Claude Opus 5.5 の発表を読んでから、
約1時間で紹介動画を2本公開するまで

できあがったもの

1分AIニュース #14（ずんだもんのAIラボ）

全体の流れ

一次情報を1回だけ取り、そこから根拠台帳を作ります。X用とShortsは台帳を共有して、別々の工程で作り、 最後に同じ審査を通します。事実の審査に落ちたら、書き出しからやり直しです（X用は7回、Shortsは5回書き出しました）。

人間が出した指示は3つ

AIエージェント（Claude Code）に送った文章は、下の3つと、エージェントから来た質問への回答だけです。 緑の番号がエージェントからの質問、赤い番号が公開の指示にあたります。

「投稿して」の時点で、人間は最終の文面をまだ見ていません。だから公開の判断を、人間の目ではなく 審査の合否（事実の中程度以上が0件）に置きました。次の章からが、その中身です。

根拠台帳：数字は原文の文字列で裏付ける

新しいモデルの話なので、エージェント自身の知識はあてになりません（学習の時点より後の発表です）。 そこで、使う事実を全部台帳に登録し、台帳に無い数字は画面にも本文にも書かない、という決まりにしました。

{
  "id": "L01",
  "ja": "大半の作業で Fable 5.1 並みの性能。Opus 5 より約4割安く動く",
  "values": ["40%", "4割"],
  "quote": "It performs at the level of Claude Fable 5.1 on most work and costs 40% less to run than Opus 5.",
  "source": "announce.txt",
  "reading": "on most work = 大半の作業で。全作業ではない。"
}

台帳を検査するスクリプトは、2つのことだけをします。

1. 引用の照合：各 quote が、保存した原文にそのまま存在するか（空白と引用符の揺れだけ吸収）。
2. 数値の照合：動画のHTML・投稿文・説明文に出てくる数字を全部抜き出し、台帳の values にあるか。モデル名の版数（5.5 など）は先に落とす。

照合器が何を見逃すかを、先に測る

検査が通っても、検査そのものが甘ければ意味がありません。そこで、誤った文を6つ作って照合器に通しました。

最後の1つは、「40%」が台帳に（費用の値として）存在するので素通りします。 数値の照合は「その値がどこかにあるか」しか見ていないので、正しい値を別の文脈で使うと捕まりません。 これは照合器を直せば済む話ではなく、文を読む担当が別に要る、ということです（07）。

X用の動画の作り方

Xの動画は最初ミュートで自動再生されるので、音がなくても全部伝わる形にしました。 画面は1枚のHTMLで、全部のアニメーションを時刻 t の関数として書きます。 こうすると、Playwrightで1/30秒ずつ時刻を進めて撮るだけで、何度書き出しても同じ絵になります。

function setTime(t) {
  // 背景の模様・ぼかしの光は、どの時刻でも少しずつ動く（静止判定の対策）
  $('grid').style.transform = `translate(${(t * 16) % 80}px, ${(t * 9) % 80}px)`;
  for (const sc of SCENES) {                 // 8場面。data-s〜data-e の間だけ表示
    const on = t >= sc.s && t < sc.e;
    sc.el.style.visibility = on ? 'visible' : 'hidden';
    if (on) for (const it of sc.items) animItem(it, t - sc.s);  // 出現・棒・数え上げ
  }
}
window.__setTime = setTime;   // 撮影側は evaluate("t => __setTime(t)") → screenshot

BGMは、耳ではなくスペクトルで確かめる

エージェントは音を聴けません。そこで帯域ごとのエネルギーを測りました。 1回目の合成は16kHz帯が強く、スマホのスピーカーでシャリシャリ聞こえる形でした。 ハイハットを7.5〜12kHzに絞って音量を下げ、16kHz帯を −22.1dB → −28.3dB にしています（最大の帯を0dBとした相対値）。

Shortsの作り方

Shortsは新しく作らず、第13回まで続いている「1分AIニュース」の手順にそのまま乗せました。 エージェントは最初に既存のスクリプトと過去回の台本を読み、同じ形で #14 を書いています。 表紙で結論を言い切り、主役の数字を1つに絞るのが、このシリーズの型です。

既存の手順にあった落とし穴

• 台本の生成スクリプトが、全話の台本を書き直す。過去回の場面時刻まで空に戻るので、実行の前後で過去回を退避・復元した。
• 字幕を直しても、画面に反映されない。字幕は合成時にタイミングのファイルへ写されるので、合成の手順をやり直す必要がある（声はキャッシュされるので数秒で終わる）。
• 投稿スクリプトがジャンルを名前で読む。説明文データのジャンルは番号で持っていたので、そのままだと「旅行」で公開されるところだった。投稿用のデータに名前で入れ、公開後にAPIで「科学と技術（28）」を確認した。
• 座標の検査は1字だけの改行を拾わない。見出し「…(米国時間)発表」の「表」だけが3行目に落ちていた。書き出したフレームを見て見つけた。

品質チェックの全体像（4層）

検査は4層に分かれています。下の層ほど機械的で速く、上の層ほど意味を読みます。 どの層も、何かを確実に捕まえ、何かを確実に素通りさせます。素通りの側を知っておくことが、層を重ねる理由です。

機械検査の基準と、最終版の実測値

別エージェントの審査で見つかったもの

審査は観点ごとに別のエージェントに分けました。1体に全部を見させると、平均的な答えしか返ってこないからです。 指示は「良い点は書かず、直す点だけ」。そして事実の担当（C3）が落としたら、他が満点でも出さない。

