「AIに字幕をつけてもらえば、もう編集は終わり」——そう思っていた時期が僕にもありました。実際、今の音声認識の精度はかなり高く、しゃべった言葉の大半はそのまま文字になって出てきます。ただ、動画として世に出す段階まで来ると、AIが吐き出した字幕をそのまま使うことはほとんどありません。先日、自分が開発している字幕自動生成ツール「caption-studio」の検証を丸一日かけて行い、その過程で改めて実感したのは、AIの字幕は「初稿」であって「完成稿」ではないということでした。
丸一日、生成と確認を繰り返した理由
その日は朝から晩まで、複数の音声パターンをツールに読み込ませては字幕を生成し、結果を確認するという作業を繰り返しました。作業ログを振り返ると、その日一日だけで動いたファイルは1万2千件を超えていました。数字だけ見ると多すぎるようにも思えますが、実際には「1本の動画に対して、生成→確認→微調整→再生成」のサイクルを、条件を変えながら何十回も回した結果です。BGMが入っている場面、複数人が同時に話す場面、専門用語が連続する場面など、条件を一つずつ変えて試すことで、どこでAIがつまずくのかが少しずつ見えてきました。
AIが間違えやすいポイント
検証を重ねてわかったのは、AIの字幕生成が苦手とする場面には、ある程度共通のパターンがあるということです。
- 同音異義語や固有名詞——文脈だけでは判断できない言葉を、似た音の別の言葉に変換してしまう
- 複数人が重なって話す場面——どちらの発言かを取り違えたり、片方が丸ごと抜け落ちたりする
- 言い淀みの扱い——そのまま拾いすぎると読みにくくなり、削りすぎると話者の間合いが消える
- 句読点や改行の位置——文法的には正しくても、画面で読むには不自然な切れ目になる
どれも「間違い」というより、AIが得意な領域と人が判断すべき領域の境界線だと感じています。音として正しく拾えていても、映像として気持ちよく読めるかどうかは、また別の話なのです。
実務投入までの磨き込み工程
検証を踏まえて、字幕を実際の納品物にするまでには、いくつかの工程を経ています。まず全体を通しで読み、意味の通らない箇所や固有名詞の変換ミスを洗い出します。次に映像を再生しながら、字幕の表示タイミングが話す速度とずれていないかを確認します。専門用語が多い案件では、あらかじめ用語辞書を用意しておき、AIの誤変換を機械的に減らす工夫もしています。そのうえで最後に、声に出して読んでみて、間の取り方や改行の位置に違和感がないかをチェックする——ここまでやって、ようやく「実務で使える字幕」になります。
ツールを育てながら見えてきたこと
今回のような検証を重ねる目的は、AIをやめて全部手作業に戻すことではありません。むしろ逆で、AIに任せられる部分をできるだけ増やしながら、人が見るべき最後の一線をどこに引くかを見極めるためです。ツールの精度が上がれば上がるほど、確認作業の質を上げることに時間を使えるようになる。これは字幕に限らず、チャンネル運用全体にも同じことが言えると感じています。
YouTubeチャンネルの運用では、字幕一つとっても、投稿頻度や企画、サムネイルとの整合性など、見るべきポイントが積み重なっています。AIツールでの効率化と、人の目による磨き込みの両方を、日々の検証を通じて更新し続けているところです。チャンネル運用や動画制作でお困りのことがあれば、ご相談はお問い合わせからお気軽にどうぞ。