
WATCH REPORT
AI動画編集のテロップのズレを画面で直す。河村風真さんのツールMIRUを見た
2026.10.30
家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん(@passion_tanaka)です。今回は、YouTube のチャンネル AI動画編集のすゝめで、河村風真さんが、Claude CodeやCodexで作った動画の初稿を人が仕上げるツール MIRU を紹介した回を整理します。
AIに動画編集を任せると、形になるところまでは出てきます。でも最後の直しで、手が止まってしまうんですよね。長い動画を通しで見る時間がない人、動画編集をAIに任せたい個人事業主や小さな会社の経営者、動画編集の仕事を受けている人に向けて書きました。
29分の動画です。河村風真さんが、Claude Code や Codex が作った動画の初稿を、人が画面で直して仕上げるツール MIRU を見せる回。この記事では、70点の壁、初稿の作り方、直し方のデモ、修正指示の戻し方、100点で差がつく話を、動画の順に追います。
読み終えると、動画の流れを順に追えて、AIが作った動画を人が直して仕上げる所の見方を持ち帰れます。その横に、私の記録と、私の見方を添えました!
SPEAKER
河村風真さん
動画の話し手です。YouTube のチャンネル AI動画編集のすゝめで、AIが作った動画の初稿を、人が画面で直して仕上げるツール MIRU を自分で作り、その使い方を見せます。
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AIに動画編集を任せて、70点の出来上がりを前に手が止まったこと、ありませんか?形はそろっているのに、どこから直せばいいのか迷うんですよね。この章は、その壁の話から始まります。
動画は、AIで動画編集は本当に終わるのか、という問いから入ります。クライアント側にもAIで終わらせたい声があり、対応していくしかない、という前置きです。
河村さんの見立ては、AIで編集しても70点まではいける、というもの。ただ、その先の調整・修正が難しく、クライアントワークでは修正対応が壁になります。
河村風真さん(動画 2:21〜)
70点まではいけるけど、そこから先なかなかいけんなとか最終的にこう調整していく、修正していくところが結構難かったりとか
だから、一発で質の高い動画を作るだけでなく、そこから人が手元で手軽に直せたらいい、という発想。そこで作ったのが MIRU です。
河村風真さん(動画 2:42〜)
そこからちゃんと自分の手で簡単に修正できるようになったらめちゃくちゃいいんじゃないかということで、なんとそのツールを作ってきました。
別の見立てもあります。AIで編集した動画が広がり、みんなが70点の動画を出し始めたら、100点を1人出せばその人が勝つ。個人でやっている人にも取り入れてほしい、と続きます。
見本は、AIが一発で作り、MIRUで軽く直した過去の動画。強調、サイドテロップ、通常テロップがそろった編集です。
私が見ているのは、70点という数字そのものより、その先の直しで差がつく所です。AIに任せた時に止まるのは、作る所ではなく直す所。
実は私にも、AIの動画に違和感を返し続けた日があります。2026年9月30日のこと。AIで作った通販番組風の動画を見て、吹き替えにしないとだめだろ、と返しました。
直った版が来ても、は?どっちも同じに見えるけど?と返しました。吹き替えに見えないとだめなんだろ、英語で話してる動画に日本語音声を合成だよ、と言い直すことになったんです。
9本そろった後も、他にもおかしいところあるだろ、と返しています。動画の登場人物のトムのセリフが入れ違っている、最後のシーンで奥さんが分裂してからトムが出てくる、とも。見れば分かる違和感を、そのまま言葉にして返し続けました。
直したのは、AIです。私がやったのは、見て、違和感を言葉にして返すところまで。
私の記事より(河村風真さんの有名チャンネル再現の動画を読んだ記事・直す単位を先に決めるの節)
動画は、80点まで出たものを後から直す話でした。私は、直す単位を先に決めておく形を考えます。
引用したのは、河村さんがAI動画編集で有名チャンネルをどこまで再現できるかを試した回を、私が読んだ記事です。出来上がった物を後から直すより、直す単位を先に決めておく。MIRUは、テロップの区間や切る範囲という直す単位を、画面の上にそのまま置いた道具です。
直す所を感じるのは人で、直すのはAI。違和感って、直す理由を渡す入口なんです。ツールで直しが軽くなっても、どこが違うかを感じる目は、人の側に残ります。
違和感は、嘘やズレを許す言葉ではありません。直したい所を直しながら、人とAIが一緒に育っていくための鏡!


