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    OBS高度設定|シーン・ソース・自動化の実践

    自作.com編集部·2026年5月30日·更新: 2026年10月11日

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    目次

    シーンコレクションとソース管理の階層構造Advanced Scene Switcherによる配信自動化の実装ソース構成におけるリソース競合と実装の落とし穴パフォーマンス最適化のためのハードウェア・スタック構成配信環境構築における主要ハードウェア・ソフトウェアの徹底比較よくある質問Q1. 配信専用PCを構築する場合、最低限必要な予算はどのくらいですか?Q2. Stream Deckの導入は、配信コストに見合うメリットがありますか?Q3. Webカメラの選択肢として、Logicool BrioとRazer Kiyo Proではどちらが向いていますか?Q4. キャプチャボードを選ぶ際、内蔵型と外付け型のどちらが良いでしょうか?Q5. USB 3.2 Gen 1とGen 2の違いは配信品質に影響しますか?Q6. NDIを利用したネットワーク配信を行うための必須条件は何ですか?Q7. OBS使用中にCPU負荷が急増し、映像がカクつく場合の対処法は?Q8. 映像と音声のズレ(音ズレ)が発生した際の修正方法は?Q9. 次世代規格であるAV1エンコードの普及により、配信はどう変わりますか?Q10. AIを活用した背景削除機能はOBSで使用可能ですか?Q11. Advanced Scene Switcherなどのプラグインによる負荷は?まとめ

    NVIDIA GeForce RTX 4090を搭載したハイエンドなゲーミングPCであっても、OBSでの配信中にCPU使用率が突如として95%を超え、エンコード遅延(Encoding Lag)によるフレームドロップが発生するトラブルは後を絶ちません。特に、ゲーム画面、Webカメラ、チャット欄、SNS通知アラートといった数十個に及ぶソースを単一のシーン内で無秩序に管理しようとすると、リソースの競合だけでなく、配信中の手動操作ミスという致命的なリスクも増大します。プロレベルの演出を実現するためには、単なるレイヤーの重ね合わせを超えた「シーンコレクション」による構成の構造化や、「Advanced Scene Switcher」を用いた条件分岐による自動切替、そして負荷を最小限に抑えるクロマキー・フィルタ設定の最適化が不可欠です。複雑化する配信構成を整理し、システム負荷をコントロールしながら、視聴者を圧倒するダイナミックな演出を実現するための高度な管理テクニックを解説します。

    シーンコレクションとソース管理の階層構造

    シーンコレクションとソース管理の階層構造
    シーンコレクションとソース管理の階層構造

    OBS Studioにおける配信構成の根幹は、「プロファイル」と「シーンコレクション」の明確な分離、およびソースの階層的管理にあります。プロファイルには、出力解像度(例:1920×1080)、ビットレート(例:6000kbps)、エンコーダ設定(NVENC AV1等)といった配信ストリームそのもののパラメータが格納されます。一方、シーンコレクションは、配置されたソースやフィルタ、レイアウトの情報を保持します。これらを適切に分離・管理しなければ、ゲームタイトルごとに最適な解像度やビットレートを切り替える際、全てのレイアウトを作り直すという致命的な運用ミスを招きます。

    ソース管理における高度なテクニックとして、「ソースグループ」と「フィルタ」の組み合わせが挙げられます。複数のスプライト(例:PNG形式のオーバーレイ素材)やWebカメラ、キャプチャボードの映像を一つのグループにまとめることで、シーン切り替え時の描画負荷を抑えつつ、一括したエフェクト適用が可能になります。特に「クロマキー」フィルタを使用する場合、背景色(Green/Blue)の抽出精度は、入力ソースのカラースペース設定(Rec.709やRec.2020)およびサンプリングレートに依存します。不適切な設定は、境界線の「エッジの滲み」や「ノイズ」を引き起こし、配信クオリティを著しく低下させます。

    また、高度な配信者ほど、ソースの「表示・非表示」を単なるクリック操作ではなく、内部的な描画プロセスとして捉えています。非表示のソースであっても、メモリ(VRAM)上にはテクスチャデータが保持されており、高解像度(4K/60fps等)の素材を大量に配置した場合、GPUのビデオメモリ不足によるフレームドロップを招きます。以下の表は、主要なソースタイプとそのリソース消費特性をまとめたものです。

