オフライン動画要約ツール

機密動画をネットワーク遮断下で安全に文字起こし・要約する手順書

このツールの目的

会議録画・説明会動画などの機密性のある動画を、一切の外部通信なしでテキスト化・要約します。すべての処理はローカルPC上で完結するため、データ漏洩のリスクがありません。

動画ファイル.mp4 / .mov 等

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ffmpeg音声抽出

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Whisper文字起こし

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Ollama要約

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テキスト出力.txt

0 事前準備（初回のみ・オンラインで実施）

以下のソフトウェアを事前にインストールしてください。
モデルのダウンロードにはインターネット接続が必要ですが、一度DLすれば以降はオフラインで使用できます。

必要なソフトウェア

ソフト	用途	インストール方法
Python	スクリプト実行	python.org からDL
ffmpeg	動画から音声抽出	gyan.dev からDL → PATHに追加
OpenAI Whisper	音声→テキスト変換	pip install openai-whisper
Ollama	ローカルLLMで要約	ollama.com からDL

Whisperモデルのダウンロード

コマンドプロンプトで以下を実行（初回実行時に自動DLされますが、事前にDLしておくと安心です）：

py -c "import whisper; whisper.load_model('medium')"

モデル	サイズ	精度	速度（1時間動画/CPU）	推奨
base	145 MB	低	約10分	テスト用
small	484 MB	中	約20分	速度重視
medium	1.5 GB	高	約40分	推奨
large-v3	3.1 GB	最高	約90分	精度重視

Ollamaモデルのダウンロード

ollama pull gemma2

約5GBのダウンロードです。完了まで待ってください。

確認コマンド すべてのインストールが完了しているか確認：

where ffmpeg && py -c "import whisper; print('OK')" && ollama list

1 文字起こし（Whisper）

動画ファイルから音声を抽出し、テキストに変換します。
この処理はオンラインのままで実行してもOKです（Whisperはローカル処理のため外部通信しません）。

実行方法

py C:\Users\kawag\work\video_summarizer.py "動画ファイルのパス"

例

py C:\Users\kawag\work\video_summarizer.py "C:\Users\kawag\Downloads\説明会.mp4"

オプション

オプション	既定値	説明
--model	medium	Whisperモデル（base / small / medium / large-v3）
--language	ja	言語コード（ja=日本語, en=英語）
--output	自動生成	出力ファイルパス

出力ファイル

動画と同じフォルダに {ファイル名}_transcript.txt が生成されます。

タイムスタンプ付きセグメント（[00:01:23 - 00:01:45] 発言内容...）
全文テキスト（連続テキスト）

所要時間の目安（CPU処理） 1時間の動画で medium モデル使用時、約30〜60分かかります。
PCをスリープさせないよう注意してください。

2 ネットワーク切断

要約処理を行う前に、必ずネットワークを切断してください。
バッチファイルはネットワーク接続中だと自動で処理を中止する安全機能を備えています。

切断方法

タスクバー右下の ネットワークアイコン をクリック
機内モード を ON にする
Wi-Fi / 有線LAN 両方が切断されていることを確認

重要：なぜネットワークを切断するのか Ollama自体はローカル処理ですが、万が一の通信を完全に防ぐため、物理的にネットワークを遮断します。これは defense-line（防衛ライン）の「秘匿情報処理フロー」に準拠した手順です。

3 要約実行（Ollama）

文字起こしテキストをローカルLLMで要約します。

方法A：ドラッグ＆ドロップ（推奨）

エクスプローラーで文字起こしファイル（_transcript.txt）を探す
そのファイルを C:\Users\kawag\work\offline_summarize.bat にドラッグ＆ドロップ
コマンドプロンプトが開き、自動で要約が始まる

方法B：コマンドライン

C:\Users\kawag\work\offline_summarize.bat "文字起こしファイルのパス"

例

C:\Users\kawag\work\offline_summarize.bat "C:\Users\kawag\Downloads\説明会_transcript.txt"

出力ファイル

同じフォルダに {ファイル名}_summary.txt が生成されます。

要約の構成：

概要（3〜5文）
主要なトピック（箇条書き）
重要な決定事項・アクションアイテム
参加者・発言者の情報

安全機能 バッチファイルは実行前にネットワーク接続を自動チェックします。
オンライン状態では処理が中止され、切断を促すメッセージが表示されます。

4 完了後の作業

要約ファイル（_summary.txt）の内容を確認する
機内モードを OFF に戻す（ネットワーク復旧）
必要に応じて要約テキストを編集・活用する

クイックリファレンス

# --- 全手順まとめ ---

# Step 1: 文字起こし（オンラインOK）
py C:\Users\kawag\work\video_summarizer.py "動画.mp4"

# Step 2: 機内モード ON

# Step 3: 要約（オフライン必須）
C:\Users\kawag\work\offline_summarize.bat "動画_transcript.txt"

# Step 4: 機内モード OFF

ファイル構成

ファイル	役割
C:\Users\kawag\work\video_summarizer.py	動画→文字起こし（ffmpeg + Whisper）
C:\Users\kawag\work\offline_summarize.py	文字起こし→要約（Ollama）+ ネットワークチェック
C:\Users\kawag\work\offline_summarize.bat	要約のバッチファイル（ドラッグ＆ドロップ対応）

対応ファイル形式

以下の動画・音声形式に対応しています：

種別	拡張子
動画	.mp4, .mov, .avi, .mkv, .webm
音声	.mp3, .m4a, .wav, .flac

よくある質問

文字起こしの精度が低い場合は？

--model large-v3 を指定してください。処理時間は2倍程度になりますが、精度が向上します。

py C:\Users\kawag\work\video_summarizer.py "動画.mp4" --model large-v3

英語の動画を処理したい場合は？

--language en を指定してください。

py C:\Users\kawag\work\video_summarizer.py "video.mp4" --language en

Ollamaが起動していないと言われる場合は？

スタートメニューから「Ollama」を起動してください。タスクトレイにアイコンが表示されれば起動完了です。
機内モードでもOllamaはローカルで動作します。

処理中にPCがスリープしてしまう場合は？

Windowsの設定 → システム → 電源とバッテリー → 画面とスリープで、スリープまでの時間を「なし」に設定してください。処理完了後に元に戻すのを忘れずに。

別のLLMモデルを使いたい場合は？

オンライン時に ollama pull モデル名でDLし、要約時に --model モデル名を指定してください。

# 例: llama3 を使う場合
ollama pull llama3
C:\Users\kawag\work\offline_summarize.bat "transcript.txt"
# → バッチ内のモデル名を変更するか、直接Pythonスクリプトを実行：
py C:\Users\kawag\work\offline_summarize.py "transcript.txt" --model llama3

文字起こしだけで要約は不要な場合は？

Step 1（video_summarizer.py）だけを実行すれば、タイムスタンプ付きのテキストファイルが得られます。
Step 2〜3 は不要です。この場合、ネットワーク切断も不要です。