Claude Code で SNS運用を自動化する全手順

2026.04.15 Claude Code Automation

個人アカ運用を丸ごとコード化した実装ログです。画像生成、動画生成、字幕焼き込み、投稿までを Claude Code の skills 機能で切り分けて、毎朝 10 分のチェックだけで回る状態を作りました。本記事は、手を動かしながら読める粒度で全工程を公開します。

1. 全体構成

最終的な構成は次の 4 レイヤーです。各レイヤーは独立したスキルとして Claude Code に登録してあり、 1 本のオーケストレータースキルから直列に呼び出されます。

研究レイヤー: テーマ入力 → 台本 → 画像プロンプト
生成レイヤー: 画像生成 API → 動画 i2v API
編集レイヤー: ffmpeg で字幕 / BGM / 縦動画変換
配信レイヤー: キャプション生成 → 投稿キューへ push

2. スキルの切り出し方

Claude Code のスキルは、名前・description・手順の 3 点セットで作ります。重要なのは 「ユーザーが何と言えばこのスキルを発火すべきか」を description に全部書き切ることです。これを怠ると、オーケストレータから呼び分けできなくなります。

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name: sns-reel-builder
description: |
  SNS 向け縦型リール動画を自動生成する。
  trigger: "リール作って", "EP作って", "reel build"
  input: テーマ, 台本 path
  output: mp4 (9:16), キャプション txt
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3. 画像生成レイヤー

画像は nano-banana 系モデルを並列で叩いています。台本 1 行 1 カット想定で、 asyncio.gather で並列化。1 EP 15 枚程度を 20 秒以内で揃えます。

コツは「キャラ一貫性」のためのリファレンス画像を毎回同梱することです。これをやらないと顔が毎カット変わって破綻します。

4. 動画生成レイヤー

Kling v3 の i2v（image to video）に画像を渡して 5 秒クリップを作ります。ここは並列化しても API 側のレート制限に当たるので、同時 3 本くらいが現実解でした。

5. 編集レイヤー（ffmpeg）

字幕焼き込みは subtitles フィルタ、BGM は amix、縦動画変換は scale + pad の定番コンボです。スキル化してしまえば、 Claude Code 側からは build_reel("ep_01") の一発で済みます。

ffmpeg -i video.mp4 \
  -vf "subtitles=subs.ass,scale=1080:1920:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=1080:1920:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2" \
  -i bgm.mp3 -filter_complex "amix=inputs=2:duration=first" \
  -c:v libx264 -preset medium -crf 20 \
  out.mp4

6. 配信レイヤー

投稿は 手動最終チェック 1 回だけ残す運用にしています。完全自動化するとハズレ EP を撃ってしまったときの損失が大きいので、ここだけは人間ゲート。キャプション案と動画の URL を Slack に投げて、親指でポチッと承認する形です。

7. 実運用で見えた落とし穴

API レートリミット: 画像 / 動画 API の同時実行上限を超えた瞬間に全滅する
キャラ破綻: リファレンス画像を挟まないと顔が別人になる
音ズレ: ffmpeg の -shortest を忘れると BGM が尻尾を引く
字幕崩れ: フォント埋め込みを忘れると配信プラットフォームで別フォントになる

8. どこまで再現できるか

このパイプラインは、個人アカだけでなく法人アカにもそのまま差し込める設計にしてあります。実際に AI顧問として入った現場では、この構成を 3〜5 日でコピー設置して、広報担当が毎朝 10 分で 1 本出せる状態にしています。

重要なのは「自動化する範囲」と「人間が判断する範囲」を最初にはっきり分けること。全部自動化しようとすると品質がブレて、逆に投稿頻度が落ちます。

まとめ

Claude Code の強みは、この手の多段パイプラインをスキル単位で分割しつつ、一つのオーケストレータから呼び出せるところです。工程ごとに人間がスクリプトを書いていた時代より、立ち上げ速度が 5〜10 倍速くなる感覚があります。

次回は 「bazure / rekishi_slip の数値公開」 として、このパイプラインで実際に回しているアカウントの運用指標を出す予定です。

この構成を自社に入れたい方へ

chikai の個人CAIO / AI顧問では、この自動化パイプラインを現場に設置するところまで伴走します。

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