はじめに
2ヶ月前、私はコードを1行も書いたことがない完全な未経験者でした。
今は Claude Code でYouTubeチャンネルの動画自動生成パイプラインを動かし、100本以上の動画を運用しています。
「未経験から2ヶ月で実装」というキーワードでZenn・Qiitaを調べると、ほぼ該当記事が見つかりません。
経験者向けの記事は豊富ですが、未経験者目線の実装記録は空白地帯でした。
この記事はその空白を埋める実装ログです。
「コードが書けないけどAIで自動化したい」と思っている人の参考になれば。
できあがったもの
YouTubeショート・長尺動画を半自動で量産するパイプライン。
入力: テーマ（or 完全自動でテーマ決定）
↓
[1/8] テーマ提案・最新情報収集 | Perplexity / Claude API
[2/8] 台本生成 | Claude API
[3/8] 音声合成 | VOICEVOX（ローカル）
[4/8] スライド生成 | Playwright（HTMLレンダリング → PNG）
[5/8] 各スライドの動画クリップ化 | ffmpeg（音声 + 映像）
[6/8] 全クリップ結合 | ffmpeg concat
[7/8] BGM合成 | ffmpeg
[8/8] YouTube投稿 | YouTube Data API v3（OAuth）
↓
出力: YouTube公開URL
このパイプラインで、現在は 100本以上の動画 を運用中です。
技術スタック
| 役割 | 採用ツール |
|---|---|
| LLM・実装支援 | Claude Code, Claude API |
| 音声合成 | VOICEVOX（無料・ローカル） |
| スライド生成 | Playwright（HTMLレンダリング → PNG） |
| 動画結合・BGM | ffmpeg |
| 言語 | Python 3 |
| YouTube投稿 | YouTube Data API v3（OAuth） |
特に重要なのは Claude Code。
私はコードを書きません。
やりたいことを言語化して Claude Code に書かせる だけ。
未経験者にとって、これが「自分で書けない」という最大の壁を消してくれました。
4時間で動いた最初の版
正直、詳しい時系列はあまり覚えていません。
覚えているのは「動画の自動生成って AI でできるんじゃない？」と思った瞬間に Claude を試し、その日のうちに課金してパイプライン構築を始めたこと。
そこから 約4時間で「動く」状態 に到達しました。
最初に動いた瞬間は、素直に興奮しました。
ただ同時に、出来上がった動画は誰が見ても叩き直し前提の品質でした。
そこで気づいたこと：
- 「動いた」と「使えるクオリティ」は完全に別物
- 初期版は誰が見ても叩き直し前提
- でもそれで全然よかった
「動いただけのものを完成品と勘違いしない」と早い段階で気づけたのが、後の2ヶ月を加速させたと思っています。
一番詰まったポイント：Claude が「1つの手段に固執する」問題
未経験者にとって、エラー対応は最大の壁です。
そして特に詰まりやすかったのが、Claude（および Claude Code）が一度立てたアプローチに固執する 現象でした。
具体的には：
- 同じエラーに対して、引数だけ少し変えた修正を繰り返す
- ライブラリのバージョン違いに気づかず、延々と同じ方向にハマり続ける
- 「環境変数」「ファイル権限」「ネットワーク」など、複数の原因候補があるはずなのに、最初に立てた仮説1つに固執して他を試さない
経験者なら「このエラーはこの原因」と仮説を立てて潰せます。
未経験者には仮説が立てられません。
だからこそ、未経験者の私が取った突破口は 「AI 自身に道を変えさせる」 でした：
- 「そのアプローチをやめて、別のやり方は無いか」と明示的に聞く
- 「条件を緩めていい、最低限動けばいい」と妥協ラインを伝える
- それでもダメなら、別の Claude セッションを起動してゼロから聞き直す
特に2の「条件緩和」は強力でした。
未経験者は「完璧な実装」を要求できないので、「ここまで動けば十分」を AI に明示する ことで、AI が無駄に粘らず別解に行ってくれるようになります。
これは経験者には書けない章だと思います。
未経験者だからこそ取れた選択肢：「とにかく AI を信用して使い倒す」
経験者は「自分で書けるから AI に丸投げしない」傾向があります。
未経験者は逆で、「自分では書けないから AI を信用するしかない」 という前提で動けます。
この「信用するしかない」が、結果として強みになりました。
- 「これを Claude にやらせよう」のハードルが極端に低い
- 「Claude が間違えても AI に直させればいい」と割り切れる
- 結果として、人間が判断する部分 と AI に任せる部分 の切り分けが自然に進む
経験が無いから、変なプライドを持たずに AI を使い倒せる。
これが2ヶ月で実装まで持っていけた、いちばん大きな要因です。
おわりに
「未経験から2ヶ月で実装」できる時代に、本当になっていました。
「コードを書く」ハードルではなく、「AI に書かせる」ハードルだけが残っている。
そして、未経験者ほどそのハードルを越えやすい構造があります。
変なプライドが無く、AI を信用するしかなく、完璧主義になれない。
全部、結果として武器になります。
このパイプラインは現在も改善中で、AI時短ラボというYouTubeチャンネルで運用中です。
コメント・質問・「自分も同じこと始めた」という報告、もらえると嬉しいです。
※ この記事は Zenn にも同内容で投稿しています
👉 Zenn版はこちら
具体的な相談・実装支援は ココナラの相談サービス でも対応しています。