講義動画AI: 何時間もの動画コンテンツにAIで質問
今学期の講義動画12時間分があり、試験は2週間後。でも必要なトピックがどの講義にあったか思い出せない。動画をスクラブ再生は遅すぎる、手書きノートは不完全。LocalRAG! v3.0なら「固有値を説明した講義は？」と聞くだけで、該当の30秒区間に正確にジャンプ。スマホ/タブレットで完結、クラウドアップロード不要です。
講義動画の課題
録画講義は宝の山ですが、誰も活用しません。2倍速再生も遅いし、手書きノートは漏れがあり、講師スライドは説明が抜けています。文字起こし・要約のクラウドサービスはありますが、何時間もの動画アップロードはプライバシー懸念を生みます — 他の学生の声、試験ヒント、機関の機密情報が含まれる可能性があり、多くの大学は録画講義の第三者サービスへのアップロードを禁止しています。
LocalRAG!による解決
LocalRAG!はMP4/MOV/M4V動画から音声を抽出し、端末上でWhisperKitを使って文字起こしします。文字起こしは自動的にタイムスタンプ付きセグメントに分割され、AI Q&Aのためにインデックス化されます。概念の説明をAIに依頼、特定トピックの検索、複数講義での同じ主題の比較、コース全体の要約 — 動画をどこかのサーバーにアップロードすることなく実行可能です。
講義動画をインポート
MP4、MOV、M4Vファイルを取り込み。コレクション機能で講義を整理可能（例：「数学201 2026春学期」）。
端末上文字起こし
WhisperKitが音声を抽出し、単語レベルのタイムスタンプ付きで文字起こし。AIクリーンアップがフィラーを除去。60分講義をiPhone 17 Proで約10分処理。
AIと学習
「固有値と行列の関係を、講義のタイムスタンプ付きで説明して」と質問。引用をタップすれば動画の該当時刻へジャンプ。
講義動画にLocalRAG!を使うメリット
クロス講義検索
1つのコレクションで学期全体の講義を横断検索。「ベイズの定理はいつ扱った？」で言及があった講義から該当箇所をすべて返します。
タイムスタンプジャンプ
AI引用をタップすれば元動画の該当箇所に直接スクラブ。「どの5分セグメントだっけ」と推測する必要なし。
多言語講義対応
Whisperは英語、日本語、中国語、フランス語、ドイツ語、スペイン語など99以上の言語に対応。母語で他言語講義に質問も可能。
他資料との統合
講義動画、PDF、スライド、タイプしたノートを1コレクションに混在。AIが動画文字起こしとテキストを横断検索。
質問例
「教授がフーリエ変換を初めて紹介したのはいつ？」
LocalRAG!が該当講義とトピックが初めて紹介された正確なタイムスタンプ、文脈付き説明を返します。
「講義5の例を使ってベイズの定理を説明して」
講義5の文字起こしから例を取得し、明快な説明として言い換え。
「次の試験範囲の前提知識は？」
複数講義を横断し、講師が言及した前提トピックを特定。
「教授は試験形式について何か言った？」
全講義で試験関連コメントを検索し、検証用にタイムスタンプを返します。
まとめ
講義動画はフォルダで眠らせるものではありません。LocalRAG! v3.0は、それを検索可能・質問可能な学習資料に変えます — スマホ上で、完全プライバシーで。期末試験の詰め込みでも、数ヶ月後の概念復習でも、答えは質問1つの距離です。
FAQ
対応動画形式は？
MP4、MOV、M4V。LocalRAG!はAVFoundation（iOS）またはMediaExtractor（Android）で端末上で音声トラックを抽出し、WhisperKit/whisper.cppで文字起こしします。
YouTubeから講義をインポートできる？
LocalRAG!はYouTubeから直接ダウンロードしません（利用規約違反）。ただし、講義のローカル録画（許可を得て録画したもの）があれば、MP4ファイルをインポート可能。多くの大学はダウンロード可能な録画を提供しています。
技術講義の文字起こし精度は？
WhisperKit baseモデルは一般的な発話で約85%、日本語は約75%の精度。専門用語や固有名詞は不完全な場合あり、LLMクリーンアップパスが意味を回復します。v3.1で技術コンテンツの精度向上のためのWhisper small/medium提供予定。
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