YouTubeビデオ用のAI搭載のQ＆Aシステムを構築します

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2025年6月3日

AlbertKing

YouTubeの動画を何時間もかけて見ていて、無数の音声ストリームの中に埋もれた知恵の断片を探したことはありませんか？こんな場面を想像してください：あなたはそこに座って、チュートリアルを次々と再生し、必要なその1つの重要な情報を偶然見つけようとしています。今、すべてのコンテンツを瞬時にざっと見て、必要なものを正確に引き出し、特定の質問に対する答えさえも指を弾くだけで得られる世界を想像してみてください。この記事では、最新のAIツールを使ってYouTube動画用の独自のQ&Aシステムを構築する方法を紹介します。Chroma、LangChain、そしてOpenAIのWhisperを組み合わせることで、何時間もの音声を具体的な洞察に変えることができます。長い講義の要約から重要な瞬間の正確なタイムスタンプの検索まで、このシステムはビデオコンテンツの消費方法を永遠に変えるかもしれません。

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YouTube動画用のQ&Aシステムの構築

本題に入る前に、なぜこれがあなたの時間に値するのか話しましょう。今日の急速なデジタル世界では、人々は常に情報の洪水にさらされています。学生が複雑な概念を理解しようとしている場合でも、プロフェッショナルが最前線に留まりたいと願っている場合でも、長いYouTube動画から効率的に知識を抽出することが不可欠です。Q&Aシステムは、何時間ものコンテンツを消化しやすい要約に凝縮し、必要なものを正確に特定できるようにすることで、これを容易にします。あなたの好きなビデオを、すべての重要な質問に答えるチートシートに変えるようなものだと考えてください。

仕組みはこうです：「ベクトルデータベースとリレーショナルデータベースの違いは何ですか？」と質問したと想像してください。ビデオを何時間も見る代わりに、システムは関連するセクションを引き出し、答えを提示し、正確なタイムスタンプまで教えてくれます。もう無駄にスクロールする時間はありません—純粋で集中した学習だけです。さらに、これは学術的な用途に限らず、ビジネス通話、ポッドキャストエピソード、その他の音声コンテンツの分析にも同様に役立ちます。

主要コンポーネント：Chroma、LangChain、OpenAIのWhisper

このQ&Aシステムを構築するには、連携して機能する3つの強力なツールに依存します：

Chroma

Chromaロゴ

Chromaは、ベクトルストレージにおける信頼できる相棒です。テキストデータを検索可能なベクトルに整理する、超スマートなファイリングキャビネットだと考えてください。なぜこれが重要か？ページ単位のテキストを読み込む代わりに、Chromaは超高速の類似性検索を可能にします。質問をすると、ビデオのトランスクリプトの中で最も関連性の高い部分に素早くマッチします。Chromaの効率性は、トランスクリプションのような大きなデータセットを扱うのに最適で、瞬時に答えを得られるようにします。

LangChain

LangChainは操作の頭脳として機能します。トランスクリプトの取得から回答の生成まで、すべてを調整する指揮者です。モジュラー設計により、LangChainはさまざまなAIコンポーネントをシームレスにつなぎ、調和して機能するようにします。たとえば、複数の対話でコンテキストを維持し、会話が自然に流れるようにします。LangChainの柔軟性は、簡潔な要約を目指すか詳細な説明を求めるかに応じてシステムを調整できることを意味します。

OpenAIのWhisper

音声をテキストに変換する際、Whisperは王者です。このオープンソースツールは、微妙なアクセントからノイズの多い環境まで、あらゆるものを扱い、話された言葉を正確に書き起こすことに優れています。その信頼性により、生成されるテキストが可能な限り正確であることが保証され、効果的な分析の基盤を築きます。Whisperがなければ、システムは生の音声データを解釈するのに苦労します。

Q&Aシステム構築のステップごとのガイド

準備ができたら、袖をまくって素晴らしいものを作りましょう！以下のステップに従って、個別のYouTube Q&Aシステムを作成してください：

ステップ1：必要なライブラリをインストール

まず、必要なライブラリをインストールします。それぞれがプロセスで重要な役割を果たします：

whisper：音声をテキストに変換します。
pytube：YouTube動画をダウンロードします。
langchain：Q&Aロジックを処理します。
chromadb：効率的な検索のために埋め込みを保存します。
openai：OpenAIのモデルと対話します。

ターミナルで次のコマンドを実行します：

text

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
pip install pytube
pip install langchain
pip install chromadb
pip install openai

各ライブラリが正しくインストールされたことを確認してから次に進みます。

ステップ2：必要なモジュールをインポート

ライブラリをインストールしたら、スクリプトにインポートします：

text

import whisper
import torch
import os
from pytube import YouTube
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import DataFrameLoader
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
import pandas as pd

これらのモジュールは必要なすべての機能を提供します。

ステップ3：デバイスを設定し、Whisperモデルをロード

GPU（利用可能な場合）を使用するか、CPUに留まるかを決めます：

text

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
whisper_model = whisper.load_model("large", device=device)

適切なモデルサイズの選択はハードウェアに依存します。大きなモデルは精度が高いですが、より多くのリソースが必要です。

ステップ4：YouTube動画から音声を抽出

音声をダウンロードして保存する関数を作成します：

text

def extract_and_save_audio(video_url, destination, final_filename):
    video = YouTube(video_url)
    audio = video.streams.filter(only_audio=True).first()
    output_path = audio.download(output_path=destination)
    ext = os.path.splitext(output_path)[1]
    new_file = final_filename + '.mp3'
    os.rename(output_path, new_file)
    return new_file

この関数はYouTube動画から音声ストリームを取得し、MP3ファイルとして保存します。正確な書き起こしにはクリーンな音声が重要です。

ステップ5：音声を書き起こし、チャンクに分割

Whisperを使って音声を書き起こします：

text

audio_file = 'geek_avenue.mp3'
result = whisper_model.transcribe(audio_file)
transcription = pd.DataFrame(result['segments'])

次に、書き起こしを管理しやすいチャンクに分割します：

text

def chunk_clips(transcription, clip_size):
    texts = []
    sources = []
    for i in range(0, len(transcription), clip_size):
        clip_df = transcription.iloc[i:i + clip_size]
        text = '. '.join(clip_df['text'].to_list())
        sources.append(text)
        text = '. '.join(clip_df['text'].to_list())
        source = str(round(clip_df.iloc[0]['start'] / 60, 2)) + "--" + str(round(clip_df.iloc[-1]['end'] / 60, 2)) + " 分"
        texts.append(text)
        sources.append(source)
    return texts, sources

texts, sources = chunk_clips(transcription, clip_size=4)

チャンクに分割することで、システムがトークンの制限に達するのを防ぎ、管理しやすくします。

ステップ6：埋め込みを作成し、Chromaを設定

テキストチャンクの埋め込みを生成します：

text

embeddings = OpenAIEmbeddings()
df = pd.DataFrame({'text': texts, 'sources': sources})
document_loader = DataFrameLoader(df, page_content_column="text")
documents = document_loader.load()

これらのドキュメントでChromaを初期化します：

text

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=documents, embedding=embeddings, persist_directory="./chroma_db")
vectorstore.persist()

これにより、Chromaが埋め込みテキストチャンクを保存するローカルデータベースが設定されます。

ステップ7：Q&Aチェーンを構築

LangChainですべてをまとめます：

text

chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    llm=OpenAI(temperature=0.5),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

このチェーンは、言語モデルとリ retriever を組み合わせて、質問を効果的に取得し答えます。

ステップ8：システムをテスト

サンプルクエリでQ&Aシステムを試してみましょう。

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