旅行から帰ってきた妻が、GoProの動画を「似たものごとに」整理しようとして、何時間もかけて心が折れた。同じ作業をClaude Codeに頼んだら、数分で終わった。しかも、人間より正確だった。

デスクトップには、gigafile経由でダウンロードしたZIPファイルが10個、行き場を失ったまま溜まっていた。合計で約134GB。ファイル名は「gigafile-0605-b55d163eabd2a342e4c26e04837de20d.zip」のような文字列で、開けてみるまで中身は何も分からない。

展開しようにも、Cドライブの空き容量は約100GBしかない。全部いっぺんに展開すれば途中で止まる計算だった。ここでClaude Codeが提案したのは「1つ展開する→空いたZIPを本人が削除する→次を展開する」という手順。ファイルの完全削除は安全のためAI自身の判断ではできない仕様になっていて、危なっかしい操作は人に任せ、できる範囲を黙々とこなす。この線引きも実際にやってみると好印象だった。

開けてみたら、日本とアメリカをまたぐ3週間分の旅行動画だった。

中から出てきたのは、2月6日〜13日の日本(東京ディズニーシー、空港、Zipairの搭乗ゲート)と、2月15日〜23日のアメリカ(カリフォルニアのニューポートビーチ、UCリバーサイド訪問、ラスベガスのフリーモント・ストリートとストリップ、グランドキャニオンのホースシューベンド、帰路)。GoPro動画104本、低解像度のプレビュー動画207本、写真十数枚——合計329ファイル。ファイル名は「VID_20250215_130148_008.mp4」のような日付と連番だけで、開くまでどれが海でどれが空港なのか区別がつかない。

妻が何時間もかけてやろうとしていたのは、まさにこの「開いてみないと分からない」動画を1本ずつ再生して、似た内容ごとにフォルダへ振り分ける作業だった。

Claude Codeがやったのは、329本すべてを再生することではない。ffmpegで各動画から代表的な1コマ(サムネイル)を自動で抜き出し、それを画像として実際に確認した。ビーチの波、ディズニーシーのアメリカンウォーターフロント、空港の搭乗ゲート、ラスベガスのカジノ街、グランドキャニオンの絶景——1枚見るごとに「これは旅のどの場面か」が分かっていく。日付と内容を組み合わせて、11個のフォルダ名を提案してきた。

• 2025-02-09_東京ディズニーシー：渡米前、日本での1日。
• 2025-02-13_渡米(Zipair搭乗)：深夜のゲートから出国。
• 2025-02-15_ニューポートビーチ：波と帆船、海辺の街並み。
• 2025-02-17_ラスベガス(フリーモント)：ダウンタウンのネオン街。
• 2025-02-19_グランドキャニオン(ホースシューベンド)：早朝ツアーバスから絶景へ。
• 2025-02-20_帰路：砂漠のハイウェイからモーテルへ。

提案された分類に「GO」の一言を返すと、329ファイルを一括で移動した。空き容量を圧迫しないよう、コピーではなく切り取りで。

そして何より、AIの方が確実だった。329ファイルの分類を通して、判断の基準がブレなかった。人間なら、疲れてくると「これはもうこっちでいいや」と雑になったり、似た場面を見間違えたりする。Claude Codeは1本目も329本目も、同じ基準で見続けた。

ついでに、GoProの低解像度プレビューファイル(.lrv)207本も、Windowsがサムネイル表示できない形式だったのを.mp4へ一括リネーム。エクスプローラーを開けば、ちゃんと「動画が並んでいる」状態になった。

今回は家族旅行の動画だったが、考え方はそのまま企業の資料整理にも応用できる。中身の分からないファイル名で溜まった議事録、報告書、過去の提案資料——「中身を見て、意味のある単位にまとめる」作業は、量が増えるほど人手には辛くなる。POSIIでは、こうしたAIエージェントを使った業務効率化・AI活用の相談を受け付けている。

妻はもう、あの動画たちを前に泣かなくていい。