Qwen3-Omniにオーディオとビデオのキャプションを自動生成させる方法
製品デモやウェビナーの録画を急いで公開したものの、キャプションが抜けていたり、間違っていたりした経験はありませんか？適切なキャプションは、アクセシビリティのチェック項目であるだけでなく、発見可能性を高め、コンプライアンスを保証し、エンゲージメントを向上させる要素となります。幸いなことに、適切なプロンプト戦略を用いることで、Qwen3-Omniは信頼性の高い精度とスピードでオーディオとビデオのキャプションを自動生成できます。
この実践的で、ソリューション志向のガイドでは、Qwen3-Omniに自動キャプションを生成させ、翻訳し、さまざまなプラットフォーム向けにフォーマットし、ワークフローを拡張する方法を具体的に説明します。コピー＆ペースト可能なプロンプトテンプレート、扱いにくいオーディオに関するヒント、トラブルを回避するための品質管理手順を紹介します。
学習内容
- オーディオおよびビデオファイルのキャプションを自動的に生成するためにQwen3-Omniにプロンプトを出す方法
- トランスクリプト、字幕（SRT/VTT）、および翻訳用のプロンプトテンプレート
- 騒がしいオーディオ、複数の話者、および専門用語に対する精度向上策
- コンテンツライブラリ全体で拡張するためのバッチおよびAPIワークフロー
最終的には、キャプションのないメディアをSEO対策された、アクセス可能なアセットに変えることができる、再現性のあるプレイブックを手に入れることができます。
自動キャプションにQwen3-Omniを使用する理由
Qwen3-Omniは、テキストの指示とともにオーディオとビデオのコンテキストを理解するように設計されたマルチモーダルモデルです。そのため、指示に基づくキャプション作成ワークフローに適しています。
- 指示への追従: 出力形式（SRT、VTT、プレーンテキスト、またはJSON）、話者ラベル、タイムスタンプ、およびスタイルを指定できます。
- 文脈の理解: 用語集や例を提供すると、専門用語を処理します。
- 多言語対応: グローバルな視聴者にとって有用です。ソース言語でキャプションを作成し、タイミングを維持しながら翻訳します。
明確で一貫性のあるフォーマットで大規模にキャプションを確実に作成することが目標である場合、Qwen3-Omniに意図的にプロンプトを出すことが、良い結果と素晴らしい結果の違いになります。
コアプロンプト：クリーンなキャプションを素早く取得
単一の話者のソースから素早く読みやすいキャプションが必要な場合は、このベースラインプロンプトを使用してください。
単一話者、クリーンなオーディオ（トランスクリプトのみ）
システム：あなたは熟練したトランスクリプト作成者およびキャプションフォーマッタです。
ユーザー：添付のオーディオ/ビデオを書き起こしてください。段落形式でクリーンなトランスクリプトを出力してください。
- 言語：話者の言語に合わせてください。
- 意味を保持し、明らかな聞き間違いを修正してください。
- コンテンツを捏造しないでください。
- [00:30]、[01:00]のように、30秒ごとにタイムスタンプを角括弧で含めてください。
- 話者ラベルは不要です。
構造化キャプション（SRT）
システム：あなたはウェブビデオのプロの字幕製作者です。
ユーザー：添付メディアのSRT字幕を作成してください。
- 可能な限り、1行あたり42文字未満にしてください。
- 1つのキャプションあたり1〜2行。
- シーケンス番号を追加してください。
- HH:MM:SS,mmm形式で開始→終了タイムスタンプを含めてください。
- 自然な一時停止に同期してください。
- 歌詞がない限り、音符を含めないでください。
- スタイル：簡潔、読みやすい、不要な言葉は使用しないでください。
ウェブキャプション（VTT）
システム：あなたはキャプションのスペシャリストです。
ユーザー：添付メディアのWebVTTキャプションを出力してください。
- 'WEBVTT'ヘッダーを含めてください。
- '.'ミリ秒区切りでキュータイミングを使用してください。
- 1キューあたり1〜2行、1行あたり最大42文字にしてください。
- 過剰なセグメンテーションを避けてください。文の境界に揃えてください。
プロのヒント：Qwen3-Omniにオーディオとビデオのキャプションを自動的に生成させる場合は、形式、タイミングのルール、および簡潔さについて明確にしてください。モデルは、測定可能な制約に最もよく従います。
現実世界の複雑さへの対処
すべてのオーディオがスタジオで録音されたようにクリーンであるとは限りません。ここでは、面倒なオーディオに合わせてプロンプトを調整する方法を説明します。
複数の話者
システム：あなたは法廷レベルのトランスクリプト作成者です。
ユーザー：話者ラベル付きで書き起こしてください。
- 話者を特定し、話者1、話者2などとしてタグ付けしてください。
- 話者が変わるたびに新しい行を使用してください。
- 各話者の発言の変わり目に[HH:MM:SS]でタイムスタンプを追加してください。
- 不確かな場合は、声の変化から推測してください。ラベルなしのままにしないでください。
- 形式例：
[00:00] 話者1：皆さん、ようこそ...
