YouTubeから動画を取得し、AIが“意味ベース”で解析し、さらにLM Studioで自動要約まで完結させる──その一連の流れを、API無し・完全ローカルで構築できるのが本稿のテーマです。yt-dlp × DINO の後段に LM Studio を繋げ、“人間が見る前に AI が整理しておく” ワークフローを設計します。
なぜ “後段にLM Studio” を据えるのか
yt-dlp と DINO を組み合わせることで、YouTubeなどの動画から “素材を取得し・意味で理解する” ところまでは自動化できる。
しかし、実際の業務・知識化・発信に使うには、「人間が読める形に変換」する工程が不可欠となる。
- 英語動画 → 日本語要点サマリに変換したい
- DINOの意味抽出結果を “自然言語” に起こしたい
- WordPress・Notion などに “下書き前提の文脈構造” で渡したい
この “自然言語としての理解・要約・変換” の部分に最適なのが、
ChatGPTではなく、自宅PCで動く LM Studio である。
外部APIも不要、コストもゼロ、企業や個人の知識をそのまま閉じた環境で処理できる。
「YouTubeの動画をAIが取得 → AIが意味理解 → AIが人間向けに要約」までを、完全ローカルで完結 させる構造がここで成立する。
なぜ ChatGPT API ではなく “LM Studio” なのか
「AIで要約するなら、ChatGPT APIで十分では？」
──そう考えるのは自然だが、本稿の目的は “自律的で・依存しない・維持コストゼロのAI基盤” を構築すること にある。
その点で、LM Studio には ChatGPT にはない明確な優位性がある。
- API依存ゼロ（利用回数・料金・レート制限・規約変更の影響を受けない）
- 企業・個人ともに “閉じた環境” で運用可能（守秘性・プライバシー要件をクリア）
- カスタムモデルの差し替えが自由（英語→日本語特化モデルや要約特化モデルなど）
- n8nやローカルCLIとの連携が容易（APIキー不要／Webhook呼び出しで即動作）
つまり LM Studio は
“ChatGPTの代替” ではなく “APIでは組めない自律AI基盤の中核” だと言える。
本記事では、その LM Studio を “yt-dlp × DINO の後段AI” として組み込み、
“AIが理解→要約→整形” までを人間が触れる前に完了させる 構造を示していく。
yt-dlp × DINO の出力を、LM Studio に渡す設計
前提として、LM Studio は ローカルで LLM を常時待機させられる “AIサーバー” として動かせる。
また、Webhook・CLI・HTTP POST のいずれでも呼び出せるため、n8nから自然に接続できる。
このため、構成は非常にシンプルになる。
[yt-dlp]
→ 動画本体／字幕／タイトル／説明文を取得
[DINO]
→ 意味解析（例：人物／場所／危険性／製品名など）
▼ ここで {video_text or メタ情報＋DINO結果} を統合
[LM Studio (ローカルLLM)]
→「●●という動画でした。以下の形式で要約してください」
といった定型プロンプトを n8n から送信
→ 人間が読める “整理されたテキスト” を受け取る
重要なのは、“DINOが抽出した意味情報をプロンプトに混ぜて渡せる” 点だ。
ChatGPT APIと違い、プロンプト長やコンテキスト制限を気にせず、
“AIが本当に注目すべき情報だけを濃縮して渡す” という戦略がとれる。
3. n8n による “自動連携” の全体像
n8n を使うことで、この一連のフローは 「人が開く前にAIが動く」構造 に変わる。
典型例フロー（概念としてはこれだけで成立する）
[Trigger]
→ YouTubeチャンネルの新規動画 or RSS or 指定キーワードでの新着検知
▼
[yt-dlp]
→ 取得（動画／サムネ／字幕／説明文）
▼
[DINO]
→ 「この動画の要素を意味ベースで抽出」
（例：医療現場・事故・新製品・教育系…）
▼
[LM Studio]
→ 「DINO結果 ＋ 字幕テキスト or 要素」をプロンプト化し要約・整形
（ここで“人間がそのまま読むレベルのテキスト”が完成）
▼
[Output]（用途に応じて）
→ Slack通知 / WordPress下書き / Nextcloud保存 / Obsidianノート etc.
この全てが、自宅PCの中で API不要・定額負担ゼロで回り続ける。
ChatGPTのように「都度人間がURLを貼る」必要もないため、“AIが先に動く” フェーズに初めて突入できる。
応用ケース ─ 運用に直結させる3つの代表パターン
このフローは “面白い技術” で終わらせるのではなく、
そのまま “日々の業務” や “継続的な発信” に直結させられる 実用性が強みだ。
パターン①：WordPressに自動下書き投入（記事起点自動生成）
- LM Studioで 日本語要約／見出し付き構造化テキスト を生成
- n8n → WordPress REST API へ下書き投稿
- タイトル・サマリー・タグまで自動入力させれば
→ 人間は “チェック＆Publish” だけで済む
パターン②：ナレッジベースへの“自動知識蓄積”
- Obsidian / Notion / Nextcloud drive に自動保存
- “要点サマリーだけ時系列保存” 的な
→ AIリサーチアシスタントのログ を構築可能 - DINOから得た構造情報でタグ付けまで行えば
→ 後でRAGやLLM埋め込みへの展開も容易
パターン③：危険・炎上・規制領域の “自動モニタリング”
- 特定ジャンル（例：生成AI詐欺・危険情報・法制度）動画を自動監視
- DINOで危険要素を抽出 → LM Studioで要点整理 → Slack直送
- 「広報・法務・CSに代わって AIが先に反応」 する状態を構築
どのパターンも共通するのは、
“人間が開く前に AI が情報を精査している” という構造への転換である。
なぜ “今” 自宅で完結するAIパイプラインを構築すべきなのか
ChatGPT や Perplexity がいかに洗練されようとも、
それらは 「API制限」「利用規約の変更」「履歴の不可視化」「プライバシー・リークリスク」 から逃れられない。
一方で yt-dlp × DINO × n8n × LM Studio の組み合わせは、
- API依存ゼロ（停止されない／値上げに怯えない）
- 完全ローカル（情報漏洩／NDA／薬機法データも扱える）
- 動画 → 意味理解 → 要約 → ナレッジ化 までを “人間が関与する前” に完遂
- “AIが先に動く” という、次世代の業務フローを手元からスタートできる
という、“クラウドでは到達できない領域” を着実にカバーしている。
AIを“使う”のではなく、
“先に動き、情報を集め、選別し、人間に渡す存在” に昇華させる。
その入口となるのが、まさに yt-dlp × DINO × n8n × LM Studio なのだ。
