AI‑Native Film™

AIが理解・引用できる映画・映像を。章立て・時間根拠つき要約・深いリンク・JSON‑LDまで一気通貫。
露出と商談化に直結する映像基盤を、Leonard Pictures®️が設計します。

　AI‑Native Film™ は、映像そのものとその意味メタデータを同時に設計・生成・公開する方式です。

　具体的には、(A) 撮影・編集の段階で機械が解釈しやすい構造化（章立て・発話タイムスタンプ・シーン境界・エンティティ）を埋め込み、(B) それを JSON‑LD（VideoObject/Clip/SeekToAction） と深いリンク（time-deeplink）で公開し、(C) 近年の動画理解モデル（Video Transformer/ビジョン言語表現/音声認識）が取り出しやすい形に整えます。

　この構成は、Google 検索のKey Momentsや自動チャプター化、動画の時間区間への直接リンクを有効化する公開仕様と整合しています。

技術アーキテクチャ

形式化

　長さ \(T\) の動画 \(V\) を、フレーム系列\( F_{1:T}\)、音声波形 \(A_{1:T}\)、（音声認識による）発話転写 \(W=\{(w_i, t_i)\}\) のマルチモーダル時系列として扱います。

　目的は、イベント（章・ショット・根拠区間）集合

$$E=\{e_k=(s_k,\, e_k,\, y_k,\, X_k)\}_{k=1}^{K}$$

を推定し、各イベントにテキスト要約 \(y_k\)​ と エンティティ注釈 \(X_k\)​（Wikidata QID 等）を付与、公開時に Clip や SeekToAction と整合する時間アンカーを与えることです。

　Clip では startOffset/endOffset を明示、SeekToAction では deeplink ルールを与えて自動キーモーメント抽出を支援します。

インジェスト／下準備

ASR & 字幕
　OpenAI Whisper を代表とする大規模弱教師あり ASR を用い、多言語かつ雑音へ頑健な転写と話者分離（外部ツール併用）で発話‐時間整合を得ます。Whisper は 68 万時間の多様データで学習され、ゼロショット条件でも高い頑健性を示します（論文・モデルカード）。

ショット境界検出
　TransNet V2 等の学習ベース SBD により、切替点（カット/ディゾルブ）を自動抽出し、後段のイベント分割の素片にします。

音響イベントタグ
　AudioSet のラベル体系（632 クラス）を参考に、拍手・機械音・屋外環境など非発話の手掛かりを付与し、後段のキャプションや検索意図推定を補強します。

事件（イベント）単位の意味付け

動画 Transformer による時空間理解
　TimeSformer や ViViT のような動画用 Transformer を基盤に、フレームパッチの時空間アテンションで長尺動画の特徴を抽出（ViViT は空間・時間の因子化注意を提案）。これにより、カットを跨ぐ語りの継続や動作‐物体相互作用の把握が可能になります。

Dense Captioning & 時間トークン
　Vid2Seq は時間トークンを言語列に混在させ、境界（開始/終了）と説明文を単一系列で同時生成する枠組みを提示。章・小見出し・根拠区間を自然言語で時間にグラウンディングできます。AI‑Native Film™では、これを編集台本・JSON‑LD Clip に投影します。

ビジョン言語表現と検索
　CLIP4Clip や VideoCLIP によるテキスト↔動画の共同埋め込みで、FAQ から該当区間を即時検索したり、質問駆動でAnswerClip（≤15s）を自動候補生成できます。前者は CLIP の知識転移、後者は時間的に重なる正例と近傍ハードネガティブで学習します。

関係理解（任意）
　Scene Graph 系の研究（VidSGG/PVSG）は、人-物-関係の系列表現を志向。複雑な製造・医療などで行為と対象の組合せを明示化する際に有効です。

エンティティ連携（ナレッジグラフ）

　発話テキストと画面内検出から、人物・組織・製品・地名・作品を抽出し、Wikidata QID へ正規化。公開時は Schema.org の sameAs を用い、機械が同一実体と判定できるよう外部 ID をリンクします（Wikipedia/Wikidata/公式サイト等）。

