[20 seconds later]

📹 Video: "10 AI Tools That Will Replace Your Job in 2026"
👤 Channel: TechFuturist | 👁️ Views: 847K | 📅 Published: Jan 12, 2026

🎯 Main Thesis:
AI tools are automating creative and knowledge work faster than expected, but the real opportunity is in augmentation, not replacement.

💡 Key Insights:
- ChatGPT usage among marketers jumped from 12% to 67% in one year
- Video editing time reduced by 80% using AI tools like Descript
- The biggest wins come from combining tools (Notion + Claude + Zapier)
- Companies hiring "AI workflow designers" to optimize human-AI collaboration
- Workers using AI secretly outperform peers by 40% (BCG study)

📝 Notable Points:
- Shows examples of 3 small businesses that 10× output with AI
- Warns against over-automation: "AI can write, but can't think strategically"

🔑 Takeaway:
Don't ask "Will AI replace me?" Ask "How can I use AI to become 10× more valuable?"

8週間後の結果：

• 削減できた時間： 週25時間（20本の動画にかかる時間が600分から60分に短縮）
• コンテンツの公開本数： 週3本（週1本から増加）
• より優れたインサイト： 完全な文字起こしを検索できるため、視聴するだけでは見落としていたパターンを発見
• 競合情報： 重要な引用を含む、競合動画160本以上の要約データベースを構築
• ROIに関するコメント： 「このスキルのおかげで、競合調査が面倒な作業から流れ作業に変わりました。」

手作業の方法より優れている理由

方法	時間	メタデータを取得	構造化された出力	検索可能なアーカイブ	クラウド対応
視聴してメモを取る	30～45分	いいえ	いいえ	手動のみ	該当なし
YouTubeの文字起こし機能	5分	いいえ	いいえ	いいえ	はい
yt-dlp	2～5分	はい	いいえ	はい	❌ VPSではブロック
ChatGPTにコピー	10分	いいえ	場合による	いいえ	はい
このスキル	20秒	はい	はい	はい	✅ VPSで動作

エラー処理

文字起こしの取得に失敗した場合：

• 動画で字幕が有効になっているか確認します
• リクエストされた言語が利用できない場合は、フォールバックとして lang: 'en' を試します
• 文字起こしを利用できないことをユーザーに伝え、代替手段を提案します：
  • YouTubeの文字起こし機能を手動で使用する（設定 → 文字起こしを表示）
  • 動画に字幕がない可能性があります
  • 別の動画を試します

MCP サーバーがインストールされていない場合：

• インストール手順を案内します
• 適切な状況であれば、自動インストールを提案します

動画IDの抽出に失敗した場合：

• YouTubeの完全なURLまたは動画IDを提供するようユーザーに依頼します

動画が年齢制限付き、または非公開の場合：

• 制限により文字起こしにアクセスできないことをユーザーに伝えます
• 動画のプライバシー設定を確認するよう提案します

例

例1：技術チュートリアル

入力： https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ

出力：

📹 **Video:** "Building a SaaS from Scratch: Lessons from $10K MRR"
👤 **Channel:** IndieHackerTV | 👁️ **Views:** 124K | 📅 **Published:** Feb 1, 2026

**🎯 Main Thesis:**
Most SaaS founders fail because they build for 6 months before talking to customers. The path to $10K MRR is customer conversations first, MVP second.

**💡 Key Insights:**
- Interviewed 50 potential customers before writing a single line of code
- First paid customer signed up with a Figma mockup (no product built yet)
- Charged $99/month from day 1 (no free tier, no discounts)
- Spent $0 on ads; all growth from Twitter + Reddit engagement
- Hit $10K MRR in 9 months by saying "no" to feature requests that didn't fit ICP

**📝 Notable Points:**
- Used Stripe payment links before building a billing system
- First 3 customers came from solving their problem in public on Twitter
- Weekly "build in public" updates on Twitter drove 40% of signups

**🔑 Takeaway:**
Validate demand before building. If 10 people won't pay for a mockup, 1,000 won't pay for the real product.

例2：ビジネス戦略動画

入力： https://youtu.be/abc123xyz

出力：

📹 **Video:** "Why Notion's Business Model is Genius"
👤 **Channel:** SaaS Breakdowns | 👁️ **Views:** 456K | 📅 **Published:** Jan 28, 2026

**🎯 Main Thesis:**
Notion's growth strategy flips traditional SaaS: give away the product for free to individuals, monetize when they bring it to work.