    ソースタイプ主な負荷要因推奨される管理手法リソース影響度
    ウィンドウキャプチャGPU/CPU(描画API依存)不要なバックグラウンドアプリの停止中〜高
    メディアソース (4K)VRAM / ディスクI/O高圧縮コーデック(AV1/HEVC)の使用高
    画像 (PNG/WebP)VRAM解像度を配信解像度に合わせる低
    ブラウザソースCPU / ネットワークJavaScriptの実行負荷とメモリリーク対策中
    クロマキーフィルタGPU(ピクセル演算)色域設定の最適化とノイズ抑制

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    Advanced Scene Switcherによる配信自動化の実装

    Advanced Scene Switcherによる配信自動化の実装
    Advanced Scene Switcherによる配信自動化の実装

    配信の演出をプロフェッショナルなレベルへ引き上げるには、手動のシーン切り替えから脱却し、「Advanced Scene Switcher (ASS)」を用いたロジックベースの自動化へと移行する必要があります。ASSは、単なるタイマー機能に留まらず、「条件(Condition)」「アクション(Action)」「マクロ(Macro)」を組み合わせた、擬似的なスクリプト実行エンジンとして機能します。例えば、「特定のゲームプロセスが起動している間のみ、ゲーム用シーンへ切り替え、かつ音声入力レベルが-20dBを超えたら通知オーバーレイを表示する」といった複雑なトリガー設定が可能です。

    自動化の精度を高めるためのデバイス連携として、Elgato Stream Deck MK.2やLoupedecha Live Sといったハードウェアとの統合は不可欠です。これらのデバイスは、単なるショートカットキーの代用ではなく、ASSのロジックと連動した「状態管理」のインターフェースとなります。具体的には、MIDI信号(MIDI Note On/Off)を介して、OBS内の特定のソースの不透明度(Opacity)を変化させたり、照明制御(Philips Hue等)と同期させて配信シーンに応じた部屋のライティングを変更したりすることが可能です。この際、指令の伝達レイテンシは10ms以下に抑えることが、演出の同期感において極めて重要です。

    高度な自動化を実現する際のロジック構成例を以下に示します。

    • オーディオ・トリガー: 特定の音声ソース(例:マイク)が閾値(Threshold: -25dB)を超えた際に、Webカメラの拡大(Scale Up)を実行。
    • プロセス・検知: Cyberpunk 207カ等の実行ファイル名を監視し、起動時に「待機中」シーンから「ゲーム中」シーンへ自動遷移。
    • 時間ベース・ループ: 配信開始から30分経過後に、チャット欄の告知スライド(Browser Source)を一定間隔で挿入。
    • 外部連携: Webhookを利用し、Twitchのサブスクライブ通知を受け取った瞬間に、画面上にエフェクト(Filter: Color Correction)を適用。

    このように、ASSを活用することで、配信者の「操作ミス」というヒューマンエラーを排除し、視聴者にストレスを与えないシームレスな映像体験を提供できます。

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    ソース構成におけるリソース競合と実装の落とし穴

    ソース構成におけるリソース競合と実装の落とし穴
    ソース構成におけるリソース競合と実装の落とし穴

    OBSの高度な設定において最も頻繁に発生する問題は、CPU/GPUのリソース競合による「フレームタイムの不安定化」です。特に、複数の高解像度キャプチャデバイスや、複雑なフィルタ処理を重ねたソースを使用する場合、描画パイプラインにおけるオーバーヘッドが累積します。例えば、クロマキーフィルタに加えて「シャープネス」や「色補正」を多重に適用すると、各フレームごとにピクセル単位の演算(Shader計算)が発生し、GPUの演算ユニット(CUDAコア/Stream Processor)の負荷が増大します。これが原因で、ゲーム側のFPSは維持されていても、OBSの録画・配信映像のみがカクつく「エンコード遅延」が発生します。

    また、「ブラウザソース」の使用には特有の落とし穴が存在します。ブラウザソースは内部的に独立したChromiumプロセスとして動作するため、複雑なJavaScriptアニメーションや高解 pretty なCSSエフェクトを含むウィジェットは、大量のCPUサイクルとメモリを消費します。特に、長時間配信における「メモリリーク」は無視できない問題です。特定のページが参照し続けるDOM要素が原因で、数時間後にOBS全体の動作が重くなる事例が多発しています。これを防ぐには、ブラウザソースの設定で「これらを表示していないときにソースをシャットダウンする」オプションを有効化し、不要なプロセスをメモリから解放する運用が求められます。

