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NotebookLMでYouTube動画を作る方法：完全ガイド

NotebookLMでYouTube動画を作る方法：完全ガイド

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NotebookLMでYouTube動画を作る方法：完全ガイド

YouTubeに動画を投稿したいと思いながらも、動画編集ソフトや何時間もの手作業を考えて躊躇していたなら、この記事はあなたのためのものです。

Google NotebookLM といくつかのオープンソーススクリプトを使って、アイデアから公開動画まで約30分で到達する方法をお見せします。動画編集ソフトは一切使いません。

NotebookLMと動画の関係

NotebookLM はGoogleのAIツールで、ドキュメントを分析してコンテンツを生成できます。

  1. 音声ポッドキャスト生成 — 記事やメモから自然な音声のオーディオナレーションを生成
  2. スライドプレゼンテーション生成 — 同じ素材からPDFスライドを作成
  3. 完成動画生成 — 一部のモードでは完成動画も生成可能

完成イメージ

どちらの場合も動画編集ソフトや手作業は不要。すべて自動で組み立てられています。

2つのシナリオ

シナリオ1：音声 + スライドがある → 動画を組み立てる

ツール： video-maker

シナリオ2：完成動画がある → YouTubeメタデータが必要

ツール： video-youtube-prepare

シナリオ1：音声とスライドから動画を構築

ステップ1：NotebookLMでコンテンツを生成

  1. NotebookLM を開く
  2. 新しいノートブックを作成し、素材をアップロード
  3. オーディオポッドキャストとスライドプレゼンテーションの生成を依頼
  4. 音声（.m4a）とスライド（.pdf）をダウンロード

ステップ2：ツールをインストール

git clone https://github.com/suenot/video-maker.git
cd video-maker
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install openai-whisper pillow pytesseract
brew install ffmpeg poppler tesseract

ステップ3：実行——コマンド1つ

mkdir -p input/my-video
cp ~/Downloads/audio.m4a input/my-video/audio_en.m4a
cp ~/Downloads/slides.pdf input/my-video/slides_en.pdf
bash scripts/run_pipeline.sh en

パイプラインが自動的に：PDF→画像変換、OCRテキスト抽出、Whisper文字起こし、スライド同期、MP4動画組み立て、SRT字幕生成、メタデータ生成、サムネイル作成を行います。

同期の仕組み

貪欲前方マッチングアルゴリズム：Whisperの単語レベルタイムスタンプとOCRのスライドテキストを比較し、自動的にスライド切り替えタイミングを判断します。

シナリオ2：完成動画のメタデータ準備

git clone https://github.com/suenot/video-youtube-prepare.git
cd video-youtube-prepare
pip install openai-whisper

python scripts/prepare_metadata.py \
    --video input/my-video.mp4 \
    --slug my-article-slug \
    --output-dir output/my-article-slug \
    --whisper-model base

ワークフロー：アイデアからYouTubeまで30分

ステップ作業内容時間
1NotebookLMに素材をアップロード2分
2音声とスライドを生成5分
3ファイルをダウンロードしてinput/に配置1分
4run_pipeline.shを実行10〜15分
5YouTube Studioで動画をアップロード2分
6メタデータをコピー2分
7字幕とサムネイルをアップロード1分

合計：約30分。以前は2時間以上の手作業が必要でした。

その他のオープンソース動画ツール

video-use：Claude Codeで動画編集

video-use — Claude Codeを通じて直接動画を編集できるオープンソーススキル。生の映像をフォルダに入れて指示するだけで、フィラーワードカット、カラーグレーディング、字幕焼き込み、アニメーションオーバーレイを自動実行。LLMは動画を「見る」のではなく読む——12KBのテキストと数枚のPNGだけで処理。

OpenShorts：ショート動画のフルプラットフォーム

OpenShorts — Docker上のセルフホスト型プラットフォーム。Clip Generator（長時間動画→バイラルショート）、AI Shorts（AIアクターでマーケティング動画生成、$0.65〜）、YouTube Studio（AIサムネイル・タイトル・説明文生成）を統合。完全無料、オープンソース、透かしなし。

制限事項

  • 同期品質はスライドテキストに依存
  • シングルスピーカー前提
  • デフォルトはmacOS（Linuxではlibx264を使用）
  • NotebookLMの品質は入力素材に依存

すべてのツールはオープンソースです：

重要： video-maker と video-youtube-prepare はそのまま使える完成品ではなく、スターターテンプレートです。基本シナリオではすぐに動きますが、任意のAIエージェント（Claude Code、Codex、Cursorなど）でカスタマイズすることを前提に設計されています。Forkして、自分のブランドとコンテンツスタイルに合わせてください。

NotebookLMでコンテンツを作成し、スクリプトで自動組み立て。アイデアからYouTubeへの最速パスです。