AI MV制作の黄金ワークフロー

このワークフローは「AI MV Production Blueprint」と呼ばれ、時間とクオリティを両立させるための「黄金ルート」として、全9ステップで構成されています。

以下に、この「AI MV Production Blueprint」の要点と各ステップの概要をまとめます。

AI時代のMV制作を支配する「9ステップ・ワークフロー」の要点

このワークフローの核心は、「個別のツールを“作業者”として使う」状態から脱却し、ツール同士を連携させ、一つの目的のために自動で動かす「システム」を構築することにあります。

• 目標: クリエイティブとは無関係な「9割の単純作業」から解放され、制作者を「作品のプロデューサー」へと引き上げること。

• システム名: 試行錯誤の末に開発された制作システムは『Spark Igniter』と呼ばれています。

• 集中すべき点: AIに頼りすぎると表現が画一的になるリスクがあるため、真のオリジナリティは、自動生成された映像に対する「あなただけの一手間」（特定のエフェクト、独自の間（ま）の調整など）を加える工程に宿るとされます。このシステムは、その一手間に集中するための時間を提供する装置です。

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9ステップ・ワークフローの詳細

ワークフローは、コンセプト作成から最終的なSNS投稿用動画の大量生産までをカバーしています。

STEP	目的	使用ツール	概要
STEP 1	コンセプトの心臓を生み出す	ChatGPT（または Gemini）	楽曲の核となる歌詞、曲調、タイトル案を対話形式で一瞬で生み出します。曲の構成や表現方法（例: 混合スタイル × 超シンプル＆中毒型）を設定し、SUNO AIに渡すデータを出力します。
STEP 2	魂を吹き込むメロディ生成	Suno AI	STEP 1で生成された歌詞とプロンプトを入力し、プロクオリティの楽曲を数分で完成させます。
STEP 3	楽曲の最終仕上げ	LANDR / STEM	AIマスタリング（音圧とクオリティ向上）を実施し、ボーカルと伴奏を分離したステムデータを用意します。
STEP 4	歌詞を時間情報に変換	Whisper (T4 GPU 推奨)	完成した楽曲（Stemファイル）をWhisperにかけるだけで、タイムコード付きの字幕ファイル（SRT）を自動生成します。この処理を高速化するためには、ColabでT4 GPUを選択することが推奨されています。
STEP 5	映像世界の設計	ChatGPT / Midjourney / Kling	歌詞の世界観に合わせた映像アイデア（プロンプト）をGPTで生成し、MidjourneyやKlingを用いて高品質な画像・動画素材を生み出します。
STEP 6	映像プロジェクトの準備	独自WEBツール (Spark Igniter V26)	生成した画像や動画、SRTファイルをブラウザ上の専用エディタ（Spark Igniter V26など）で読み込み、どの歌詞にどの映像を当てるかを視覚的に編集します。
STEP 7	全自動で映像を紡ぐ	Colab合成エンジン	準備されたプロジェクトファイル（前回の会話で解説したLazyMV Studioなどに対応）をColabにアップロードすることで、面倒な動画合成、テロップ挿入、タイトル追加をAIが全自動で実行します。質を上げるため、別々で書き出しAfter Effectsでエフェクトを追加してから合成する工程も可能です。
STEP 8	投稿文の自動生成	ChatGPT or Gemini	完成したMVの情報（歌詞など）をGPTに渡し、SNSやYouTubeに投稿するための魅力的な説明文やハッシュタグを自動生成します。
STEP 9	SNS用動画の大量生産	Colab自動切り出し (AutoCutMP4)	完成したフルMVから、TikTokやYouTubeショートに最適化された縦型ショート動画を、AIが複数パターン、自動で切り出してくれます。前回の会話で解説されたAutoCutMP4が使用されます。

3. ワークフロー導入による変化 (Before/After)

このシステムを導入することで、制作者は「作業者」から「プロデューサー」へと変革することが強調されています。

• Before（作業者）: ツールに振り回され、時間と精神を消耗。単純作業に追われ、ありきたりな作品しか作れず、創作の喜びを失いかける。

• After（プロデューサー）: 面倒な作業はすべてAIに一任し、自分は作品全体のクオリティ管理や、次の創造的なアイデアに時間を使える。安定して高品質な作品を量産し、創作活動の喜びを取り戻す。

詳しくはnoteにまとめています。

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