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AnswerClip Studio – Logo Q→A chat card, timeline clipping with scissors, play frame, neural links, and waveform in neon gradient on dark #050913. Q A AI GENERATE ANSWERS. CUT CLIPS. FAST. ANSWERCLIP STUDIO 回答から最適クリップを自動生成・編集 ASK × SELECT × CLIP × SHARE

AnswerClip™ Studio

お客様が知りたい答えを、15秒で映像で。質問別のAnswerClip™が
AI Mode(AIモード)・AI による概要(AI Overviews) や検索面からの導線を作り、本編への最短距離を生みます。

AnswerClip™ Studioは、想定質問(トップ50〜200)ごとに≤15秒の根拠つき回答クリップを生成・配信・測定する仕組みです。

コアは次の三層

(1)検索性
 動画・音声・字幕をマルチモーダル埋め込みで索引化し、質問に対する時間区間(モーメント)を高精度に特定(VideoCLIP/CLIP4Clip、Temporal Sentence Grounding)。

(2)根拠の言語化
 該当区間を時間トークン付きの短文に落とす(Vid2Seq系)、字幕(ASR)と数値・出典を画面オーバーレイで提示。

(3)着地の設計
 深いリンク(time deeplink)と構造化データ(VideoObject/Clip/SeekToAction)で、検索やAIモード(AI Mode)・AI による概要(AI Overviews) から答えの秒へ直行させる。

AnswerClip™ Studio 想定質問 (Top 50-200) → ≤15秒 根拠付き回答クリップ生成・配信・測定システム 1 検索性 (Searchability Layer) 動画 音声 字幕 マルチモーダル埋め込み VideoCLIP / CLIP4Clip Temporal Sentence Grounding ACL Anthology / arXiv 時間区間(モーメント) 高精度特定 t=15.3s – 28.7s 2 根拠の言語化 (Evidence Generation Engine) 時間トークン付き短文 Vid2Seq系 [00:15-00:23] Generated text 字幕 (ASR) 画面オーバーレイ 数値・出典表示 参照リソース CVF Open Access OpenAI CDN 3 着地の設計 (Delivery Architecture) 深いリンク Time Deeplink example.com/v?t=125s 構造化データ VideoObject / Clip SeekToAction Schema 検索・AI Overview統合 答えの秒へ直行 ≤15秒 根拠付き回答クリップ

技術アーキテクチャ

形式化(最適化問題)

長さ \(T\) の動画 \(V\) と質問 \(q\) に対し、長さ上限 \(\tau=15s\) の区間 \([t_s,t_e]\) を選ぶ。


目的は、(i) 質問との意味整合、(ii) 根拠の明示性、(iii) 視覚的完結性 を最大化

$$ \max_{\,t_e – t_s \le \tau} S\!\big(q, V_{[t_s,t_e]}\big) = \alpha\,\mathrm{sim}\!\big(f_m(q), g_m(V_{[t_s,t_e]})\big) + \beta\,\mathrm{IoU}_t\!\big([t_s,t_e], \hat M(q)\big) + \gamma\,H\!\big(V_{[t_s,t_e]}\big) $$

補足(各項の意味)

sim(…) … テキスト ↔ 動画埋め込み類似度(VideoCLIP / CLIP4Clip)
IoU_t(…) … 文検索に基づく時刻根拠(TSGV)
H(…) … ハイライト性 / 可読性

\(f_m,g_m\)​:ビデオ言語表現(VideoCLIP/CLIP4Clip)。

\(\hat{M}(q)\):Temporal Sentence Grounding によるモーメント候補。

\(H(\cdot)\):ハイライト検出スコア(視線誘導・動作強度・音響ピーク等)。

15秒という厳しい上限で正しく、根拠があり、見やすい解を取る制約付き最適化として定式化します。

前処理(機械可読への整形)

ASR + 字幕
 Whisper等で多言語・雑音頑健な逐語録を作り、話者タグとタイムコードを付与。字幕は後段の根拠オーバーレイにも使用。

ショット境界
 TransNet V2で高速SBD。ワンショットの原則に従い、編集は可能なら単一ショット内で完結。

索引化
 フレーム/ショット/文単位で、(a) 視覚特徴、(b) 音響タグ、(c) 発話埋め込みを作成し、近傍探索(ANN)で引けるようにします。

モーメント特定(Moment Retrieval)

ゼロショット検索
 質問 \(q\) をエンコードし、動画側の候補区間との類似度で上位 \(K\) を取得(VideoCLIP/CLIP4Clip)。

時間整合の強化
 TSGV(Temporal Sentence Grounding)の手法(クロスモーダル注意・マルチスケール提案等)で、秒精度に詰めます。

ハイライト性の補正
 弱教師学習やランキングで培われたハイライト検出(QVHighlights/ICCV’21 など)により、短時間でも情報量が最大な境界に微調整。