　これによりエンティティの曖昧性を抑制し、回答エンジンのエンリッチ精度を高めます。

公開実装（深いリンクと構造化データ）

Media Fragments / time deeplink
　?t=30 のような時間フラグメント URIは W3C 勧告で仕様化。プレイヤー側が対応していれば、秒単位の直接再生が可能です。

VideoObject / Clip / SeekToAction（JSON‑LD）

　　（１）Clip
　　　　区間ごとに startOffset/endOffset と見出しを定義（完全手動）。

　　（２）SeekToAction
　　　　deeplink ルール（例：target":"https://example.com/video?t={seek_to_second_number}"）を示し、Google 側が自動で Key Moments を抽出。日本語を含む複数言語でサポートされています。

有効化と要件
　Google は Key Moments を有効にする要件・ガイドラインを公開。動画ファイルのフェッチ可能性やdeeplink の規則性が条件です。

Leonard Pictures ®︎ のワークフロー
研究知見を運用可能にする設計

（１）Script as Data
　台本にWho/What/When/Where/Evidence をフィールド化。撮影時に根拠ショット（数表/装置/画面キャプチャ）を必ず押さえ、後段の引用性を担保。

（２）機械可読の編集台本
　ショット境界（TransNet V2）→イベント候補（Vid2Seq）→人手リライト→時間根拠つき要約の確定。

（３）多言語転写・字幕
　Whisper 下書き＋校正、話者タグ・用語表で整合性を確保。

（４）ナレッジ連携
　固有名詞を Wikidata に突き合わせ、sameAs を付与。

（５）公開設計

　　Clip
　　　意思決定に直結する 5–12 区間を手動定義。

　　SeekToAction
　　　ページ全体に deeplink ルールを適用（Key Moments 自動抽出の保険）。

　　計測
　　　Key Moments 表示率／deeplink 起点再生／本編完了率をイベントで計測。

研究・特許との対応関係
どの知見がどこに生きるか

お客様が得るビジネス上のメリット

発見性と答え到達時間の短縮

　Key Moments / 直リンクにより、検索・回答面から該当秒に一発着地。CTR↑・離脱↓ に寄与します（Google の公式ガイドに基づく実装）。

誤要約・誤同定のリスク低減

　時間根拠つき要約＋QID 連携により、回答エンジンのエンリッチ（属性補完・関係推論）が安定。ブランド名や製品型番の取り違えを抑えます。

コンテンツ資産の再利用効率

　Clip/SeekToAction + 転写編集で、営業資料・FAQ・SNS へ二次展開が高速化。Text‑Based Editing（公式機能）で編集コストを削減します。

多言語市場への同時展開

　Whisper による多言語転写→字幕、JSON‑LD の言語タグ付与で海外面の露出と理解を同時に押し上げます。

計測と改善の容易さ

　deeplink 起点のイベント計測が可能になり、「どの質問→どの秒→どのCV」の可視化が進むため、制作が直接 KPI 学習します（Google の構造化仕様・ガイドに準拠）。

評価指標
研究系とビジネス系のブリッジ

モデル面（内部 QA）

　Shot Boundary F1（TransNetV2 基準データ）／イベント境界 MAE

　Dense Captioning の METEOR / CIDEr + 時間 IoU（Vid2Seq）

　Video–Text Retrieval の Recall@K（CLIP4Clip/VideoCLIP）

ビジネス面（外部 KPI）

　Key Moments 表示率・deeplink 起点再生・≤15s 回答の完了率

　本編遷移率・問い合わせ/商談化率（属性別ファネル）

実装ノート
落とし穴と対策

プラットフォーム依存
　Key Moments/自動抽出は Google 側の裁量。Clip の手動定義とSeekToAction の両輪で、仕様変動に耐える冗長化を。