    実装時に注意すべき技術的なチェックリストは以下の通りです。

    1. VRAMの枯渇回避: 4K解像度のテクスチャ(PNG/WebP)を大量に配置しない。必要に応じて、配信解像度(1080p等)にリサイズした素材を使用する。
    2. エンコーダ負荷の分散: NVIDIA NVENC (AV1) を使用する場合、GPUの動画エンコード専用回路を利用するため、3Dレンダリングへの影響は限定的だが、高ビットレート設定(例:30,000kbps以上)ではバス帯域を圧迫する可能性がある。
    3. 入力レイテンシの最小化: USBオーディオインターフェースやキャプチャボードのバッファサイズを最小(例:128 samples / 5ms程度)に設定し、音声と映像のズレ(A/V Sync)を防ぐ。
    4. フィルタの順序依存性: 「クロマキー」は必ず「スケーリング」や「色補正」よりも先に適用する。色の抽出精度を優先するためである。

    パフォーマンス最適化のためのハードウェア・スタック構成

    究極の配信環境を構築するためには、ソフトウェアの設定だけでなく、それを支えるハードウェア・スペックとの整合性が不可避です。2026年現在のハイエンド配信環境においては、AV1エンコードを前提としたGPU選定と、マルチタスクに耐えうるCPUリソースの確保が設計の柱となります。特に、ゲーム本体のレンダリング、OBSによるシーン合成、および録画・配信エンコードという3つの重いプロセスを同時に走らせるには、単なるコア数だけでなく、キャッシュ容量とメモリ帯域幅(Memory Bandwidth)が決定的な役割を果たします。

    推奨される構成案として、CPUにはAMD Ryzen 9 9950Xのような多コア・高クロックなプロセッサを選定し、バックグラウンドでのプラグイン動作や音声処理のレイテンシを最小化すべきです。メモリについては、DDR5-6400MHz(PC5-51200)以上の高速なモジュールを使用することで、大量のソースデータを扱う際のデータ転送ボトルネックを解消できます。また、GPUはNVIDIA GeForce RTX 5090(または同等のハイエンドモデル)のように、第8世代以降のNVENCエンコーダを搭載した製品が必須です。これにより、高画質なAV1エンコードを、ゲームのフレームレートに影響を与えることなく実行可能となります。

    以下に、配信クオリティに応じた推奨ハードウェアスペックの比較表を示します。

    コンポーネント1080p/60fps 標準構成4K/60fps プロフェッショナル構成
    CPUAMD Ryzen 7 9700X / Intel Core i7-15700KAMD Ryzen 9 9950X / Intel Core i9-15900K
    中
    GPU (Encoder)NVIDIA RTX 4070 (AV1対応)NVIDIA RTX 5090 (Dual AV1 Engine想定)
    RAM32GB DDR5-5600MHz64GB+ DDR5-6400MHz 以上
    StorageNVMe Gen4 SSD (読込 5,000MB/s)NVMe Gen5 SSD (読込 10,000MB/s+)
    Capture CardUSB 3.2 Gen1 (1080p/60)PCIe Gen4 x4 (4K/60 Uncompressed)

    運用面での最適化としては、サーマルスロットリング(熱による性能低下)を防ぐための冷却設計も重要です。高負荷な配信が続く環境では、CPU温度を85°C以下、GPU温度を75°C以下に維持できるよう、Noctua NH-D15のような高性能空冷クーラーや、360mmクラスのAIO水冷システムを採用し、PCケース内のエアフロー(吸気・排気比率)を計算して設計することが、長時間の安定稼働を実現する鍵となります。

    配信環境構築における主要ハードウェア・ソフトウェアの徹底比較

    2026年現在の高ビットレート配信、特にAV1コーデックを用いた4K/60fps以上の高精細なストリーミングを実現するためには、単なるスペックの高さだけでなく、各コンポー nettement(コンポーネント)間のデータ転送帯域とエンコード遅延の整合性が極めて重要です。OBSでの高度なシーン切り替えや自動化を運用する場合、キャプチャデバイスの入力遅延がAutomationプラグインのトリガー精度に影響を与えるケースも少なくありません。