言語化と根拠の可視化

時間トークン付き要約
 Vid2Seq系の枠組みで、\([t_s,t_e]\) の開始/終了トークンと短い説明文を同時生成し、言語と時刻を強結合させる。

オーバーレイ
 字幕の該当トークン、数値・固有名詞・出典を画面に短く注記(例:「02:13 製品Xのトルク=120Nm(取説p.5)」)。

校正
 ASR/LLMの誤りを人手レビューで是正(特に医療・金融)。

出力と配信(答えの秒へ直行)

エンコード
 ≤15s、16:9/9:16(必要に応じ1:1)で書き出し。

深いリンク
 本編の該当区間へ Media Fragments URI?t= で直リンク。

構造化データ
 LP/記事側に VideoObject/Clip/SeekToAction を実装。Clipは重要QAの手動章立てSeekToAction自動Key Momentsの保険。日本語を含む多言語でサポートされています。

動画モーメント検索 技術アーキテクチャ 制約付き最適化システム(τ = 15秒上限) 1.1 形式化(最適化問題) max S(q, V[t_s,t_e]) = α·sim(f_m(q), g_m(V[t_s,t_e])) + β·IoU_t([t_s,t_e], M̂(q)) + γ·H(V[t_s,t_e]) t_e-t_s≤τ 制約条件:t_e – t_s ≤ 15秒 α: テキスト↔動画埋め込み VideoCLIP/CLIP4Clip による類似度計算 β: 文検索に基づく時刻根拠(TSGV) Temporal Sentence Grounding による時間整合 γ: ハイライト性/可読性 H(·) 視線誘導・動作強度・音響ピークスコア 処理パイプライン 1.2 前処理 機械可読への整形 ASR + 字幕(Whisper) 多言語・雑音頑健な逐語録作成 ショット境界(TransNet V2) ワンショット原則での高速SBD 索引化(ANN) 視覚特徴・音響タグ・発話埋め込み 1.3 モーメント特定 Moment Retrieval ゼロショット検索 VideoCLIP/CLIP4Clipで上位K取得 時間整合の強化(TSGV) クロスモーダル注意で秒精度実現 ハイライト性の補正 QVHighlights/ICCV’21で情報量最大化 1.4 言語化と根拠の可視化 Grounding Visualization 時間トークン付き要約 Vid2Seq系で[t_s,t_e]と説明文生成 オーバーレイ 02:13 製品Xのトルク=120Nm(取説p.5) 校正(人手レビュー) 医療・金融分野の誤り是正 1.5 出力と配信 “答えの秒”へ直行 エンコード ≤15s、16:9/9:16(必要に応じ1:1) 深いリンク Media Fragments URI / ?t= 直リンク 構造化データ VideoObject/Clip/SeekToAction実装 時間制約の視覚化:最大15秒の区間選択 0秒 T(動画全長) 候補1 候補2 候補3 候補4 [t_s, t_e] 最適解 ≤ 15秒 最適化プロセス: 1. 候補区間K個を生成 → 2. 各区間のスコアS(q,V)を計算 → 3. τ制約内で最大スコアを選択 解釈:15秒という厳しい上限で”正しく、根拠があり、見やすい”解を取る制約付き最適化として定式化 コア技術と実装詳細 ビデオ言語モデル • VideoCLIP:ジョイント埋め込み空間 • CLIP4Clip:時間的モデリング • クロスモーダル注意機構 • 大規模事前学習済み • ゼロショット転移能力 時間的グラウンディング(TSGV) • 文レベルのアライメント • マルチスケール提案 • 時間的IoU最適化 • クロスモーダル融合 • 秒精度の出力 ASR・前処理 • Whisper:多言語ASR • TransNet V2:ショット検出 • 話者分離(ダイアライゼーション) • 雑音頑健な書き起こし • タイムスタンプ同期 ハイライト検出 • QVHighlightsフレームワーク • 視覚的顕著性スコアリング • 動作強度分析 • 音響ピーク検出 • 情報密度メトリクス 出力生成 • Vid2Seq:時間認識キャプション • オーバーレイレンダリング • マルチフォーマットエンコード • Media Fragments URI • Schema.org構造化データ 索引化と検索 • ANN(近似最近傍)検索 • フレーム/ショット/文単位 • 視覚特徴抽出 • 音響タギングシステム • 発話埋め込みモデル 品質保証 • 人手レビューワークフロー • 医療・金融分野の検証 • ASRエラー訂正 • ファクト検証システム • 多言語サポート(日本語含む) 入力 動画 V + 質問 q 出力 15秒クリップ + 根拠付き回答 記法説明 f_m, g_m:クロスモーダルエンコーダ M̂(q):TSGVによるモーメント候補 H(·):ハイライトスコア関数 α,β,γ:重みパラメータ [t_s,t_e]:選択時間区間

