01
役立つショットごとに検索の文脈を充実させる
手動タグには、チームが整理して残したい詳細を記録できます。AI生成の説明は、複数のプロジェクト、カメラ、書き出し、生成テストにまたがって映像の文脈を補います。
- 画面に見える内容を軸に、共通の検索語彙を整える。
- 構図、カメラの動き、雰囲気、照明、場面の詳細を捉える。
- プロジェクトを取り込んだ後、役立つショットをすぐに検索可能にする。
AI動画タグ付け
ローカル動画検索のためのAI動画タグ付け
ShotMindは、選択したショットクリップから検索可能な動画メタデータを作成します。手動タグは整理したい詳細に使いながら、画面に見えるものを手掛かりにローカル映像を探せます。
選んだショットを検索可能な動画メタデータに
02
動画タグ付けで検索可能なメタデータを作成する方法
ShotMindは選択したショットクリップを分析し、説明、サムネイル、ローカル検索インデックスをライブラリに保存します。選んだクリップごとに、ビジュアル検索に役立つ文脈が追加されます。
- ローカル動画をショットに分割する。
- 分析する価値のあるクリップを選ぶ。
- 分析済みショットを、被写体、動作、場面、スタイル、照明、雰囲気、構図、カメラの動きから検索する。
03
既存フォルダーにAI説明を重ねる
ファイルは元の場所に置いたまま、ShotMindが既存のフォルダー構造に検索可能なレイヤーを追加します。
- ソース管理にはプロジェクトフォルダーを使い続ける。
- ショットの見た目は覚えていてもファイル名が分からないとき、AI説明を使って検索する。
- 最終作業で使う前に、重要な検索結果を元動画と照合する。
04
人による確認をワークフローに残す
認識の精度はショットや分析時の文脈によって異なります。人が確認することで、クライアント、権利、商品、最終的なクリエイティブ判断を元映像と結び付けておけます。
- 被写体、動作、場面、スタイルの手掛かりを含む、明確なビジュアル検索文を書く。
- クライアント、権利、商品に関する情報をソースと照合して確認する。
- AI説明を、最終確認のための検索可能な手掛かりとして使う。
検索例
構図
"左右対称のワイドショット、中央に被写体、寒色の青い背景"
自然言語検索で、細かなビジュアル構成から見つける。
カメラの動き
"浅い被写界深度で商品ディテールにゆっくり寄る"
動き、画角、映っている被写体を組み合わせて検索する。
雰囲気
"緊張感のある低照度の会話ショット、肩越しの構図"
異なるファイルにまたがって、雰囲気や演出の手掛かりから見つける。
AIタグ付けが得意なこと
- 選択したショットクリップ用にローカル検索インデックスを作成する。
- ビジュアルリファレンスライブラリの手動タグ付け作業を減らす。
- ファイル名やタグでは見つかりにくい視覚的な手掛かりからショットを探す。
人による確認が重要な場面
- 権利やライセンスに関する判断は、既存のレビュー手順で行う。
- 認識精度はショットや分析時の文脈によって異なる。
- 重要なクライアント、商品、クリエイティブの詳細は元映像と照合する。
よくある質問
ShotMindがタグ付けする動画クリップはどれですか？
ローカル動画を取り込み、ショットに分割した後、分析する価値のあるクリップを選びます。ShotMindは選択したクリップを検索可能な素材にします。
AI説明と手動タグはどのように連携しますか？
AI説明はすばやい検索のための幅広いビジュアル文脈を補い、手動タグにはチームが整理して残すプロジェクト、クライアント、権利、クリエイティブの詳細を記録できます。
ShotMindはどのような動画メタデータを検索可能にできますか？
ShotMindは、画面に見える被写体、動作、場面、構図、照明、雰囲気、スタイル、カメラの動きを説明し、その説明とサムネイルをローカル検索インデックスに保存できます。