映像制作会社のSpinelは、自社開発の動画レビューツール「Spinel Review」を社内導入しました。
修正コメントの確認やテロップの誤字チェック、切り抜き候補の提案をAIが支援します。
開発にはAnthropicのAIコーディングアシスタント「Claude Code」を活用し、約1か月で実装しました。
レビューからYouTube、Instagram、TikTokへの投稿までを一つの画面で扱える構成です。
記事の概要
Spinel Reviewは、動画や画像の確認、修正指示、バージョン比較に対応するツールです。
動画の任意の瞬間にフレーム単位でコメントを付け、画面へ直接描き込めます。
旧版の修正コメントと最新版の映像を照合し、AIが対応済み候補、未対応候補、要確認に分類します。
編集ソフトから書き出したテロップをAIが読み、誤字や脱字、表記ゆれの可能性を時刻付きコメントで示します。
動画の文字起こしをもとに、ショート動画やダイジェスト向けのハイライト候補も提案します。
YouTubeの予約投稿、Instagramのリール投稿、TikTokへの下書き送信にも対応します。
動画データは社内ストレージで管理し、配信向けの音量や映像仕様も自動チェックします。
記事のポイント
- 修正確認をAIが支援： 旧版の修正コメントと最新版の映像を照合し、対応状況を理由付きで分類します。音声や動きは人が最終確認します。
- 誤字と切り抜きを確認： テロップの誤字・脱字を時刻付きで示し、文字起こしから切り抜き候補を理由やおすすめ度とともに提案します。
- 約1か月で実装： 現場の制作者が要件を伝え、Claude Codeが実装と動作確認を進めるサイクルで、日常業務向けの機能を整えました。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： 動画制作の確認業務を見直す際、修正確認・誤字チェック・投稿準備を個別のツールで分けず、AIの判定と人の最終確認を組み合わせる設計が選択肢になりそうです。
- 動画制作会社： 外部サービスの容量や料金が案件拡大の制約になる場合、自社の保管環境と制作フローに合わせて内製することで、確認から公開までの運用を再設計できる可能性があります。
- 業務ツール開発者： 現場担当者が要件を言語化し、AIコーディングアシスタントで実装と検証を反復する進め方は、専業開発体制を持たない企業の内製開発にも応用できそうです。
このニュースの背景
動画制作では、編集後の修正確認や再確認を繰り返すため、指摘箇所を探し、対応状況を照合する作業の負担が大きくなっていました。
Spinelは外部の動画レビューサービスを利用していましたが、案件数の増加に伴う利用料や保存容量の上限が課題になっていました。
そこで、自社の制作フローと社内ストレージに合わせて、確認作業の一部をAIに任せるツールを構築する必要が生じました。
現場の制作者が要件を伝え、Claude Codeが実装と動作確認を進めるサイクルにより、約1か月で日常業務に使える水準まで整備しています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社Spinelのプレスリリース（2026年10月6日 12時30分）映像制作会社のSpinel、AIと共同開発した…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000167413.html