長時間動画検索で見落としやすいのは、一回の文字起こしや画像説明ではなく、異なる方法で得た観察を元動画の同じ時刻へ結び付ける部分です。この MVP は個人的な興味から始めた小さな実験です。長い動画を取り込み、再構築できるローカル成果物を作り、検索結果に時間範囲と証拠参照を添え、確認が必要な区間を書き出すことを目的にしています。
論理分割と全体時間
音声とフレームは論理区間に分けて解析できます。分割は処理上の都合であり、検索結果が使う時計ではありません。各区間は元動画内の開始オフセットを持ち、区間内の時刻を保存前に全体時間へ変換します。
全体時間 = 区間の開始オフセット + 区間内の時刻
文字起こし、シーン境界、書き出し範囲は、区間をまたいでも同じ座標を使えます。将来、区間長や実行方法を変えても、検索側はレコードが何番目の区間から来たかを知る必要がありません。
音声と視覚観察を合わせる
音声文字起こしは「何を話したか」に向き、視覚観察は「何が映ったか」「場面がいつ変わったか」を補います。二つは別々の成果物として保存し、開始時刻と終了時刻によって同じタイムラインへ配置します。文字起こしは文章と時間範囲を持ち、視覚記録は短い観察文、サンプル時刻または対象区間、参照元を持ちます。
統合は、両方を一つの長文へ連結することではありません。検索時に関連度と時間の重なりから候補を選び、近接する音声と視覚の証拠を結果表示の段階で組み合わせます。これにより参照元を保ち、ある一枚のフレーム説明を長い発話全体の説明として扱うことを避けられます。
JSONL 成果物と証拠参照
一回の取り込みでは、メディア情報に加え、分割記録、文字起こし、視覚観察、タイムライン項目を JSONL ファイルとして個別に残します。検索処理は文字起こし、視覚観察、タイムラインの三種類の JSONL を読み、三つの情報源を検索します。元メディアと派生データは分け、一つの大きな解析ファイルへ複製しません。
一致候補は開始時刻、終了時刻、一致理由、スコア、証拠参照を保持します。近接する候補は一つの区間へまとめられ、重複を除いた参照と書き出し範囲が残ります。どの文字起こし、視覚観察、タイムライン項目が区間に寄与したかを確認できます。参照は見直しのためのものであり、モデルの説明を確定事実として扱うためのものではありません。
索引を再構築する
派生索引は既存の成果物から再生成できます。現在の再構築コマンドは、文字起こし、視覚観察、タイムラインの三種類の JSONL を読み、それぞれを索引用文書へ変換して index_documents.jsonl に書き込みます。index_manifest.json には文書総数と情報源ごとの件数を記録します。
成果物の版フィールド、内容ダイジェスト検証、無効な情報源レコードの拒否、再構築時の全体時間順ソートは、将来検討できる強化案であり、現在の実装には含まれません。再構築可能な索引は派生表現であり、処理結果の唯一の記録ではありません。
証拠区間からクリップを書き出す
検索が一致すると、証拠区間をクリップ書き出し要求へ変換できます。一致範囲の前後へ短い文脈を加え、メディア全体の長さを越えないように調整します。出力には動画、音声、字幕、代表フレーム、時間範囲と証拠参照を記したマニフェストを含められます。任意の区間単位の視覚再確認で境界を調整する場合も、元の一致時刻を残して比較できます。
書き出しは人が確認するための入口です。文章の要約だけでは区間境界の妥当性を判断しにくいため、同じ時間座標をプレーヤーと書き出し処理へ渡し、検索結果を実際に視聴できる資料へ戻します。
適用できる範囲
この構成は、個人動画の整理、講義の見直し、インタビュー内の位置検索、長い画面収録から場面を探す用途に合います。一方で、時刻情報の品質、文字起こし誤差、フレーム採取の間隔、視覚説明の精度に影響されます。速い動き、小さな画面文字、重なった発話、フレーム単位の判断には、密な観察または人による確認が必要です。
現在確認しているのは、論理分割、全体時刻への変換、交換可能な解析バックエンド、索引再構築、証拠書き出しという構造と処理順です。重いモデルによる大規模運用を示すものではなく、資料保存の管理、内容審査、自動的な事実判定も対象にしていません。
実験から残った考え
最も役立ったのは、新しいモデルを一つ増やすことより、共通の時計と再構築可能な成果物を用意することでした。各観察に参照元の識別子と時間範囲が残れば、検索方式を変えても誤りを調べる場所があります。要約の品質を調整する前に証拠を整理すると、長時間動画ツールを確認可能な資料補助として扱いやすくなります。