審査の点数が一番高かったのは、1行目で一番意外な細部（捏造テスト）を出す案でした。 でも読者は、まず何の話で、全体としてどう変わったのかを知りたい。細部の意外さは、全体像を言った後でないと効きません。 点数の高い案ほど入口が細部に寄っていたので、入口だけは点数で決めないことにしました。

見つかった「中」の6件を、直す前と後で並べます。

「低」の7件は、原文の中の食い違い（別の箇所で「数千のシナリオ」と「2,000近いシナリオ」）、棒グラフの目盛り、発表日が米国時間であること、「取り返しのつかない」→「元に戻しにくい」、「利用上限」→「5時間枠」、表紙に比較の相手がないこと、注記の主語でした。

6件は3つの型に分かれる

どれも引用の照合（L1）と数値の照合（L2）を通った後に見つかりました。 照合は「その文字列がどこかにあるか」を見るもので、「その文が主張を支えているか」は見ていません。 後者は、条件を付けて読み直す別の担当にしか見つけられませんでした。

画面の崩れも、別の目で見つかった

事実とは別に、見た目の欠陥も同じやり方で見つけています。担当が見つけたもの、自分でフレームを見て見つけたもの、検査が見つけたものの3系統です。

YouTube側の審査は、点数で投稿を止めない運用です（点数は直しても上がり続けないことを、以前の回で実測しています）。 機械で測る必須項目が全部通れば出し、担当の指摘は「まだ直せる所のリスト」として使いました。 サムネは22/40、本編は25/40からの修正です。

所要時間

書き出しは1回あたり、X用の975枚が約1分40秒〜2分40秒、Shortsの1,343枚が約1分〜1分半です（PCの負荷で変わります）。 時間の大半は書き出しではなく、審査を待って直す往復に使っています。 ただ、その往復で見つかった6件は、どれも投稿した後では取り消せない種類の誤りでした。

自分の題材でやるなら

1. 題名と1行目は、全体像から入る。「何が出て、全体としてどう良くなったか」を先に言い、個別の検証や意外な数字は後ろに回す。細部から入った最初の投稿は読まれず、書き直して再投稿した。
2. 一次情報をファイルに保存してから書く。記憶や検索結果の要約から書かない。新しい発表ほど、エージェントの知識は古い。
3. 使う事実を台帳にする。「日本語の主張・値・原文の一文・読み方の注意」を1件ずつ。原文に文字列が無いものは登録できない形にする。
4. 画面と本文の数字を、台帳と機械で照合する。台帳外の数字が1つでもあれば止める。
5. 照合器に誤りを混ぜて、何を見逃すかを先に知る。今回は6つ中1つを見逃した。見逃す種類が、次の層の仕事になる。
6. 事実の担当を別に立て、3つの型を渡す。条件の違う数字の接続・内訳の脱落・書いていない含意。「引用が本物か」ではなく「引用が主張を支えているか」を読ませる。
7. 媒体の検査は機械で先に潰す。音圧・無音・黒・静止・安全域・重なり・余白・誤読。担当には、機械で測れないものだけを見せる。
8. 書き出したフレームは自分でも見る。1字だけの改行や単語の途中の改行は、座標の検査を通る。
9. 点数では止めず、事実の必須項目で止める。点数は担当ごとにぶれる。事実の中程度以上が0件になるまでは出さない。
10. 公開後は、公開ページの側で確かめる。投稿先の名前、リンクの転送先、ジャンルと公開状態。スクリプトの「完了」表示は証拠にならない。

検査のコード（抜粋）

台帳の照合

def norm(s):
    s = s.replace("’", "'").replace("“", '"').replace("”", '"')
    return re.sub(r"\s+", " ", s).strip()

def quote_found(quote, source_text):          # L1: 引用が原文にあるか
    return norm(quote) in norm(source_text)

NUM = re.compile(r"\$?(?:\d{1,3}(?:,\d{3})+|\d+)(?:\.\d+)?(?:%|割|時間|本|万)?")
def numbers_in(text):                          # L2: 画面・本文の数字を全部抜く
    for p in NAME_PATTERNS:                    # 「Opus 5.5」などの版数は先に落とす
        text = re.sub(p, " ", text)
    return [m.group(0) for m in NUM.finditer(text)]

# 自己テスト：捏造した引用を通さないこと
assert quote_found("costs 40% less to run", text)
assert not quote_found("costs 50% less to run", text)

出典の帯への食い込み（各場面を、文字が出そろった時刻で止めて測る）

for (const sc of document.querySelectorAll('.sc')) {
  window.__setTime(+sc.dataset.e - 0.4);
  let maxBottom = 0;
  for (const el of sc.querySelectorAll('*')) {
    const r = el.getBoundingClientRect();
    if (r.width && r.height) maxBottom = Math.max(maxBottom, r.bottom);
  }
  // 出典の帯の上端との差が 24px 未満なら失敗
}

BGMの和音を場面の切れ目に合わせる

BPM, CUTS = 120.0, [3.0, 7.5, 12.5, 16.5, 20.5, 25.0, 29.5]   # 全部 0.5秒の倍数
CHORDS = [(0.0, 3.0, "Gmaj7"), (3.0, 7.5, "D"), (7.5, 10.0, "Bm7"), (10.0, 12.5, "Gmaj7"), ...]
# パッドは絶対秒の立ち上がり/減衰で、次の和音と必ず重ねる（切れ目で音量の谷を作らない）
# 効果音は、画面の要素が出る時刻と同じ式：at = scene_start + data_d

使ったもの

この記事の数字は、当日の検査ログ・ファイルの時刻・投稿IDから取っています。動画内の Claude Opus 5.5 に関する数字は、すべて Anthropic の公式発表（2026年9月22日・米国時間）によるものです。