AIコンテンツ自動制作パイプライン

YouTube動画の字幕をAPIで取得し、AIでブログ記事にリライトし、git push → CI/CDで自動デプロイする。このパイプライン全体を10分で回せる。

パイプライン全体像

YouTube動画URL
    ↓
耳: youtube-transcript-api で字幕テキスト取得（数秒）
    ↓
目: Playwrightでスクリーンショット撮影（オプション）
    ↓
AI: Claude APIで記事にリライト（1-2分）
    ↓
git commit → git push（10秒）
    ↓
GitHub Actions → Cloudflare Workers デプロイ（45秒）
    ↓
目: visual_inspectorで表示確認（10秒）

耳: youtube-transcript-apiで字幕取得

from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi

ytt = YouTubeTranscriptApi()
transcript = ytt.fetch('VIDEO_ID', languages=['ja', 'en'])
text = ' '.join([s.text for s in transcript.snippets])

YouTube自動生成字幕は大半の動画に存在する。日本語字幕で11,000文字以上の取得実績あり。

目: スクリーンショットで視覚情報も取得

Playwrightでフレームを撮影し、Claude Vision APIで内容を分析。コードが表示されている画面やスライド資料の内容も読み取れる。

AI: 字幕から記事へのリライト

字幕テキストをClaude APIに送り、ブログ記事形式にリライトする。話し言葉→書き言葉の変換、構造化（見出し、箇条書き）、冗長部分の削除を自動で行う。

デプロイ: git push → 自動ビルド → 自動公開

git add article.md
git commit -m "Add article from YouTube analysis"
git push origin master
# GitHub Actionsが自動でビルド→デプロイ（約45秒）

品質確認: visual_inspectorで自動検証

from visual_inspector import inspect_screenshot
result = inspect_screenshot('screenshot.png', 'site_check')
# pass=True, confidence=0.95

デプロイ後のページをスクリーンショットで撮影し、表示崩れがないか自動判定。

実績

1日で10本以上の記事を制作→デプロイ
全記事の表示品質をvisual_inspectorで自動検証（全PASS）
git push 10回、全ビルド成功

注意点

字幕の精度は動画による（自動生成字幕は誤変換あり）
リライト時に事実確認が必要（字幕の聞き取りミスを検証）
著作権に配慮（動画内容の要約は引用範囲内で）

AIコンテンツ自動制作パイプライン — YouTube字幕→記事→デプロイを10分で