AI動画要約
動画ファイルをアップロードするとフレームを自動抽出し、タイムライン付きの要約を生成。映像の内容を素早く把握できるAI動画分析ツール。
この動画要約ツールの特徴
自動フレーム抽出
動画ファイルから指定間隔（1秒〜30秒）でキーフレームを自動抽出。Canvas APIで高品質なサムネイルを生成します。
タイムライン生成
抽出フレームをタイムラインバーとグリッドで表示。各フレームにタイムスタンプを付与し、時系列で内容を把握できます。
AI自動キャプション（日本語）
Florence-2モデルをブラウザ内で実行し、各フレームの内容をAIが解析。FuguMT翻訳モデルで日本語の説明文を自動生成します。手動での修正・追記も可能です。
完全ブラウザ内処理
動画ファイルは一切外部に送信されません。HTMLVideoElementとCanvas APIでブラウザ内完結処理。
動画要約パイプラインの仕組み
動画→フレーム→キャプション→要約の4段階パイプラインが、すべてブラウザ内で動作します。
動画アップロード
ブラウザのFile APIで動画ファイルを読み込み。mp4/webm/ogg形式に対応。HTMLVideoElementでデコードします。
フレーム抽出
指定間隔でvideoのcurrentTimeを設定し、seeked イベント後にCanvas APIでフレーム画像をキャプチャ。JPEG圧縮で保持。
AI画像理解＋日本語化
Florence-2-baseで各フレームのキャプションを生成し、FuguMT翻訳モデルで日本語に変換。すべてブラウザ内で実行（モデルは初回のみダウンロード）。
要約テキスト生成
タイムスタンプ付きのフレーム説明を集約し、タイムライン形式の要約テキストを生成。コピーして利用可能。
動画AI トレンド 2026
動画理解AIは急速に進化しています。 以下は2026年時点の主要トレンドです。
マルチモーダルLLMによる動画理解
GPT-4V、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnetなどのマルチモーダルモデルが動画の内容理解を実現。フレーム単位の分析からシーケンス全体の文脈理解へ進化しています。クラウドAPIの利用が主流ですが、エッジでの軽量モデル実行も研究が進んでいます。
動画基盤モデル（Video Foundation Models）
VideoMAE、InternVideo、VideoPrism等の動画に特化した基盤モデルが登場。画像モデルでは捉えられない時系列のパターン（動作認識、イベント検出）を学習。ファインチューニングにより、特定ドメインの動画分析に特化させることが可能です。
リアルタイム映像分析パイプライン
NVIDIA DeepStream、Hailo TAPPAS、GStreamer+AI のような映像パイプラインフレームワークが成熟。複数カメラのリアルタイム映像を1台のエッジデバイスで同時処理し、物体検出・追跡・行動認識を実行。エッジAIの主要ユースケースの一つです。
動画生成AIとの融合
Sora、Runway Gen-3、Stable Video Diffusionなどの動画生成AIと動画理解AIの境界が曖昧化。「動画→テキスト→動画」のループにより、自動編集・要約・翻訳などの高度なワークフローが実現しつつあります。
クラウド動画AI vs エッジ/ブラウザ動画AI
| 観点 | クラウドAI | エッジ / ブラウザAI |
|---|---|---|
| 処理方式 | 動画ファイルをサーバーにアップロード | ブラウザ/エッジデバイス内で処理 |
| プライバシー | 動画データが外部サーバーを通過 | データは端末内に留まる |
| コスト | API従量課金（$0.01〜/分） | 初期投資のみ（電気代） |
| レイテンシ | アップロード＋処理＋ダウンロード | 即時処理（ネットワーク不要） |
| 処理精度 | 大規模モデルで高精度 | モデルサイズに制約あり |
| スケーラビリティ | サーバー増設で無制限 | デバイス台数に依存 |
| オフライン対応 | 不可（インターネット必須） | 完全オフラインで動作 |
活用シーン
動画要約AIは多様な業界・場面で活用されています。
会議録画の要約
オンライン会議の録画から主要なスライド変化を検出し、議題ごとのタイムラインを自動生成。議事録作成の工数を大幅に削減。プライバシー保護のためブラウザ内で処理。
教育動画のインデックス
講義動画・チュートリアルの内容をフレーム解析でインデックス化。学生が見たい章に即座にジャンプできるナビゲーションを自動生成。LMSとの連携で学習効率を向上。
監視カメラ映像の要約
長時間の監視映像から動きのあるシーンを検出・抽出。1日分の映像を数分の要約にまとめ、確認工数を削減。エッジAIとの組み合わせで異常検知も可能。
工事進捗の定点記録
建設現場の定点カメラ映像から日次・週次の変化を検出。工事進捗レポートに必要なキーフレームを自動選定。i-Constructionの工程管理に貢献。
医療映像の分析
内視鏡動画や手術映像のフレーム解析。重要シーンのタイムスタンプ付き記録で、カルテ作成やカンファレンスの効率化。データは院内で処理し外部流出を防止。
映像制作のプレビュー
長尺の撮影素材からシーン変化を検出し、ラッシュ映像のサムネイル一覧を生成。編集者が素材を効率的に確認・選定するためのプレビューツールとして活用。
今後の開発ロードマップ
フレーム抽出パイプラインを基盤に、以下の機能を段階的に追加予定です。
Florence-2 自動キャプショニング＋日本語翻訳
Microsoft Florence-2-baseモデルをブラウザ内で実行し、各フレームの内容を自動で説明文生成。FuguMT翻訳モデルとの連携で日本語キャプションを出力。
シーン変化検出
連続フレーム間のピクセル差分・ヒストグラム差分でシーン変化を自動検出。均等間隔ではなくシーン変化点でのみフレームを抽出する賢いサンプリング。
音声テキスト連携
Whisperモデルによる音声認識結果をフレームのタイムスタンプと同期。映像と音声の両方から要約を生成するマルチモーダル要約パイプライン。
LLMによる要約生成
フレームキャプション＋音声テキストをブラウザ内LLM（Phi-3、Gemma 2B等）に入力し、自然言語の要約テキストを自動生成。
使用上の注意とコツ
動画の長さとメモリ
ブラウザのメモリ制約があるため、長時間動画（30分超）は抽出間隔を大きく設定してください。 10秒間隔なら30分の動画で約180フレームになります。
対応フォーマット
mp4（H.264）が最も広く対応しています。webm（VP8/VP9）も多くのブラウザで動作します。 Safari ではwebmの対応が限定的な場合があります。
フレーム品質の設定
フレームは最大640pxにリサイズし、JPEG 70%品質で保存しています。 メモリ効率と品質のバランスを取っています。
抽出間隔の選び方
会議動画: 10〜30秒間隔が適切。スライドの切り替わりを捕捉できます。 アクション動画: 1〜3秒間隔で細かい変化を捕捉。
関連するデモ
動画要約と組み合わせて使えるAIデモです。
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