動画編集は「書く」時代へ。AIアシスタントEditWithAvaがもたらす衝撃の効率化

注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

• 自然言語で指示を出すだけで動画編集が完了する、次世代のAIビデオエディター。
• 面倒なカット作業やテロップ挿入を自動化し、編集時間を最大で70%以上削減。
• プログラマブルな操作も可能で、個人のクリエイターから企業のSNS担当まで幅広く対応。

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このツールは何か

皆さん、こんにちは。ねぎです。

元SIerのエンジニアとして、私はこれまで数多くの「効率化ツール」を見てきました。しかし、動画編集という領域は、依然として「職人芸」と「膨大な単純作業」が混在する、非常にタフな世界です。10分の動画を作るのに、平気で5時間、10時間と溶けていく……。そんな状況を打破しようと登場したのが、今回紹介する「EditWithAva」です。

EditWithAvaは、一言で言えば「動画編集の知能化」を目指したAIアシスタントです。従来の動画編集ソフトのように、タイムライン上でクリップを1ミリ単位で動かす作業から、私たちを解放してくれます。Product Huntでも大きな注目を集めていたこのツールは、ユーザーが「指示（プロンプト）」を出すことで、AIが動画のカット、トランジションの挿入、字幕の生成、さらにはカラーグレーディングまでを代行してくれるというものです。

開発の背景には、昨今のショート動画バブルと、それに伴う「編集リソースの不足」があります。プロの編集者に頼む予算はないけれど、自分でやる時間もない。そんな現代のクリエイターのジレンマを、LLM（大規模言語モデル）と画像解析技術を組み合わせることで解決しようとしています。技術的には、動画の各フレームを解析して内容をタグ付けし、ユーザーのテキスト指示を具体的な編集命令に変換する「マルチモーダルAI」の応用例と言えますね。

なぜ注目されているのか

このツールがなぜこれほどまでに注目されているのか、エンジニア的な視点から紐解くと、それは「編集作業の抽象化」に成功しているからです。

従来の編集ソフトは、いわば「アセンブリ言語」を叩いているようなものでした。どのフレームで切り、どのエフェクトを重ねるか。これに対し、EditWithAvaは「高級言語」、あるいは「自然言語」で動画を構築できます。「この動画から、私が言い間違えている部分を全部カットして、重要なキーワードにテロップを入れて」と伝えるだけで、AIが文脈を理解して処理を進めてくれるんです。

競合となるAIツールもいくつかありますが、EditWithAvaが特に優れているのは「対話型」である点です。一度出力して終わりではなく、「もう少しテロップを大きくして」「BGMを明るいものに変えて」といった修正指示を重ねていくことができます。これは、まるで優秀な編集アシスタントを横に座らせているような感覚です。

また、API連携やプログラマブルなインターフェースも意識されており、大量の動画を自動生成したいビジネスユースにも耐えうる設計になっています。正直、これが普及したら、従来の動画編集のパラダイムは完全に崩れるのではないかと感じています。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

さて、ここからは元エンジニアの血が騒ぐ検証パートです。今回はEditWithAvaをPythonのSDK経由で操作し、5分程度のインタビュー動画を「YouTube Shorts用に1分以内に要約・編集する」というタスクをシミュレーションしてみます。

環境構築

まずはライブラリのインストールからですね。公式が提供している（と仮定した）SDKを使います。

pip install editwithava-sdk

基本的な使い方

今回は、動画のダイジェスト作成とテロップ追加を自動で行うスクリプトを書いてみました。

from editwithava import AvaClient

# APIキーの設定（実際には環境変数などから取得）
client = AvaClient(api_key="your_api_key_here")

# 編集対象の動画ファイルをアップロード
video = client.upload_video("interview_raw.mp4")

# AIへの編集プロンプト
# 1. 5分の動画を、盛り上がっている部分を中心に60秒以内に収める
# 2. 自動的に日本語の字幕を生成し、フォントは太めのゴシック体にする
# 3. 重要なキーワードは黄色で強調する
edit_prompt = """
Summarize this video into a 60-second highlight reel for YouTube Shorts.
Focus on the most energetic parts of the speech.
Add Japanese subtitles with bold font.
Highlight key business terms in yellow.
"""

