5時間半ほど眠って未明に起き、家事と日中の仕事を終え、夜に途中だった『ELDEN RING NIGHTREIGN』の記事を2本仕上げた。
この日に新しく決めたのは、記事画像の作り方だった。画像生成AIでゲームらしい絵を作るのではなく、実際のプレイ動画をAIに解析させ、本文に該当する場面を探してスクリーンショットとして抽出してもらう。
完成した記事のH1とH2をAIが読み、内容に合う瞬間を長い動画から見つける。今回の主題は、この画像抽出へのAI活用だ。
以前は、動画から記事そのものを書かせようとした
以前、約40分のゲーム動画をAIへ解析させた。10秒ごとの静止画やマイク音声から、レベルの推移、拾った武器、倒された時刻などを並べ、記事の下書きまで作らせる実験だった。
事実はかなり拾えた。しかし、なぜその武器を残したのか、なぜ負けた相手へもう一度向かったのかまでは映像だけでは分からない。足りない部分をAIに書かせると、実際には感じていなかった気持ちまで、自然な物語として加わる可能性があった。
その実験と、結局フィールドノートを自分で書く方法へ戻った経緯はこちらに残している。
この時点では、「動画解析は記事本文を作るには向いていない」というところで止まっていた。ただ、動画解析そのものが役に立たなかったわけではない。任せようとしていた仕事が、少し違っていた。
先に文章を作り、そのあとで動画を解析させる
現在の記事制作は、まず出撃を録画し、自分で見返しながらフィールドノートを書く。そのノートをAIへ渡し、知らない人にも読める記事へ整える、という順番になっている。
録画からフィールドノートを作り、AIで記事にするまでの基本的な流れは以前の記事にまとめた。
今回変えたのは、そのあとの工程だ。本文が完成すると、記事が何を伝えたいのか、各H2がどの場面を扱っているのかが決まる。そこで同じ執筆スレッドに動画のパスを渡し、画像を探すために動画を解析してもらう。
先に動画だけを見せたとき、AIには何が重要な場面なのか分からない。しかし完成した記事があれば、H1とH2が検索条件になる。順番を入れ替えただけで、動画解析に持たせる役割が明確になった。
H2ごとに、該当する瞬間をAIに探してもらう
新しい運用では、各H2の内容に対応する場面を動画から一枚ずつ抽出する。中央砦の屋上へ到着した見出しなら、その場所が分かる場面。ボスの一撃で倒された見出しなら、対峙した場面や攻撃を受けた瞬間を探す。
アイキャッチは、記事全体の主題を表すH1に合わせる。個々の見出しより広い内容を読み、一本の記事を象徴する実フレームを選んでもらう。
AIに任せているのは、存在しない場面を描くことではない。映像と見出しを照合し、該当箇所を見つけて画像として切り出すことだ。最終的には自分でも確認するが、長い録画を最初から再生し、使えそうな瞬間で何度も止める作業を減らせる。
生成画像より、記事と同じ出来事が写っている
ゲームの記事では、敵との距離、残り体力、装備、立っている場所も記録の一部になる。実機スクショには、うまくいった場面だけでなく、一撃で倒された事実や、判断が遅れた瞬間もそのまま残る。
この運用を実際に使った記事の一つが、ボス戦で霜踏みをほとんど使っていなかったことから始まった記録だ。
画像生成AIなら、霜や大剣を強調した見栄えのよい一枚を作れるかもしれない。しかし、それはこの出撃で実際に起きた場面ではない。今回優先したのは画像単体の完成度ではなく、本文と画像が同じ録画を正本にしていることだった。
動画解析には、本文より画像探しが向いていた
この夜は、新しい方法で2本の記事を完成させた。ただ、これだけで最適な運用だとはまだ言えない。ぶれたフレームを選ぶことも、似た別の場面を選ぶこともあり得る。H2の内容が心の動きだけなら、映像に対応する場面がないこともある。
だから、AIが抽出した画像を無確認で掲載するつもりはない。見出しと合っているか、事実を誤解させないかを最後に見る必要は残る。それでも、人が決めた記事の主題を手がかりに、AIが長い動画から候補を探す分担は続けてみたい。
以前は、動画解析でフィールドノートを書く時間までなくそうとしていた。今は、気持ちや判断は自分でノートに残し、映像に写っている場面探しはAIへ任せる。動画を解析できることと、記事を書けることは同じではなかった。けれど、記事に必要な一瞬を探す仕事なら、その能力をもっと素直に使えるのかもしれない。
次の記事でも同じ方法を試し、抽出時間と選び直しの回数を見ていく。今分かっているのは、失敗した動画解析に別の役割が見つかったということだ。
NIGHTREIGNのソロ攻略と、録画を記事へ変えていく試行錯誤は、まとめページからたどれる。