AIが作った動画を、人はどこから直し始めればいいんでしょう?開くソフトも、触る場所も、毎回迷いがち。この章は、その入口の作り方の話です。
入口は、Claude Code か Codex です。そこへ指示を出して、河村さんが作ったスキルを動かすところから始まる流れ。
河村風真さん(動画 5:53〜)
まずですね、このクロードコードもしくはコーデックスに、え、指示を与えます。
スキルを入れる時には、MIRU という名前を指定します。この指定が、あとで仕上げの画面へつながる作りでした。
材料は、こちらが渡した素材や画面収録など。それをもとに、スキルがまず初稿を編集してくれます。
初稿のクオリティは70点が出る、と河村さんは話します。
ここから先は、100点に仕上げる調整。スキルの名前の横に、MIRU のリンクが貼られます。
リンクを踏むと MIRU のサイトに飛び、そこで自分で調整できる、と動画では説明します。初稿からリンクまでを、ひと続きで進める作り。
河村風真さん(動画 6:55〜)
そこまでを一発でやってくれるんですよ。
といっても、Premiere Pro を使ったことがない人もいます。Premiere Pro レベルの作業は難しそう、と感じる人も。
簡単と言われても、面倒そうに思う人もいますよね。そこで次は、実際に直せるかをデモで見せる流れ。
で、私がいちばん効いていると見るのは、初稿ができたその場所に、人が手を入れる入口が一緒に出てくる点。AIから人への受け渡しで、迷う所がぐっと減ります。
これ、地味に大きくないですか?
難しそう、面倒そうと感じる人の気持ちにも、この作りは答えているんですよね。直す場所が、ソフトの操作ではなく、目の前の画面として出てくるからです。
もらったスキルを自分の手順書に育てていく見方なら、河村風真さんが動画編集スキルの中身を公開した動画から、手順書を育てる見方を書いた記事があります。入れて終わりにしない、スキルとの付き合い方。
AIの道具の全体像を先に見たい時は、動画編集の自動化に使うAIの道具を、河村風真さんの別の動画で整理した記事も読んでみてください。道具の全体を押さえておくと、この章の流れも追いやすくなります。
初稿まではAI、そこから先は人。その持ち場の境目を、1本のリンクで見えるようにした設計です。人が迷う所を、最初から減らしています。


AIが作った動画を見ていて、いちばん気になるのは細かいズレですよね。ほんの一瞬でも、見ている人には伝わります。では、そのズレを人はどこで、どう直すのか?ここからは画面のデモです。
最初はテロップのズレです。AIの動画編集では、0.5秒ほど遅れてテロップが出ることがよくある、と河村さんは言います。
クライアントワークではあってはならないズレ。個人のYouTubeでも、続けばストレスで離脱率が上がり、チャンネルの価値を下げます。
Premiere Pro で直すのも面倒。MIRU では、テロップの区間にカーソルを合わせて、2フレームほど戻すだけです。
河村風真さん(動画 8:19〜)
ここにカーソル合わして例えば2フレームぐらいこうやって戻したらこんな感じで即座に反映してくれます。
AIに動画ファイルを開かせて、2フレームずれているから戻して、と頼むほうが手間がかかります。画面では、カーソルを合わせてずらすだけ。
次は範囲カット。キーボードのIとOでインとアウトを決めて、範囲をカットを押すと、その部分が消えます。
Premiere Pro で一気にカットすると、BGMまで切れたり、全体がずれたりします。ここではインとアウトでカットしたあと、BGMが自動で調整されます。
河村風真さん(動画 9:24〜)
これインとアウトでカットしたらBGM勝手に自動調整して、あの、ぴったり戻してくれるんですよ。
裏でAIが調整していて、カットしたあとに聞き直しても、音は違和感なくつながったままです。
最後は強調の延長。マジで地獄です、という強調を、本当に、のところまで続けたい場面を見せます。
デザインテロップを動かして伸ばすと、テロップが広がるだけでなく、拡大された画角まで引き継がれます。
河村風真さん(動画 10:37〜)
あの画角も大きくなった状態を引き継いでくれてるんですよ。
本来なら、AIに強調を伸ばしてと指示するか、Premiere Pro で伸ばして拡大率も変えるところ。それが1回の操作で済みます。
直す回数が多い所ほど、1回の操作で済む形が効いてきます。小さな手間の積み重ねですよね。