[00:07] 話者2：ありがとうございます！今日は...について説明します。
ノイズの多いオーディオまたはクロストーク
システム：あなたは放送キャプションエディターです。
ユーザー：ノイズを考慮した編集でSRT字幕を作成してください。
- 必要不可欠でない限り、フィラー（えー、あー、みたいな）を削除してください。
- 単語が不確かな場合は、で囲んでください。
- スピーチが重なっている場合は、支配的な声を選択し、もう一方の声をで要約してください。
- 例：重複[] それを繰り返していただけますか？
技術用語と名前
Qwen3-Omniがドメイン用語に確実にロックオンできるように、ミニ用語集を提供してください。
システム：あなたは技術的な字幕製作者です。
ユーザー：正しい用語/スペルについては、次の用語集を使用してください。
- Kubernetes（K8s）
- Istio
- Postgres（キャプションではPostgreSQLではありません）
- レイテンシーSLO
次に、これらの正確なスペルでSRTキャプションを生成します。
ソーシャルクリップのペース
システム：あなたはTikTok/Reels用の短い動画のキャプション作成者です。
ユーザー：パンチの効いた焼き込みキャプションを出力します。
- 1キューあたり最大1行、≤24文字。
- キーワードをすべて大文字で強調表示します。
- キューを画面に0.8〜1.6秒表示します。
- 質問でない限り、最後に句読点を付けないでください。
- モーショングラフィックス用のキュータイムを含むJSONサイドカーを含めます：
{
"cues": [{"t": 0.8, "d": 1.2, "text": "STOP SCROLLING"}, ...]
}
エンドツーエンドのワークフロー：生のメディアから公開されたキャプションまで
YouTube、LMS、ウェビナー、または社内トレーニングで一貫した出力が必要な場合は、このフィールドテスト済みのシーケンスを使用してください。
- 一貫して命名する：
project-episode-lang-source.ext（例：launch-demo-en-audio.mp3）。
- 処理を高速化するために、バッチごとに2時間未満のメディアにしてください。
- アップロードと処理を高速化するために、長い動画のオーディオを抽出します。
- コンテキストと用語を確立するために、段落トランスクリプトを要求します。
- 精度が95％未満の場合は、用語集を提供して、再度プロンプトを出します。
- 検証済みのトランスクリプトから、SRTとVTTの両方を一度にリクエストします。
ユーザー：承認されたトランスクリプト（以下に貼り付け）を使用して、以下を出力してください：
A) 1キューあたり1〜2行、≤42文字/行のSRT
B) 同じセグメンテーションのWebVTT
タイミングの整合性と一貫した句読点を確保してください。
- タイムスタンプを保持しながらキャプションを翻訳するようにQwen3-Omniに依頼してください。
- 地域に適したバリアントを使用してください：en-US、en-GB、es-MX、pt-BR、fr-FRなど。
ユーザー：キュータイミングを保持しながら、SRTをスペイン語（es-MX）に翻訳してください。名前とブランド用語は英語のままにしてください。行の長さを維持してください。
- タイムスタンプが重複していないことを確認します。キューは1.0〜6.0秒のままにします。
- キューが1行あたり〜42文字を超えないようにしてください。
- 読みやすさを確認してください：文頭大文字、頭字語を除くすべて大文字は使用しないでください。
- 字幕エディター（Aegisubなど）で検証するか、非公開のYouTubeテストをアップロードします。
- SRT/VTTをホスティングプラットフォームに添付します。
- 将来の編集のために、ソースメディア、トランスクリプト、およびキャプションを一緒に保存します。
今日コピーできるプロンプトテンプレート
これらのすぐに使えるスニペットを使用して、最小限の編集でオーディオとビデオのキャプションを自動的に生成します。
ユニバーサルSRTキャプションプロンプト
システム：あなたは上級字幕編集者です。
ユーザー：添付メディアのSRT字幕を生成してください。
ルール：
- 1〜2行/キュー、≤42文字/行
- 各キュー1.2〜4.0秒
- 文の境界が優先されます。自然な一時停止で長い文を分割します
- 明らかなフィラーを修正しますが、トーンを維持します
- 形式例：
1
00:00:00,000 --> 00:00:02,500
打ち上げへようこそ。
2
00:00:02,500 --> 00:00:05,100
今日はロードマップをご紹介します。
トランスクリプト+話者ラベル
システム：あなたはインタビューのトランスクリプト作成者です。
ユーザー：話者の変更時にタイムスタンプ付きのラベル付きトランスクリプトを作成します。
形式：
[HH:MM:SS] 話者X：テキスト...
