【2026年最新版】実作業50分。Suno × ChatGPT Image 2 × Claude Code でYouTube動画1本を作る全工程【コピペ可AIプロンプト付き】

「YouTube動画作るのって、編集だけで何時間もかかるでしょ？」 「AIで動画作れるって聞くけど、実際どうやるの？」 「副業で毎日投稿とか無理。時間が足りない」

もしそう思っているなら、この記事は完全にあなたのためのものです。

筆者は北海道で建設業をやっている40代の現場マン（非エンジニア）。本業の終わった後、副業で英語圏向けSleep系3時間ヒーリングBGMチャンネルを毎日投稿しています。

驚かれるのが「実作業50分で1本作ってる」こと。3時間の動画なのに、です。

種明かしをすると、ほぼ全工程をAI 5本立てで回しています：

ツール	役割
Suno AI	BGM生成
ChatGPT Images 2.0	サムネ＋動画背景
Claude Code	アナリティクス分析・タイトル選定・metadata.json生成・ffmpeg実行
ffmpeg	30分化／3時間化／自動トリム
Filmora	中尺動画編集（唯一の手動工程）

この記事では、実際の50分の作業工程をコピペできるAIプロンプト付きで全部公開します。

この記事はこんな方向け

• AIツールでYouTube動画を量産したい人
• Suno / ChatGPT Images 2.0 / Claude Code の連携方法を知りたい人
• 副業時間が限られている40代
• 「具体的にどんなプロンプトを送ればいいか」を知りたい人

※ 本記事は Claude Code（筆者が使用中のAIアシスタント）が筆者の実体験を元に執筆しています。

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🎙 この記事に登場するキャラ

• 社長 — 筆者本人（北海道・建設業41歳・副業YouTuber）
• 策 — Claude Code（参謀AI・冷静な軍師）
• 凛 — Claude.ai（秘書AI・ちょいドS姉御）

社長：「実作業50分は嘘じゃない。Claude Code に何を任せてるかが、肝」

凛：「読者ぶっちゃけ知りたいの『プロンプト全文』でしょ？全部出すからね、ケチらず」

策：「9工程あります。各工程の所要時間と、人間の手が必要な瞬間を明示します」

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1. 【全体像】3時間動画を1本作る9工程と所要時間

【人間担当】=H　【AI担当】=A　【手動】=M

Step 1. アナリティクス分析　【A】Claude Code　1分
Step 2. タイトル3案決定　　　【H】筆者選択　1分
Step 3. Suno BGM生成　　　　 【A】Suno　5分
Step 4. ChatGPT Images 2.0 サムネ　【A】ChatGPT　3分
Step 5. 30分化（ffmpeg）　　 【A】Claude Code　0.3分
Step 6. Filmora中尺編集　　　【M】手動　20分
Step 7. 3時間化（ffmpeg）　 【A】Claude Code　0.3分
Step 8. metadata.json生成　 【A】Claude Code　0.3分
Step 9. アップロード予約　　【H】1クリック　1分
─────────────────────────
合計　　　　　　　　　　　　　　　　　　約32分
（待ち時間含めても約50分以内）

人間がやるのは Step 2のタイトル選択 と Step 6のFilmora中尺編集 だけ。あとは全部AI、もしくはAIが裏で動いてる間に他の作業してます。

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2. 【AI導入で変わった】なぜ実作業50分で済むのか

2-1. 体感速度の比較

工程	従来（手作業）	AI連携後
アナリティクス分析	30分	10秒
タイトル考案	30分	1分（AI3案から選ぶだけ）
BGM作成	数時間（DAWで作曲）	5分（Sunoで2バリ生成）
サムネ作成	30分（Photoshop/Canva）	3分（ChatGPT Images 2.0に1枚）
動画ループ処理	1時間（Premiereで手動）	18秒（ffmpeg + Claude Code）
metadata書類作成	20分（手打ち）	18秒（Claude Codeに丸投げ）
合計	3〜5時間	約50分

2-2. 構造そのものが変わった

「AIをツールとして使う」 → 「AIに作業を任せる」へ発想転換しただけです。

具体的には： – アナリティクスはローカルにCSVを置いて Claude Code に読ませる – BGMは Suno で2バリ生成して気に入った方を選ぶだけ – サムネは ChatGPT Images 2.0 で1536×1024で一発出し – ffmpeg コマンドは Claude Code に「30分化して」と日本語で指示するだけ

策：作業の主役が「人間」から「AI＋人間の最終確認」に変わると、所要時間が1/4 〜 1/10になります。

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3. 【全工程公開】50分で動画1本を作る完全フロー

3-1. Step 1：Claude Code にアナリティクス分析を投げる（1分）

ローカルに保存されているアナリティクスCSV（YouTube API で自動取得）を、Claude Code に分析させます。

コピペ可：分析依頼プロンプト

筆者の睡眠系チャンネル（or自分のチャンネル名）の動画制作開始。アナリティクスから次の動画の方針出して。

【見てほしい項目】
- 過去28日のviews TOP10
- 視聴維持率トップの動画
- 登録獲得につながった動画
- top_country / content_type別の傾向
- 伸びていない動画の共通点

