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大規模言語モデルAIコーディングZenn AI/ML掲載日時: 2026年10月8日 10:00

Codex、Snipping Tool録画を要約

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Codex、Snipping Tool録画を要約

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Snipping Toolで撮影した約45秒の記事下書きのMP4をCodexに渡すと、画像に分割して要約を返した。使用ツールはFFmpeg/ffprobe、Python、OpenCV、Pillow。

  2. なぜ重要か

    Codexは動画を直接読めないが画像は認識できる。動画から静止画への変換で、画面上のクリックやメニューをAIエージェントに説明する手間が下がりそうだ。

誰に効くか主に影響を受けるのは、繰り返しの画面作業をAIエージェントに任せたい非エンジニア、つまり今はチャットで「ここをクリック、このメニューを開いて」と説明している事務職やライターだ。ただしデモが扱うのは要約のみである。

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背景と解説

このデモの裏側にあるのは単純な回避策だ。Codexには動画理解の機能がないが、画像は認識できる。そこで投稿者は動画とモデルの間に変換工程を挟み、OpenCVで録画を一定間隔の静止画に切り出し、Pillowでまとめた。長さ・解像度・音声の確認はFFmpeg/ffprobeが担った。実践編では、投稿者がこの記事を書いている最中の自分の画面をSnipping Toolで録画してMP4として保存し、そのクリップの説明をCodexに依頼。モデルは冒頭のテキストや後半の「Codex」見出し下の編集に触れたタイムラインを生成した。録画に含まれるのはメモ作業だけで、Codexがカメラの前で回答する場面はない。

投稿者はGPT-6.1 Solを使い、この手法を第一歩と位置づける。同じ録画素材を使って自動化スクリプトの作成や手順書の生成を依頼できる可能性にも言及したが、記事で実証されたものではなく提案にとどまる。

よくある質問
動画を読めないCodexにどうやって動画を渡すのか?
記事では動画を静止画に変換し、その画像をCodexに渡す「動画→静止画→Codex」の流れを取っている。
動画を画像に分割するのに使うツールは?
長さ・解像度・音声の確認にFFmpeg/ffprobe、抽出と画像リストにPython、一定間隔での静止画切り出しにOpenCV、切り出した画像の一覧化にPillowを使う。
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