ガイドライン：
- 文をそのままにします。文の途中で改行しないでください。
- 曖昧な場合にのみ、短縮形を展開します。
- 必要に応じて[聞き取れない]タグを付けます。
タイミングを維持しながら翻訳する
システム：あなたはローカリゼーションエディターです。
ユーザー：このSRTをフランス語（fr-FR）に翻訳してください。タイムスタンプを保持します。製品名を英語のままにします。改行と長さを維持します。翻訳後に行が42文字を超える場合は、自然な一時停止で分割します。
コンプライアンス対応キャプション（WCAG/ADA）
システム：あなたはアクセシビリティキャプションのスペシャリストです。
ユーザー：アクセシビリティキュー付きのSRTキャプションを作成します。
- 関連する場合は、[音楽]、[笑い]、[拍手]を含めます。
- 意味が変わる場合は、[ささやき]、[叫び]を追加します。
- 理解に影響を与える重要な非音声オーディオについて説明します。
- 説明は簡潔にし、角かっこで囲みます。
よりスマートなプロンプトで精度を高める方法
- 用語集を提供する：Qwen3-Omniに10〜30個のドメイン用語を正規のスペルで提供します。これにより、製品名と頭字語の誤った転記が劇的に減少します。
- ペースを指定する：ストロボのようなキャプションを避けるために、最小および最大のキュー期間をモデルに伝えます。
- 章ごとにセグメント化する：長い動画の場合は、章ごとにプロンプトを出し、SRTをステッチします。コンテキストをタイトに保ち、エラーを減らします。
- 短いスタイルガイドを提供する：句読点、大文字と小文字の区別、禁止語（「えー」、「あー」）、および言い換えるかどうか。
- 参照トランスクリプトを使用する：スライドまたはスクリプトがある場合は、それを含めます。参照を使用してあいまいさを解決するようにモデルに指示します。
例：45分間のウェビナーを20分でキャプションに変換する
- MP4をアップロードし、30秒ごとにタイムスタンプ付きの段落トランスクリプトを要求します。
- デッキから12項目の用語集（製品名、メトリック、頭字語）を提供します。
- 1.4〜3.5秒のキュー、最大42文字/行、文揃えのSRTをリクエストします。
- タイミングを維持しながら、日本語とスペイン語に翻訳します。
- 最初の5分と2つのランダムな60秒のセグメントをQCします。
- 英語のSRT + VTTを公開します。翻訳されたSRTをオプションのトラックとして保持します。
節約された時間：手動キャプションと比較して、ウェビナーあたり〜2〜3時間。
APIおよびバッチ処理パターン
チャットインターフェイスが好きでも、バッチキャプションを使用すると、実際のスループットが向上します。
JSONファーストコントラクト
自動化のために、キャプションとともにJSONを出力するようにQwen3-Omniに依頼します。
システム：あなたはキャプションパイプラインアシスタントです。
ユーザー：添付メディアについて、以下を返してください：
1) SRT字幕
2) 次のフィールドを持つJSONインデックス：
{
"duration_sec": number,
"language": "en-US",
"words_per_min": number,
"cue_count": number,
"avg_cue_len_chars": number
}
長いメディアのチャンク分割
60分を超える動画の場合は、無音またはチャプターマーカーで分割します。
- 同じプロンプトを使用して、各チャンクを個別に処理します。
- チャンクの開始オフセットを追加して、タイムスタンプを再構築します。
- 最終パスを実行して、句読点と大文字と小文字の区別を正規化します。
最小限の疑似コード
from pathlib import Path
media_files = sorted(Path("./media").glob("*.mp3"))
for f in media_files:
# 1) SRTプロンプトを使用して、fをQwen3-Omniキャプションエンドポイントに送信します
srt = caption_with_qwen(f, prompt="<universal_srt_prompt>")
# 2) オプション：翻訳
srt_es = translate_captions(srt, lang="es-MX")
# 3) ファイルを検証して書き込みます
validate_srt(srt)
Path("./out").mkdir(exist_ok=True)
Path(f"./out/{f.stem}.srt").write_text(srt, encoding="utf-8")
Path(f"./out/{f.stem}.es-MX.srt").write_text(srt_es, encoding="utf-8")
品質管理：3分間のスポットチェックルーチン
- タイミング：3〜5個のランダムなキューが1〜6秒以内に収まり、スピーチと一致することを確認します。
- 読みやすさ：行≤42文字、文頭大文字、必要な場合を除き、文の途中で改行しないでください。
- 精度：名前、数字、URL、および製品用語は正確です。聞き間違いを修正してください。