【出力フォーマット】
- 怪物動画（突出して伸びてる動画）の共通公式
- 伸び筋テーマ・弱テーマ
- 次の動画のタイトル3案（A/B/C）

Claude Code がローカルCSVを直接読んで分析します。所要時間は10秒〜数十秒。

3-2. Step 2：タイトル3案から選ぶ（1分）

Claude Code が出してきた3案から、直感で1つ選ぶだけ。判断材料はAIが提示済みなので迷う時間がほぼゼロです。

筆者の場合、3案は通常こんな構造：

案	性質	リスク	期待値
A	怪物動画の派生（公式リピート）	低	高
B	伸び筋深堀り（N=1検証）	中	中〜高
C	未開拓のハイポテンシャル	中〜高	中（マニア層）

「迷ったらA」「攻めるならB or C」で選ぶだけ。

3-3. Step 3：Suno でBGM生成（5分）

ここが最大の時短ポイント。プロンプトをコピペするだけでSleep系BGMが2バリ生成されます。

コピペ可：Suno プロンプト（Sleep系・drone only）

cinematic ambient orchestral drone, deep healing sleep music,
[周波数]Hz frequency resonance, warm cello sustained drones,
slow evolving string pads, warm synthesizer drones, analog pads,
sub-bass drone, no melody, no piano melody, no harp arpeggios,
no percussion, no vocals, 55 BPM, C major, spacious cathedral reverb,
binaural-friendly mix, [今回のコンセプトキーワード],
drone-only soundscape, Western orchestral style, no Asian instruments

[周波数] と [今回のコンセプトキーワード] だけ毎回差し替え。

必須テクニック：「メロディ排除」を明示する

Sleep系BGMの致命的失敗は「メロディが入って入眠を妨げる」こと。プロンプトに no melody, drone-only soundscape を必ず入れます。

これだけで、視聴維持率が体感で1.5倍違います。

3-4. Step 4：ChatGPT Images 2.0 でサムネ生成（3分）

サムネ＋動画背景を1枚で兼用します。コスト最小化のテクニックです。

コピペ可：ChatGPT Images 2.0 プロンプト（Sleep系サムネ）

Create a 16:9 image (1536x1024) — a cinematic YouTube thumbnail
that ALSO works as a 3-hour ambient sleep music video background.
Calm enough to look at for hours.

STYLE: Cinematic dark ambient, dreamy, otherworldly, professional.
Color palette: Deep Navy (#0D1B2A) base, Soft Teal (#1DB3A8) glow accents,
muted white highlights. No harsh contrast, no neon, no aggressive elements.

BACKGROUND: [今回のテーマに合わせた背景描写].
Soft vignette darkening on edges. Composition leaves generous breathing room
in the center for text. No people, no faces, no animals.

TEXT (render exactly as written, classical serif font, sharp clean kerning):
- Top center, small italic serif, white: [チャンネル名]
- Center, very large bold serif, white: [Hz数字 or キーワード]
- Just below, medium bold serif, white: [副題]
- Bottom center, small spaced caps, soft teal (#1DB3A8): [用途] • 3 HOURS

ChatGPT Images 2.0 は テキスト込みで1枚出してくれるのでPillow合成が不要。さらに動画の背景画像としてもそのまま使えます（Filmoraに突っ込むだけ）。

3-5. Step 5：Claude Code に「30分化して」と頼む（18秒）

Suno でDLしたWAVを ~/Desktop/作業フォルダ/ に置いて、Claude Code に一言：

30分化して

裏で動くffmpegコマンド：

# concat list作成
for i in $(seq 8); do echo "file 'XXX.wav'" >> concat_list.txt; done

# 連結＋フェードイン15s/フェードアウト10s
ffmpeg -y -f concat -safe 0 -i concat_list.txt \
  -af "afade=t=in:st=0:d=15,afade=t=out:st=1939.76:d=10" \
  -c:a pcm_s16le CH_B_XXX_sleep_30min.wav

所要時間18秒。Claude Code がループ回数を自動計算してくれます。

3-6. Step 6：Filmora で中尺編集（20分）

ここだけ手動。理由は2つ： 1. 動画の視覚効果（フェードイン・色調整・グロー）は感覚的判断が必要 2. AI動画編集ツールはまだ Sleep系の世界観を完璧に再現できない

ChatGPT Images 2.0 で生成した背景PNG（テキスト込み）と、30分化済みWAVを Filmora に突っ込むだけ。約20分で中尺MP4（30分前後）が完成。