    まずは、映像伝送の要となるキャプチャカードの性能差を確認します。HDMI 2.1規格への対応状況と、パススルー機能におけるリフレッシュレートの維持能力は、ゲーミング配信における操作感に直結する要素です。

    キャプチャデバイス型番最大解像度/FPS入力端子規格インターフェース通信遅延(目安)
    Elgato Game Capture 4K Pro (Gen 3)4K / 144HzHDMI 2.1PCIe 5.0 x4< 5ms
    AVerMedia Live Gamer Extreme 34K / 60HzHDMI 2.1USB 3.2 Gen 2~15ms
    Magewell Pro Capture UHD4K / 60HzHDMI 2.0bPCIe 3.0 x4< 2ms
    Razer Ripsaw HD1080p / 240HzHDMI 2.0USB 3.2 Gen 1~25ms

    キャプチャデバイスの選択においては、単に解像度を見るだけでなく、PC内部のバス帯域(PCIeレーン)をどれだけ占有するかという視点も欠かせません。特に、高リフレッシュレートモニターを使用している場合、パススルー機能がリフレッシュレート低下を引き起こさないかを確認する必要があります。

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    次に、OBSのエンコード負荷に直結するGPUおよびCPUの性能比較です。2026年における配信標準は、NVIDIA RTX 50シリーズによるデュアルNVENC(AV1対応)を活用した低ビットレート・高画質化へと移行しています。

    GPU/CPU構成モデルエンコーダエンジンAV1対応推定エンコード負荷 (CPU)推定消費電力 (TDP)
    NVIDIA RTX 5090 + i9-15900KDual NVENC (AV1)完全対応低 (GPU処理)450W - 600W
    NVIDIA RTX 5080 + R9 9950XSingle NVENC (AV1)完全対応中 (GPU処理)320W - 400W
    Intel Arc A770 (Refresh)QuickSync (AV1)完全対応中 (CPU負荷増)150W - 225W
    NVIDIA RTX 4070 Ti + i7-14700KNVENC (AV1/HEVC)対応高 (マルチタスク時)285W - 350W

    エンコード性能の比較では、AV1における圧縮効率と、それによるCPUリソースの余剰分をどう配信演出(エフェクトやプラグイン)に割り振れるかが鍵となります。高負荷なシーン構成を行う場合は、GPUエンコードが完全に独立しているモデルを選択すべきです。

    また、OBSの自動化を実現するためには、物理的なコントローラーとソフトウェア・プラグインの組み合わせが不可欠です。Advanced Scene Switcherによるロジック制御と、Stream Deckによる物理操作をどのように使い分けるべきか、その複雑度とリソース消費量を示します。

    自動化ツール/デバイス操作インターフェーストリガーの複雑性CPUオーバーヘッド推奨される用途
    Elgato Stream Deck MK.2物理ボタン (LCD)低(単一操作)極めて低シーン切り替え・音量調整
    Advanced Scene SwitcherSoftware Plugin極めて高(ロジック)中条件分岐による自動演出
    GBSAMMI (旧LioranBoard)高(Websocket)中〜高Twitch連携・視聴者参加型
    OBS Hotkeys (Standard)キーボード/マウス低(キー入力)無基本的な録画・配信開始

    自動化の設計においては、物理デバイスによる「確実な操作」と、プラグインによる「条件に応じた自律動作」を分離して考えることが、システムの安定稼働につながります。

    音声環境についても、マイクの接続方式(USB vs XLR)とサンプリングレートの整合性は、配信全体の音質を左右します。特に、Chromaキーなどの映像フィルタと併せて、ノイズゲートやコンプレッサーを適用する際の負荷計算にも影響します。

    マイクモデル接続インターフェースサンプリングレートビット深度ノイズ耐性 (SNR)
    Shure SM7B (+ Audio Interface)XLR (Analog)最大 192kHz24-bit極めて高い
    Rode NT1 5th GenUSB-C / XLR最大 32-bit Float32-bit高い
    Blue Yeti Pro (Gen 2)USB-C48kHz24-bit中程度
    Audio-Technica AT2020USB+USB48kHz16-bit低〜中程度