**💡 Key Insights:**
- 80% of Notion's enterprise deals started with a single employee using the free plan
- Bottom-up adoption = zero sales team needed for first $10M ARR
- Templates marketplace created a content flywheel (100K+ free templates)
- Personal use (free) → Team use (paid) conversion rate: 23% (industry avg: 2-5%)
- Community evangelism replaced traditional marketing (4M+ Reddit/Discord members)

**📝 Notable Points:**
- Notion's viral coefficient: 1.4 (every user invites 1.4 others on average)
- Template creators drive 30% of new user acquisition
- Pricing strategy: free until 10 people = no friction to start

**🔑 Takeaway:**
Build a product individuals love first. Enterprise sales will follow when employees demand it at work.

品質ガイドライン

• 簡潔にする： 30秒でざっと読める要約にします
• 正確にする： 文字起こしにない情報を追加しません
• 構造化する： 読みやすいよう、一貫した書式を使用します
• 文脈に合わせる： 動画の長さに応じて詳細度を調整します
  • 短い動画（5分未満）：簡潔な要約（重要なインサイト3点）
  • 中程度の動画（5～30分）：標準形式（重要なインサイト5点）
  • 長い動画（30分超）：詳細な分析（インサイト7点以上。必要に応じてセクションに分割）
• 価値を抽出する： 一般論ではなく、実行可能なインサイト、データポイント、通説に反する見解に焦点を当てます

プロのヒント

より良い要約を作成するには：

1. データポイントを優先する - 数値、割合、研究の引用は目を引きます
2. 引用を抜き出す - 印象的な一言があると、要約を共有しやすくなります
3. フレームワークを特定する - 動画で手法やプロセスが紹介されている場合は、その手順を抜き出します
4. 通説に反する見解を見つける - 型破りな考え方は、ありふれたアドバイスより価値があります
5. 根拠を記録する - 例、事例研究、実施前後の結果が信頼性を高めます

調査のワークフロー：

1. 文字起こしのライブラリを作成する - パターンを見つけやすいよう、トピックやニッチごとに整理します
2. 文字起こしを横断検索する - grep やテキスト検索を使って、特定のトピックへの言及を探します
3. トレンドを追跡する - 複数の動画で同じトピックが扱われていれば、トレンドが高まっている可能性があります
4. プロンプトを抜き出す - 役立つフレームワークや手法を、再利用可能なプロンプトとして保存します

コンテンツを作成するには：

1. コンテンツの不足を見つける - どのような質問がされていて、十分に回答されていないでしょうか？
2. 人気の動画を分析する - 再生回数の多い動画では、どのような構成やテンポが使われているでしょうか？
3. フックを抜き出す - 文字起こしの最初の30秒には、実証済みのフックのパターンが含まれています
4. 知見を再活用する - 動画から得た知見を、Twitter のスレッド、ブログ記事、ニュースレターに展開します

設定

標準モード（デフォルト）

youtube-summarizer [URL]

• 英語で文字起こしを取得します
• 構造化された要約を生成します
• 文字起こしをファイルに保存します
• 該当する場合は、メッセージングプラットフォームに送信します

クイックモード

youtube-summarizer [URL] --quick

• 主張と3つの重要な知見のみを出力します
• 文字起こしファイルは保存しません
• 迅速な調査のため、処理を高速化します

詳細分析モード

youtube-summarizer [URL] --deep

• タイムスタンプ付きの詳細な要約を作成します
• 長い動画をセクションごとに分析します
• 注目すべき引用をすべて含めます

言語指定モード

youtube-summarizer [URL] --lang es

• 指定された言語で文字起こしを取得します
• 利用できない場合は英語に切り替えます

インストールとセットアップ

# 1. Clone and install MCP server
cd /root/clawd
git clone https://github.com/kimtaeyoon83/mcp-server-youtube-transcript.git
cd mcp-server-youtube-transcript
npm install && npm run build

# 2. Test installation
node --input-type=module -e "
import { getSubtitles } from './dist/youtube-fetcher.js';
const result = await getSubtitles({ videoID: 'dQw4w9WgXcQ', lang: 'en' });
console.log(result.metadata.title);
"

# 3. Create transcripts directory
mkdir -p /root/clawd/transcripts

# 4. Verify skill is ready
youtube-summarizer --check-setup

よくある問題

問題： 「Transcript not available」

• 原因： 動画で字幕が有効になっていません
• 解決方法： 動画の作成者に字幕を有効にするよう依頼するか、別の動画をお試しください

問題： 「Failed to fetch transcript」（VPS の場合）

• 原因： YouTube の API が更新された可能性があります
• 解決方法： MCP サーバーを更新します：cd /root/clawd/mcp-server-youtube-transcript && git pull && npm install && npm run build

問題： 「Video ID not recognized」

• 原因： URL の形式が正しくないか、対応していない形式です
• 解決方法： YouTube のアドレスバーから URL を直接コピーします

今後の機能強化（ロードマップ）

• 複数動画の一括処理（再生リストの分析）
• 文字起こしの感情分析（肯定的／否定的／中立的なトーン）
• 話者ダイアライゼーション（インタビューやパネルで異なる話者を識別）
• チャプターの自動検出（長い動画を論理的なセクションに分割）
• 動画間のパターン分析（複数の動画に共通するテーマを発見）

サポート

問題や提案がある場合は、以下をお知らせください：

• エラーが発生した YouTube URL
• エラーメッセージ（ある場合）
• 期待される動作と実際の動作
• MCP サーバーのバージョン：cd /root/clawd/mcp-server-youtube-transcript && git rev-parse HEAD

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MCP YouTube Transcript サーバー（クラウドでの信頼性を高める Android エミュレーション）を基盤に構築されています。 あらゆる YouTube 動画を、20秒で構造化された検索可能なナレッジに変換します。