テロップのズレも、範囲カットも、強調の延長も、直す人が見ているのは画面の上です。秒数やフレームを言葉にしてAIに伝える手間が、画面の操作に置き換わっているんですよね。
2フレームずれている、と文章で書くのって、意外と難しいもの。見て分かるズレを、わざわざ数字に訳して渡しているわけです。この差は大きいと思います。
それから、範囲カットのBGMの話。ここは、人が気にしなくていい所をAIが引き受けている例です。
どこを切るかは人が決めて、音のつなぎ直しはAIが受け持つ形。この分け方、ツールの中にきれいに入っていますよね。
私の判断軸は、自動化できることは自動化して、人にしかできないことに集中する、というもの。BGMのつなぎ直しや、フレームの数え直しは前者です。ズレを見つけて、どこまで直すかを決める目が後者。このデモは、その線引きがそのまま画面に出ています。


直した所は、その場で終わりなのか。それとも、次の編集に活かされるのか?この章は、直しをAIに戻す仕組みと、チャンネルごとのルールの話です。
画面の右側には、直すための入力欄があります。たとえば、ワンクリックというデザインを別のものに変えたい時は、デザインを変えて、と書いて追加します。
河村風真さん(動画 11:34〜)
例えばこんな感じでデザインを変えてと言ってこの追加をします。そしたらこの修正指示っていうところにタイムコード付きでデザインを変えてっていうのが残ります。
いろいろ入れたあと、動画をチェックして、AIに渡す文章をコピーするボタンを押す流れ。Claude Code に戻って貼り付けると、修正指示つきのまとまった指示文として送れます。
直す道は二通り。タイムラインで自分で直すことも、動画を見てAIに修正指示を送ることもできる、という説明です。
河村風真さん(動画 12:02〜)
だから自分でタイムラインで修正もできるし、普通に動画見てクロードにそのまま修正指示送ることもできる。
続いてはデザインのルール。チャンネルごとにルールが決まっていることが多い、と話します。右上の強調デザインを開くと、そのチャンネルのルールで決めたデザインがずらり。
河村風真さん(動画 12:13〜)
やっぱチャンネルごとにルールが決まってたりするじゃないですか。
断言や本質の要約の時はこのデザイン、名前の紹介の時はこのデザイン、という分け方。AIに新しいデザインの追加を頼むと、ここに出てきて、以後はその中から選ばれる仕組み。
毎回違うデザインが出てくることはありません。怒りはこれ、ツッコミはこれ、ボケはこれ、というルールがあるから、そのまま直してくれる、と河村さんは話します。
動画は軽くして、すぐ見られるようにしてある作り。書き出しには時間がかかり、書き出したあとにダメだと分かると面倒だから、という理由。
河村風真さん(動画 13:14〜)
書き出さずにプレビューとして見れるんで、めちゃくちゃ早く確認することもできるし、
パソコンのスペックが高くなくても見られる点にも触れていました。CMも、途中に挟む画像も、画面収録も、ポイントテロップも、設定すれば自動で入ります。ルールさえ与えれば完璧にやってくれる、という言葉付き。
締めくくりは、AIと人間が共存して、効率よく質の高い動画を作っていける、という話です。
直した所が、その場の修正で終わらずにAIへ戻っていく形です。
これは私にも覚えがあります。直した中身より、直した理由と指示の形を残したい、という話です。
同じ9月30日の夜、AIで作った通販番組風の動画を記事にする段階でのこと。実際にやったのは私だ、やり方の解説ではない、と返しました。実際にどんな指示をして、どう動いたのかをベースにして、整えた形で記事にしてください、というのが中身です。
同じ夜には、途中の経緯は置いといて、結論としてこれを言えば出来上がる、という実際の指示を示してください、とも返しました。経緯を並べるより、指示の形に畳んで残す選び方です。
私の記事より(直した理由の残し方を書いた記事・MiniMax Codeで1本目を作りながら型を残すの節)
残すのは見た目の型より、なぜそうするのかの理由。
この引用は、ショート動画の量産で、AIが見逃したはみ出し文字を人が見つけた時に書いた記事のものです。MIRUの修正指示がタイムコードと一緒に残るのは、直した場所を次のAIへ渡す形。私が残したいのは、そこに添える理由のほうです。
私の分身AIにも、近い仕組みがあります。提案を採用すると信頼度が上がり、修正すると下がります。修正した時は、その洞察が新しいパターンとして追加されます。2026年10月30日の集計では、返した記録が272件、学習済みのパターンが93件になっていました。直しを返すたびに、AIの手元に次の判断の材料が増えていきます。