    最後に、これらの機材を導入する際の予算計画に役立つ、国内流通価格帯の目安です。ハイエンドな配信環境構築には、キャプチャデバイスとGPUだけで数十万円規模の投資が必要となります。

    機材カテゴリ入門クラス (円)中級クラス (円)プロフェッショナル (円)備考
    キャプチャデバイス25,000 - 40,00050,000 - 80,000120,000 -HDMI 2.1対応が分岐点
    マイク・オーディオ系15,000 - 30,00050,000 - 90,000150,000 -XLR導入時はIFも必要
    配信PC (GPU/CPU)150,000 - 250,000350,000 - 500,000800,000 -AV1エンコード性能重視
    カメラ・レンズセット40,000 - 70,000150,000 - 300,000600,000 -ミラーレス+Capture Card

    これらの比較から明らかなように、OBSの高度な設定を最大限に活かすには、ソフトウェア側のロジック(Advanced Scene Switcher等)と、それを支えるハードウェアの帯域・エンコード性能が完全に同期している必要があります。予算に応じて、どのコンポーネントを優先的にアップグレードすべきかを見極めることが、失敗しない配信環境構築の第一歩です。

    よくある質問

    Q1. 配信専用PCを構築する場合、最低限必要な予算はどのくらいですか?

    高画質な1080p/60fps配信を安定して行うには、Ryzen 9 7950XやCore i9-14900Kを搭載した構成で、約30万円〜40万円の予算を見込むべきです。これに加えて、メモリ32GB以上、GPUはNVENCエンコーダが強力なRTX 4070クラスを推奨します。録画と配信を同時に行う場合、CPUのスレッド数とVRAM容量(12GB以上)がボトルネックとなるため、余裕を持った投資が重要です。

    Q2. Stream Deckの導入は、配信コストに見合うメリットがありますか?

    Elgato Stream Deck MK.2(約2万円)を導入する価値は非常に高いと言えます。単なるショートカットキーとしてではなく、Advanced Scene Switcherと組み合わせることで、特定のソース表示や音量調整を自動化できるためです。手動でのクリック操作による配信の「間」を削減し、1クリックで複数のシーン・フィルタ・音声出力を制御できる効率性は、長時間の運用において作業時間を大幅に短縮します。

    Q3. Webカメラの選択肢として、Logicool BrioとRazer Kiyo Proではどちらが向いていますか?

    解像度を重視するなら4K対応のLogicool Brioが優れていますが、動きの滑らかさを優先するならRazer Kiyo Pro(1080p/60fps)が適しています。BrioはHDR性能が高く静止画のディテールに強い一方、Kiyo Proは高感度センサーにより低照度下でのノイズ耐性が高いのが特徴です。照明設備が不十分な環境であれば、より大きなセンサーを搭載したKiyo Proを選択するのが定石です。

    Q4. キャプチャボードを選ぶ際、内蔵型と外付け型のどちらが良いでしょうか?

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    遅延(レイテンシ)を最小限に抑えたいゲーマーには、Elgato 4K Xのような内蔵型PCIe接続が推奨されます。一方で、ノートPCでの配信や機材の入れ替えが多い場合は、USB接続のHD60 Xなどが利便性に優れます。内蔵型は帯域幅の制約を受けにくいため、4K/144Hzなどの高リフレッシュレート映像をキャプチャする際に、データ転送のボトルネックが発生しにくいという明確なメリットがあります。

    Q5. USB 3.2 Gen 1とGen 2の違いは配信品質に影響しますか?

    非常に大きな影響を与えます。例えば、4K/60fpsの未圧縮映像をキャプチャデバイスからPCへ転送する場合、USB 3.2 Gen 2(10Gbps)の帯域がなければデータ転送が追いつかず、フレームドロップが発生します。使用するWebカメラやキャプチャボードの仕様を確認し、必ずGen 2ポートに接続してください。安価な[USB](/glossary/usb)ハブを経由すると、帯域不足で解像度が強制的に低下するトラブルも頻発します。

    Q6. NDIを利用したネットワーク配信を行うための必須条件は何ですか?