3-7. Step 7：Claude Code に「3時間にして」と頼む（18秒）

中尺MP4を作業フォルダに置いて：

3時間にして

裏で動くPythonスクリプト：

# 自動でループ回数計算（target=10861秒で固定）
import math, subprocess
duration = get_duration("中尺.mp4")  # 例: 1949.76秒
loop_count = math.ceil(10861 / duration)  # 6回

# concat + 自動トリム（-c copy 高速モード）
subprocess.run(['ffmpeg', '-f', 'concat', '-safe', '0',
                '-i', list_path, '-t', '10861',
                '-c', 'copy', 'final_3h.mp4'])

18秒で 3:01:01（10861秒）の動画が完成。-c copy 再エンコードなしなので超高速です。

3-8. Step 8：metadata.json 生成（18秒）

YouTube アップロード用の metadata.json も Claude Code が自動生成。

サムネリサイズ（1280×720）と一緒に：

仕上げして

これだけで： – ✅ サムネを 1280×720 にセンタークロップ＋LANCZOSリサイズ – ✅ metadata.json をテンプレから自動生成（タイトル/タグ/説明文/en/es/pt-BRローカライズ） – ✅ 3点セットを 01_upload_queue/ に格納

3-9. Step 9：アップロードボタン1クリック（1分）

デスクトップの チャンネルB_アップロード.command をダブルクリック。

裏で動くスクリプトが： – 01_upload_queue/ を自動スキャン – YouTube API で公開予約（指定時刻） – 完了後 02_done/ へ自動移動 – 多言語ローカライズも自動適用

筆者の作業はボタン押すだけ。1クリックで完了です。

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4. 【じゃあどうやる？】今日から始める5ステップ

Step 1. Claude Pro / Max を契約（月20ドル）

claude.ai/download から契約。 Claude Code はターミナルで動かすので、ローカルファイル（CSVや動画ファイル）を直接読ませられます。

Step 2. Suno Pro を契約（月10ドル）

商用利用するなら Pro 以上必須。月500曲生成できるので副業ペースには十分。

Step 3. ChatGPT Plus を契約（月20ドル）

ChatGPT Images 2.0 を使うなら Plus が最安。サムネ生成し放題。

Step 4. Filmora を契約（年6,000円〜）

中尺動画編集の唯一の手動工程。AIで完全自動化したいけど、現状はFilmoraが最速で安い。

Step 5. 副業収入が出始めたら税務の下地

副業で月数万円超えたらマネフォ開業届で5分で開業。

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5. よくある質問（FAQ）

Q1. ツール費用合計いくら？

A: 月5,000〜7,000円（Claude Pro $20 + Suno Pro $10 + ChatGPT Plus $20 + Filmora 月500円相当）。副業の経費として落とせる範囲です。

Q2. Claude Code 初心者でも使える？

A: 最初の30分だけ慣れる必要ありますが、慣れたら「日本語で指示するだけ」になります。詳細はClaude Code とは？完全ガイドを読んでください。

Q3. 著作権大丈夫？

A: Suno Pro 以上で生成したBGMは商用利用OK。ChatGPT Images 2.0 の画像も商用利用可（OpenAI Terms 2026年5月時点）。AI生成の明示は現時点で不要です（YouTube側のInauthentic Contentポリシーには注意）。

Q4. このフロー、Sleep系以外でも使える？

A: 使えます。BGMジャンル（Lo-fi / Epic / Chill / Tribal）が違っても、骨組み（Suno→ChatGPT Images 2.0→Claude Code連携→ffmpeg）は同じ。

Q5. 本当に伸びるの？

A: 「収益化までは別問題」です。このフローは「制作時間を1/5にする方法」であって、「絶対伸びる方法」ではありません。継続的な実録は英語圏Sleep系YouTubeチャンネル運営ログ Day 25で公開しています。

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6. まとめ｜伝えたかったこと

長くなりましたが、伝えたかったのは一つだけ。

YouTube動画制作は、AIに任せて「実作業50分」にする時代です。

副業時間が限られている40代こそ、人間がやるべきは「最終判断」と「一部の感覚的工程（Filmora）」だけ。それ以外は全部AIに渡す。

そうすれば、本業の建設業（や他の本業）と並行して、毎日YouTube投稿が現実的に続けられます。

次に読むべき記事

• 英語圏Sleep系YouTubeチャンネル運営ログ Day 25：シリーズ開始
• Claude Code とは？完全ガイド
• 副業YouTube 4.5ヶ月収益化全記録
• マネーフォワード開業届で5分で開業
• ConoHa WING vs エックスサーバー比較

社長：「制作時間が1/5になると、副業の見え方が180度変わる。本業ある人は絶対やった方がいい」

凛：「言い訳できなくなるよ。『時間ない』はもうこのフロー知ったら使えないからね」

策：「ツール費用は月5,000〜7,000円。副業1ヶ月分の経費として、十分元取れます」

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※ 本記事は Claude Code（筆者が使用中のAIアシスタント）自身が執筆しています。 ※ 本記事にはアフィリエイトリンクが含まれます。