ただ、どちらが育つかを決めるのは、返す人の理由の渡し方。正直、ここだけはAIに任せきれない所です。
フィードバックはその場の修正で閉じず、なぜそうなのか、何を守るための違和感かまで渡すと、文脈を越えて残る判断軸になります。


みんなが70点の動画を出すようになったら、何が差になるんでしょう? 動画の後半は、この問いに答える流れです。100点の見立て、提供する側の話、別チャンネルの再現、そして直すほどAIが育つ話。順に見ていきますね。
河村さんは、AIで動画編集をするのは全然いい、と言います。ただ、70点の動画がこれから生まれて、みんながそれに切り替えたら、YouTubeは70点の動画であふれる、という見立てです。
河村風真さん(動画 14:16〜)
それだとやっぱり企画とかサムネイル勝負になってくるんですよ。
そうなると、これからYouTubeを始めたい人は勝ちづらい、と続きます。逆に今がチャンス。みんなが70点に落とすので、100点にするだけで勝ちやすくなり、残りの30点もMIRUで簡単に直せる、という見立てです。
運用の例も出てきます。動画編集者を1人だけ採用してMIRUを渡し、AIへの指示だけを任せて、あとは軽く調整する形。クライアントワークでも、みんなが70点の中で自分だけ100点を出せば、早くて質が高いと頼まれる、という説明でした。
ただし、低単価で完全自動化できる状態の案件を受けるのは得ではない、と話します。そこで出てくるのが、MIRUを提供する側に回るか、MIRUを改造して自分専用のツールを作って提供する道。AIをしっかり使える人と見られて、上流に上がっていく筋道です。
AIはしっかり勉強した方がいい、と動画は続けます。ただ、このツールで直すには、動画編集のスキルが一定以上要る、とも話します。
河村風真さん(動画 16:32〜)
動画編集のスキルっていうのは一定以上やっぱ必要になってくるんで
AIのスキルと動画編集のスキルをかけ合わせて、上に行ってほしい、という呼びかけです。今後は、以前働いていた動画編集者3人を呼び戻して研究に時間を使い、最後はスマホアプリ化を目指している、と話します。
別チャンネルの再現も見せます。担当しているチャンネルや参考にしているチャンネルのリンク、あるいは自分が編集した過去のプロジェクトデータを送ると、そこから学習してチャンネルのルールを作ってくれます。
河村風真さん(動画 18:17〜)
担当してるチャンネルもしくは参考にしてるYouTubeのチャンネルのリンクを送ったりとか、あとは持ってるなら自分が編集した過去のデータ、PRPROJのデータ、あれを送るとそこから学習してチャンネルのルールを作ってくれるんで
ツールは、タブを増やしてチャンネルごとに対応できます。Claudeに、MIRUを使ってそのチャンネルのデザインで編集して、と頼むだけで全部理解してくれる、とのこと。
実演では、同じ運営会社の別のチャンネルの動画をMIRUで編集します。サイドテロップ、ネームテロップ、ボケのテロップ、タイトルテロップの形まで、そのチャンネルのデザインに合わせて作ります。実際に上がっている動画と並べて、全く一緒じゃないですか、と河村さんが話す場面です。
最後は、直していく過程でAIが成長していく話です。この時はこれを使えばいい、このテンポでカットしたらダメ、テロップはこれぐらい要約した方がいい、といった判断を、修正指示を繰り返しながら学んでいきます。
河村風真さん(動画 21:15〜)
AIがこう成長していってくれるんで、この時はこれ使えばいいんだとか、あ、このテンポでカットしたらダメなんだ。テロップはこれぐらい要約した方がいいんだっていうのが修正指示を繰り返しながら成長していくんで、使えば使うほど動画編集のクオリティが上がっていくんで
河村さんの言う100点は、作業の最後の30点を、人が受け持つこと。AIが70点まで運んで、残りを人の目で仕上げる形です。その仕上げが、AIへの次の指示にもなります。
企画やサムネイル勝負になった時に差を作るのは、何を縦に掘ったかだと考えます。
私は公開LIVEで、こう話しています。ワクワク夢中に遊び探求することを、縦に掘っていってほしい。
それをAIに教えることで、AIは人間の代わりに整理整頓して、伝わるように伝えてくれる、と。
さらに、その遊び探求をおろそかにした瞬間に、ただのAIのコンテンツになってしまう、とも話しました。