    最低でも1Gbps(Gigabit Ethernet)に対応したスイッチングハブと、Cat6以上のLANケーブルが必要です。NDI 5などの高ビットレートな映像伝送は、Wi-Fi環境では[パケット](/glossary/パケット)ロスによるブロックノイズを誘発します。また、配信PCとソースとなるPCが同一のサブネット内に存在することを確認し、ルーターの負荷を避けるために、配信トラフィック専用のVLAN構築を行うことが推奨されます。

    Q7. OBS使用中にCPU負荷が急増し、映像がカクつく場合の対処法は?

    エンコーダの設定を「x264(ソフトウェア)」から、NVIDIAの「NVENC H.264」または「AV1」へ変更してください。RTX 4ertiesシリーズであれば、GPU内の専用ハードウェアで処理を行うため、CPU負荷を劇的に下げられます。また、設定画面の「出力」タブで、プリセットを「P4: Medium」程度に抑え、プロファイルが「high」になりすぎていないか確認することで、描画遅延と負荷のバランスを最適化できます。

    Q8. 映像と音声のズレ(音ズレ)が発生した際の修正方法は?

    まず、OBS内の音声設定とWindowsのサウンド設定の両方が「48kHz」で統一されているか確認してください。44.1kHzと混在すると、サンプリングレート変換による遅延が生じます。それでも解消しない場合は、OBSの「オーディオの詳細プロパティ」から、映像ソースに対して「同期オフセット」を設定します。通常は100ms〜500ms程度の数値を微調整し、録画したサンプルを確認しながら合わせる作業が必要です。

    Q9. 次世代規格であるAV1エンコードの普及により、配信はどう変わりますか?

    RTX 40シリーズ以降で利用可能なAV1エンコードは、従来のH.264と比較して、同じビットレート(例:6000kbps)でも圧倒的に高画質です。低ビットレートでもブロックノイズが目立ちにくいため、モバイル視聴者に対しても鮮明な映像を届けられます。今後、YouTubeなどの配信プラットフォーム側でのAV1サポートが進むにつれ、より少ない帯域で高品質なコンテンツ制作が可能になるトレンドが加速しています。

    Q10. AIを活用した背景削除機能はOBSで使用可能ですか?

    NVIDIA BroadcastのようなAIノイズ除去・背景合成ソフトウェアを併用することで可能です。これらはGPUのTensorコアを利用してリアルタイムに処理を行います。ただし、OBS上で「Chroma Key」フィルタを使用する場合と比較すると、GPUリソース(VRAMおよび演算能力)を消費します。RTX 3060以上のスペックがあれば、AIによる自然な切り抜きと、OBS側での色補正を組み合わせて高度な演出を実現できます。

    Q11. Advanced Scene Switcherなどのプラグインによる負荷は?

    Advanced Scene Switcherのような複雑な条件分岐を行うプラグインは、ロジックの実行にCPUリソースを消費します。特に「一定時間ごとにソースの状態をチェックする」といった高頻度のスキャン設定(例:10ms間隔)は、数百のソースが存在する大規模なシーンコレクションでは無視できない負荷となります。スキャン間隔を500ms〜1000ms程度に緩和し、イベント駆動型(Triggerベース)の設定を活用して最適化を図ってください。

    まとめ

    OBSの高度な設定は、単なる機能の利用に留まらず、配信リソースの最適化と演出の自動化をいかに両立させるかが重要です。本記事で解説した要点は以下の通りです。

    • シーンコレクションとソースグループを活用した、管理しやすいレイアウト構造の構築
    • Chroma Key(クロマキー)フィルタ等を用いた、視覚的なクオリティ向上と背景合成の最適化
    • Advanced Scene Switcherによる、条件分岐を用いた配信演出の自動化プロセス
    • ホットキーと仮想カメラを併用した、マルチデバイス・マルチプラットフォームへの対応
    • プロファイル管理を通じた、エンコーダ(AV1/NVENC)とビットレート設定の切り替え
    • CPU/GPU負荷を最小限に抑えるための、ソース構成とフィルタ処理の軽量化

    まずは現在の配信設定を「プロファイル」として複製し、一つずつ新しいルールやフィルタを適用して、テスト録画でフレームドロップが発生しないか検証してください。もしエンコード遅延が確認された場合は、解像度の引き下げやハードウェア・エンコーダへの依存度調整を行いましょう。

    OBS高度設定|シーン・ソース・自動化の実践 よくある質問

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