私のAIスキルが、自身を説明する動画を自動編集した
AIエージェントによるメタ的筆者は、AIエージェントを用いて自己完結型の自動動画編集ツールを開発した。
このプロセスでは、Cursorエージェントが既存の技術情報を分析し、AssemblyAI APIと連携してトランスクリプトと詳細なタイムスタンプを抽出する。
この技術により、話者の会話動画から沈黙やフィラーワード（um、uhなど）を正確に検知・除去することが可能となった。
試行錯誤の末、非常に高い品質の自動編集動画が完成。
さらに、この自動編集ツールが動作原理を説明するウォークスルー動画自体も自動編集するという、再帰的な事例を実現した。
AI技術の進化が目覚ましい現代において、自動化された動画編集ツールが実用レベルに達しつつあります。ある開発者が公開した事例では、彼自身が作成したAIエージェントを使い、自身の解説動画そのものを自動で編集することに成功しました。
この「メタ的な」試みは、最新のLLM（大規模言語モデル）と外部APIを活用した新しいワークフローを示しています。
AIエージェントによる開発プロセスの再現
まず、開発者は既存のAI動画編集に関する解説動画を参考にしました。そして、自身が使用する「Cursor」というAIエージェントに対し、「この動画の内容と同じものをローカルで実現する方法を調べてほしい」と指示を出したといいます。
エージェントはYouTubeからトランスクリプト（文字起こし）を取得した後、その内容に基づき必要なコードや環境設定を含むリポジトリ（開発元データ）の構築を開始しました。これにより、複雑な技術的調査・実装作業がAIによって大幅に肩代わりされた形です。
音声認識と自動カットの仕組み
動画編集の中核となるのは、AssemblyAIという外部サービスを利用した高度な音声認識機能です。このサービスは単に文字を書き起こすだけでなく、「うーん」や「えー」といったフィラー（つなぎ言葉）を残しつつも、すべての単語に対して正確な開始・終了時刻を提供します。
開発者はこの情報をもとにAIエージェントに動画のアップロードと処理を指示。トランスクリプトに基づき無音部分や不要な発言をカットする試みを行いました。初期段階では文字の途中でクリッピング（切断）が発生するという課題が見つかりました。
自己改善型AIによる品質向上
開発者は、最初の失敗から得られた「クリッピングの問題」をAIにフィードバックし、解決策を尋ねるという第二段階の試みを行いました。この際、「あなたが最も良いと思う方法で実行してほしい」と指示を出したことで、AIは自律的に問題を分析し、改善案を実行しました。
その結果、以前よりも格段に品質が向上し、最終的には自身の解説動画（ウォークスルー）を自動編集することに成功。この手法のコードは公開されており、一般ユーザーも試すことが可能です。
まとめ
今回の事例は、単なるツール利用を超え、「AI自身に開発・改善させる」というメタ的なアプローチが実用化されつつあることを示しています。
今後のAI技術は、より自律的で複雑なタスクをこなせる方向に進化していくと見られています。
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These are amazing times in AI. I just created an automated video editing tool – and the walkthrough at the end of this post was edited by the tool I created. Here's how I did it.
It started with a video: Building an AI Agent to Edit Your Videos with Hamel Hussein and Shaw Talebi. They describe a process for AI-assisted video editing, and I was inspired enough to try to replicate it – but using a very meta process. Rather than building the thing myself, I told my Cursor agent to watch their video and figure out how to make effectively the same thing locally.
The agent started by pulling down the transcript using yt-dlp – a great tool to know about, by the way. You can use it to download YouTube videos and their transcripts. Once it had the transcript, I told it to read through and set up a repo that replicated the process as best it could. I also told it to package everything up as an agent skill using the create-skill skill. (Everything is so meta these days!) It chugged away for a few minutes, and when it came back, the only thing left on my plate was setting up an AssemblyAI API key.
※ 著作権に配慮し、引用は冒頭3段落までです。続きは元記事をご覧ください。