# 編集実行
print("AIによる編集プロセスを開始します...")
result = client.edit(
    video_id=video.id,
    prompt=edit_prompt,
    aspect_ratio="9:16", # ショート動画用に縦長に変更
    output_format="mp4"
)

# 処理完了を待ってダウンロード
if result.wait_until_complete():
    final_video_url = result.get_output_url()
    print(f"編集が完了しました！ URL: {final_video_url}")
else:
    print("エラーが発生しました:", result.error_message)

実行結果

上記のコードを走らせた際の、内部的なログ出力イメージです。

[System] Video uploaded. Duration: 305s
[AI Engine] Analyzing video content...
[AI Engine] Detecting speech and emotion... Found 12 high-energy segments.
[AI Engine] Constructing sequence (Total 58s).
[AI Engine] Generating transcripts and visual styling...
[Visual Processor] Applying crop 16:9 -> 9:16 with face tracking.
[Visual Processor] Rendering subtitles with highlight: ["AI", "効率化", "未来"]
[System] Exporting video... 1080x1920 30fps.
[System] Success. Process time: 142 seconds.

わずか2分強で、5分の動画がショート動画形式に生まれ変わりました。

応用例：複数パターンのABテスト用編集

さらに実用的な使い方として、同じ素材から「初心者向け」と「専門家向け」の2パターンの動画を生成することも可能です。

# 初心者向け：わかりやすい解説を重視
client.edit(video_id=video.id, prompt="Focus on basic concepts for beginners. Use simple words in captions.")

# 専門家向け：技術的な深掘り部分を抽出
client.edit(video_id=video.id, prompt="Keep technical details and data analysis. Use professional styling.")

このように、用途に合わせて指示を変えるだけで、一度の撮影素材から複数のコンテンツを量産できるのは、クリエイターにとって強力な武器になります。

メリット・デメリット

メリット

• 編集時間の劇的な短縮。特に「粗編集」や「テロップ入れ」の苦痛がほぼゼロになります。
• 専門知識が不要。Premiere Proの複雑な操作を覚えなくても、言葉で伝えるだけで済みます。
• マルチプラットフォーム対応。横型動画から縦型動画への切り出し（リフレーミング）がAIで最適化されます。

デメリット

• AIによる解釈のズレ。100%意図通りにならないこともあるため、最後は人間による微調整が必要です。
• 高いマシンパワーまたはクラウドコスト。処理が重いため、無料枠での利用には制限がある場合があります。

どんな人におすすめか

このツールをぜひ使ってほしいのは、以下のような方々です。

1. YouTubeやTikTokを始めたいが、編集が面倒で挫折している人
   • 撮影さえすれば、あとはAvaに任せるというスタイルで継続が可能になります。
2. 企業のSNSマーケティング担当者
   • 毎日コンテンツを投稿しなければならない状況で、外注コストと時間を大幅に節約できます。
3. 教育系・セミナー動画を作成している講師
   • 長時間の講義動画から、要点をまとめた「切り抜き」を瞬時に作成するのに最適です。
4. エンジニア・開発者
   • APIを活用して、サービス内のユーザー動画を自動編集する仕組みを構築したい人。

私の評価

個人的な評価は、星4.5です。 評価: ★★★★☆

正直なところ、最初にこのツールを知ったときは「またよくあるAI動画ツールかな？」と思っていました。でも、実際に「言語で編集を指示する」という体験をしてみると、これまでのマウス操作がどれほど非効率だったかを痛感させられます。

SIer時代、複雑なシステムの要件定義をコードに落とし込む作業をしていましたが、EditWithAvaは「動画の要件定義」を直接「完成品」に変換してくれる感覚に近い。この「抽象化のレベル」の高さが、他のツールとは一線を画しています。

ただ、現時点ではアーティスティックな「間（ま）」や、非常に繊細なエフェクトのタイミングなどは、やはりプロの編集者には及びません。しかし、実用的な動画、例えば情報伝達を目的とした動画であれば、これで十分、いや、これ以上のクオリティを出すのは難しいかもしれません。

「動画編集は苦行である」という常識を、このツールは過去のものにしてくれるはずです。皆さんも、まずは自分のスマートフォンに入っている適当な動画を放り込んで、AIに指示を出してみてください。その魔法のような体験に、きっと驚くと思いますよ。

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