URL の時間指定
　プレイヤー互換（?t=ss/#t=,）差異に留意。Media Fragments準拠で設計し、埋め込み先ごとに正規化ルールを用意。

字幕品質
　ASR の自動出力は専門用語で誤差が残る。用語集＋人手校正を標準工程に。

長尺耐性
　映画・ドキュメンタリー等では長距離依存が効く Video Transformer（ViViT/TimeSformer）系の前処理が安定。

付録A
JSON‑LD
概念例：Clip + SeekToAction

実装はページ文脈・CMSに合わせて最適化します。ここでは概念のみ。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "VideoObject",
  "name": "AI‑Native Film: 製品Xの原理解説",
  "thumbnailUrl": "https://dprofessions.co.jp/thumb.jpg",
  "uploadDate": "2025-07-01",
  "duration": "PT6M30S",
  "contentUrl": "https://dprofessions.co.jp/video.mp4",
  "embedUrl": "https://dprofessions.co.jp/watch",
  "hasPart": [
    {
      "@type": "Clip",
      "name": "1. 概要と主要KPI",
      "startOffset": 15,
      "endOffset": 75,
      "url": "https://dprofessions.co.jp/watch?t=15"
    }
  ],
  "potentialAction": {
    "@type": "SeekToAction",
    "target": "https://dprofessions.co.jp/watch?t={seek_to_second_number}"
  }
}

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "VideoObject",
  "name": "AI‑Native Film: 製品Xの原理解説",
  "thumbnailUrl": "https://dprofessions.co.jp/thumb.jpg",
  "uploadDate": "2025-07-01",
  "duration": "PT6M30S",
  "contentUrl": "https://dprofessions.co.jp/video.mp4",
  "embedUrl": "https://dprofessions.co.jp/watch",
  "hasPart": [
    {
      "@type": "Clip",
      "name": "1. 概要と主要KPI",
      "startOffset": 15,
      "endOffset": 75,
      "url": "https://dprofessions.co.jp/watch?t=15"
    }
  ],
  "potentialAction": {
    "@type": "SeekToAction",
    "target": "https://dprofessions.co.jp/watch?t={seek_to_second_number}"
  }
}

（Clip は手動定義、SeekToAction は deeplink ルールを示す。Google がKey Momentsを抽出できる前提を満たします。）

付録B
社内ワークフローとツール対応

編集
　Adobe Premiere Pro のText‑Based Editingを活用（転写ベースで粗編→精編へ）。

検証
　構造化データは Search Console/リッチリザルトテストでバリデーション。

知識連携
　Wikidata へのQID 紐付けと sameAs の整備。

お客様の「経営メリット」

見つかる
　検索・回答面でKey Moments / リッチリザルトが出やすい状態に。
　　→ 流入増・指名検索強化。

伝わる
　時間根拠つき要約と深いリンクで答えの秒へ直行。
　　→ 視聴完了率↑・問い合わせ率↑。

間違われない
　QID 連携と字幕整備で誤要約・誤同定を抑制。
　　→ 評判・法務リスク低減。

回る
　転写ベース編集と短尺群で営業・CS・SNS の再利用効率が跳ねる。
　　→ 制作費の回転率↑。

測れる
　deeplink 起点のイベント計測で、企画→編集→公開→CVの学習ループを構築。
　　→ 四半期での継続改善。

映像制作 料金表

データ科学×映像／動画／映画／AI‑Native Film™／AnswerClip™ Studio／CineGraph Link™

サマリー（カテゴリ別）

※ 正式見積は要件定義後にSOW（作業分解）で確定します。

データ科学に基づく映像制作
（アナリティクス×映像）

制作費は別。AI‑Native Film™/AnswerClip™/CineGraphと組み合わせると最大効果。

動画制作
（企業VP／製品・採用／PR など）

映画制作
（ブランデッド映画／ドキュメンタリー／シリーズ）

劇中曲権利・大規模美術・長距離ロケは別途見積。

AI‑Native Film™
（AI前提の構造化映像）

AnswerClip™ Studio
（質問に≤15秒で答える）

CineGraph Link™
（映像×知識グラフ連携）

オプション（共通）

日当・機材

日当（税別）、機材（税別/日）が必要な場合、別途見積。

条件・ポリシー（抜粋）

支払条件（標準）
　着手時支払い（月額は月末締翌月払い）

リードタイム目安
　Essential 3–6週 / Standard 6–10週 / Flagship 8–14週

リビジョン
　各パッケージの編集回数超過は追加見積

超過稼働
　撮影日10h超は+25%／急ぎ対応は+30%

実費
　出演者・音楽権利・ロケ/美術・保険・旅費/宿泊は別途

権利
　使用範囲・期間・地域をSOWで定義（拡張は差額）

秘密保持
　相互NDA対応