【Remotion×Claude Code】コードで動画を量産するパイプライン構築

本コースにはAIの使用が含まれています。

※本講座では、教材の一部（ナレーション音声・台本の下書き・図版）の制作過程で生成AIを使用しています。すべて講師が内容を検証・編集したうえで収録しています。ナレーション音声はVOICEVOXを使用しています（VOICEVOX:春日部つむぎ）。

「1本作れた」の次で止まっていませんか

AIツールで動画を1本作ることは、もう誰でもできます。問題はその次です。2本目、3本目、10本目を、同じ品質で、現実的な時間で出し続けられるか。ここで大半の人が止まります。

理由ははっきりしています。GUIの動画編集ツールは、1本ずつ手で組み立てる前提で作られているからです。テンプレートを複製しても、テロップの差し替え、尺の調整、音声の当て込みは毎回手作業になります。10本目でも作業量は1本目とほとんど変わりません。

この講座がやること

動画を「編集する」のをやめて、データから生成する仕組みに置き換えます。

使うのは Remotion（Reactで動画を書けるフレームワーク）と Claude Code です。台本データを1つ用意すれば、ナレーション音声の生成、音声の実尺からのタイムライン算出、テロップの描画、Bロールの割り当て、書き出しまでが自動で通ります。

講座の中核は、汎用エンジンとエピソードデータを分離する設計です。エンジンは723行。これを1度書けば、新しい動画を追加するときに書くコードは10行だけになります。実際に、この構成で解説動画を28本制作しました。その実物をそのまま教材として公開します。

特に重要な「音声尺ドリブン設計」

多くの人が最初にぶつかるのが、映像と音声のズレです。映像を先に組んで後から音を乗せると、必ず破綻します。

本講座では逆をやります。先にナレーション音声を確定させ、wavファイルの実尺を読んでフレーム数を決める。この順序に変えるだけで、ズレの調整作業がまるごと消えます。実装は64行のPythonスクリプトです。中身を1行ずつ解説します。

実際に詰まった話もします

きれいな成功例だけを見せるつもりはありません。有料のAI音声サービスを使う計画がクレジット切れとビルド不可で頓挫し、macOS内蔵の say コマンドに切り替えて完走した経緯、Remotionのコンパイルが特定の環境では通らないこと、著作権まわりで引いた線。こうした判断の理由まで含めて共有します。

結果として、この構成はランニングコストがほぼゼロです。有料の動画編集ソフトも、有料のAI音声サービスも使いません。

受講後にできること

自分の題材で、ナレーション付きの解説動画を生成するパイプラインを1本構築し、2本目以降を短時間で追加できる状態になります。サンプルプロジェクト一式をダウンロードして、手元で動かしながら進められます。