MIRUで残りの30点を直せる時代だからこそ、直す前に何を掘ったかが、仕上がりの芯になります。そして、直した理由が残るほど、次の初稿が変わっていく。動画の後半は、私にはその向きで見えます。
Q. 動画は、どんな内容ですか。
A. 河村風真さんが、Claude CodeやCodexが作った動画の初稿を、人が画面で直して仕上げるツールMIRUを見せる回です。テロップのズレ、範囲カット、強調の延長のデモもあります。
Q. AIの動画編集は、なぜ70点までと言われるのですか。
A. 動画では、70点まではいけても、そこから先の調整や修正が難しい、と話します。特にクライアントワークでは、修正対応が壁になります。
Q. MIRUでは、どうやって直すのですか。
A. スキルの名前の横に出るリンクからMIRUのサイトに入り、画面の上で直します。修正指示はタイムコード付きで残り、まとめてClaudeに戻せます。
Q. 別のチャンネルのデザインも再現できますか。
A. 動画は、担当チャンネルや参考チャンネルのリンク、過去のプロジェクトデータから学習してルールを作る、と説明します。同じ運営会社の別チャンネルで再現を見せています。
Q. 使うほどAIが成長するとは、どういうことですか。
A. 修正指示を繰り返す中で、この時はこれを使う、このテンポのカットはダメ、といった判断をAIが学んでいきます。使うほど編集の質が上がる、と動画は話します。
動画は、70点の壁から始まり、初稿はスキルで仕上げはMIRU、画面でのテロップのズレと範囲カットと強調の延長、修正指示とチャンネル別ルール、100点の差と提供側、直すほど育つ話、の順に進みます。
私が持ち帰ったのは二つです。直しを画面でできる形にすれば、人は目で見て決める所に集中できること。直した理由を残すほど、次の初稿が変わること。
次にAIが作った物を見て直したくなったら、直したい所を1つ選んで、なぜ直したいのかを1行にして、その1行ごとAIに返してみてください。返した理由が次の出力にどう残るかを、自分の目で見られます。
COLUMN
渡すのは実行のボール。直したかを確かめる目は、人に残る

AIに渡している物と、人に残る物を分けて見ます。テロップを合わせる、BGMをつなぐ、デザインを当てはめる、といった実行と量産は、AIが引き受けます。MIRUのデモで2フレーム戻した後に、ズレが直ったかを見るのは、画面の前の人です。手がかりになる一節が、魂磨きの編集ノートにあります。
私の記事より(魂磨きの記事・魂は渡さない。渡すのは、実行のボールだけの節)
魂は、最初から手放す対象に入っていなかった。渡すのは、実行と量産のボールだけ。
魂は渡さない、渡すのは実行と量産のボールだけ。私は魂磨きの編集ノートに、こう書いています。この二つの言葉は、私が最初から用意した物ではありません。分身AIが先に仮説として言葉にして、合っているかを決めたのは私の身体のほうでした。
私の記事より(魂磨きの記事・入魂が終わったと分かるのは、どんな時かの節)
紙に書く。現場で試す。型にしてもまだ熱があるか、自分の身体で温度を測る。
だから、ここで確定したのは正解の暗記ではなく、確かめ方そのものです。型にしたあとも熱があるかは、自分の身体で温度を測ります。AIが作った初稿を人が直して仕上げる時も、残るのは編集の答えより、直したかを確かめる目。答えは動画ごとに変わっても、確かめ方は次の一本へ持っていけますよね。
実行のボールは、どれだけ渡しても構いません。ただ、直したかを確かめる目だけは、これからも私の手元に置いておきます。
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河村風真さんが、AI動画編集で有名チャンネルをどこまで再現できるかを検証した動画を、直す単位の見方で整理した記事。MIRUの直す単位と見比べたい人向けです。
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参考リンク
今回紹介した動画の本編です。時刻つきの発言は、ここで確かめられます。
今回紹介した動画
| チャンネル | AI動画編集のすゝめ |
| 出演 | 河村風真さん |
| 公開日 | 2026年10月29日 |
| 長さ | 29分4秒(日本語) |
| URL | https://www.youtube.com/watch?v=IixK9OHdyS8 |
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