- アクセシビリティ：意味のある場合に、非音声オーディオキューが存在します。
スポットチェックで1〜2個以上の問題が見つかった場合は、用語集とスタイルガイドを使用して再度プロンプトを出し、再生成します。
トラブルシューティング：キャプションがおかしくなった場合
- 不安定なタイミング：明示的な最小/最大キュー期間を追加し、文の境界に揃えるように要求します。
- 奇妙な句読点：1ページのスタイルルールを提供します（例：省略記号を使用しない。emダッシュは控えめに使用する）。
- 話者の混乱：正しいラベルで注釈が付けられた短いセグメントを提供します。ラベリングを模倣するようにモデルに指示します。
- BGMが支配的：ノイズを考慮したトランスクリプションを要求し、意味のある場合を除き、非音声サウンドの優先順位を下げるように指定します。
- プラットフォームがSRTを拒否する：SRT（
00:00:01,000）のミリ秒にコンマがあり、キューインデックスがギャップなしで連続していることを確認します。
すべてをまとめる：再利用可能なマスタープロンプト
予測可能で、プラットフォーム対応の結果が必要な場合は、このマスタープロンプトを使用します。
システム：あなたは放送品質の字幕を作成する上級キャプション編集者です。
ユーザー：添付メディアにキャプションを付け、3つの出力を返します：
A) クリーントランスクリプト（段落、30秒ごとのタイムスタンプ）
B) SRT（1〜2行/キュー、≤42文字/行、1.2〜4.0秒/キュー、文揃え）
C) WebVTT（SRTセグメンテーションをミラーリング）
ガイドライン：
- 言語：ソースに合わせます。
- 明らかな言い間違いを修正します。意味を言い換えないでください。
- 数字、名前、およびブランド用語は正確である必要があります。不明な場合は、マークしてください。
- 絵文字、余分な解説は不要です。
ちなみに：Sider.aiでワークフローを高速化する
週に複数のアセットを処理する場合、ブラウザのサイドバーアシスタントを使用すると、ツール間の移動時間を節約できます。注目すべき点：Sider.aiは、キャプションワークフローと並行して使用できます。トランスクリプトの貼り付け、プロンプトバリアントの生成、用語集の作成、再生を見ながらバッチプロンプトのトリガーも可能です。特に、SRT/VTTスタイルをすばやく反復したり、一貫したフォーマットで翻訳されたキャプションセットを作成したりするのに便利です。 重要なポイント
- オーディオとビデオのキャプションを自動的に生成するためにQwen3-Omniにプロンプトを出すには、形式、タイミング、行の長さ、およびスタイルについて明確にしてください。
- 常にトランスクリプトから始め、SRT/VTTを生成する前に用語集を介して用語をロックインします。
- タイムスタンプを保持する翻訳を使用します。短いスポットチェックでQCします。
- チャンク分割、JSONサイドカー、およびシンプルなバッチスクリプトで拡張します。
- アクセシビリティの考え方を維持してください。理解を変える場合は、非音声オーディオを追加します。
次のステップ
- 上記のテンプレートの1つを選択し、2〜3分のクリップで実行します。
- ドメインの10項目の用語集を作成し、再度プロンプトを出します。
- 自動化：お気に入りのプロンプトをプリセットとして保存し、別の言語への翻訳をテストします。
- 3分間のQCチェックリストを作成し、公開する前に適用します。
これらのプロンプトとパターンを使用すると、数時間ではなく数分で、生のメディアから正確でプラットフォーム対応のキャプションを作成できます。
よくある質問
Q1：Qwen3-Omniにオーディオのキャプションを自動的に生成させるにはどうすればよいですか？
形式（SRT、VTT、またはトランスクリプト）、タイミングルール、および行制限を指定する明確な指示を使用します。たとえば、1キューあたり1〜2行、1キューあたり1.2〜4.0秒、および≤42文字/行のSRTをリクエストします。
Q2：Qwen3-Omniは、同じビデオから多言語キャプションを生成できますか？
はい。最初にソース言語でキャプションを作成し、次にQwen3-Omniにタイムスタンプを保持しながら翻訳するように依頼します。より流暢にするために、es-MXやfr-FRのようなロケールバリアントを指定します。
Q3：YouTubeキャプションに最適な形式は何ですか：SRTまたはVTT？
どちらも機能しますが、SRTは一般的に使用され、検証が簡単です。ウェブネイティブ機能が必要な場合は、WebVTTが理想的であり、HTML5プレーヤーで広くサポートされています。
Q4：技術用語と名前を使用して精度を向上させるにはどうすればよいですか？
正規のスペルと頭字語を使用して、プロンプトにミニ用語集を提供します。Qwen3-Omniに用語集の用語を優先し、不明確な点をマークするように依頼します。
Q5：自動キャプション時に長い動画を処理するにはどうすればよいですか？
メディアをチャプターまたは無音ベースのチャンクに分割し、同じプロンプトでそれぞれにキャプションを付けてから、タイムスタンプを再構築します。これにより、ドリフトが減少し、一貫性が向上します。
