ローカルのセマンティック動画検索

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大まかなタグの問題点

手動タグは役立ちますが、大まかなカテゴリで終わりがちです。「商品」や「街」とは記せても、本当に探しているのは、手で商品を持ち上げるクローズアップや、ゆっくり寄っていく雨のネオン街かもしれません。

• 大きなフォルダーの中では、長いファイルに役立つ場面が埋もれてしまう。
• 大まかなタグでは構図、雰囲気、光、カメラの動き、アクションを捉えきれない。
• クリエイターは正確なファイル名より、映像のイメージを覚えていることが多い。

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ここでいうセマンティック動画検索とは

セマンティック検索は、分析済みショットの説明文から意味を探します。ShotMindでは、選んだ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Mac上のローカルライブラリに保存します。

• 被写体、動作、場所、照明、雰囲気、画角、カメラの動きで検索する。
• 元動画はローカルに保管し、選択して分析したクリップを検索可能な手掛かりとして使う。
• 考えられるすべてのタグを手作業で管理する代わりに、自然言語のクエリを使う。

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ローカルであることの重要性

検索可能なレイヤーは、既存のフォルダーと並べて使うものです。分析後は、プライベートな動画ライブラリをクラウドのメディア保管庫に変えることなく、分析済みのショットをローカルで閲覧・検索できます。

• 元データの所有者、クライアント、日付、プロジェクトの背景に関する情報は、元のフォルダーで管理する。
• 映像の場面は覚えているのに保存場所が分からないとき、ローカル検索を使う。
• 新しいショットを分析する場合も、選択したクリップを自分で送信すると決めたときだけクラウドAIを使う。

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検索で候補を絞り、最後は目視で確認

セマンティック検索はコンテンツを見つけるためのレイヤーです。候補ショットをすばやく探せますが、クライアント業務、ライセンス判断、最終納品の前には重要な一致候補を人が確認してください。

• タイミングや文脈を確かめるため、元動画を開く。
• 商品、クライアント、権利の詳細は手動で確認する。
• AIの説明は検索の手掛かりとして扱い、最終的なクリエイティブ承認とは見なさない。