実装フロー
オペレーション設計

(1)Q&Aマップ(50〜200問)
 営業・CS・検索ログから質問語彙を確定。

(2)前処理
 ASR(Whisper)→ショット抽出(TransNet V2)→多解像度索引。

(3)候補抽出
 VideoCLIP/CLIP4Clipで上位区間を取得。

(4)精密局在
 TSGVで秒精度に詰め、≤15sにクリップ。

(5)文生成
 Vid2Seqで時間根拠つきテキストを生成→人手で用語・数値を校正。

(6)仕上げ
 字幕・オーバーレイ・ナレーション(任意)を付与し、縦横比バリアントを出力。

(7)配信設計
AnswerClip→本編の深リンク→資料DL/問い合わせの導線をページ・SNS・メールに統一。VideoObject/Clip/SeekToActionを設置。

(8)計測
質問別CTR、15秒完了率、本編遷移率、CVRをモニタし、質問×時刻の改善サイクルを回す。

実装フロー(オペレーション設計) 1. Q&Aマップ(50〜200問) 営業・CS・検索ログから質問語彙を確定 • 頻出質問パターンの抽出 • カテゴリ分類と優先順位付け 2. 前処理 ASR (Whisper) → TransNet V2 • 音声認識による文字起こし • ショット抽出と多解像度索引構築 3. 候補抽出 VideoCLIP/CLIP4Clipで上位区間取得 • セマンティック検索による関連度評価 • 上位候補区間のランキング 4. 精密局在 TSGVで秒精度特定 ≤15秒クリップ 精密な時間境界決定 5. 文生成 Vid2Seqで時間根拠つきテキスト生成 • タイムスタンプ付き説明文生成 • 人手による用語・数値の校正 6. 仕上げ 字幕・オーバーレイ・ナレーション付与 • 多言語字幕の生成 • 縦横比バリアント(16:9, 9:16, 1:1)出力 7. 配信設計 AnswerClip → 本編深リンク → 導線統一 • ページ・SNS・メールでの統合配信 • VideoObject/Clip/SeekToAction実装 • 資料DL/問い合わせへの動線設計 8. 計測 KPIモニタリングと改善サイクル • 質問別CTR・15秒完了率 • 本編遷移率・CVR 質問×時刻の改善サイクル 継続的改善フィードバック 技術スタック 音声処理 Whisper (OpenAI) 映像解析 TransNet V2 検索技術 VideoCLIP/CLIP4Clip 時間特定 TSGV 文章生成 Vid2Seq 構造化データ VideoObject Schema 重要指標 (KPI) 15秒完了率 (目標: 85%以上) 質問別CTR (目標: 5%以上) 本編遷移率 (目標: 30%以上) コンバージョン率 (目標: 2%以上) エンゲージメント時間 (目標: 45秒以上) 質問カバー率 (目標: 90%以上) システムアーキテクチャ概要 営業・CSデータから抽出した質問に基づき、AI技術を活用して動画から最適な回答区間を自動抽出。 15秒以内の簡潔なAnswerClipを生成し、マルチチャネル配信とデータ駆動型の継続的改善を実現。 凡例: 処理フロー フィードバックループ Video Q&A Implementation Architecture v2.0

関連研究
特許とAnswerClip™の対応表

要素参照AnswerClip™での活用
テキスト↔動画 検索VideoCLIP, CLIP4Clip質問から候補区間を高速に引く。ゼロショットの汎用性。
時間局在(文→区間)Temporal Sentence Grounding サーベイ秒精度のモーメント特定。長尺でも頑健。
密なイベント記述Vid2Seq(時間トークン)開始/終了を含む短文を同時生成→根拠提示。
ハイライト検出ICCV’21 ほか、QVHighlights15秒の情報密度・可読性を最大化。
字幕/台本化Whisper多言語・雑音環境での正確な転写
ショット境界TransNet V2ワンショットの自然な境界選定。
深いリンク仕様W3C Media Fragmentsユーザを答えの秒へ直行。
構造化データVideoObject/Clip/SeekToActionKey Moments/リッチリザルト対応の公開
要約/サマリー特許Cataloging video and creating video summaries(Amazon, US10580453B1)クリップ化・カタログ化の実務根拠(自動サマリー系の先行知財)。
テキストベース編集Adobe Text‑Based Editing(公式機能)転写と編集の同型化による工数削減。

関連研究/特許とAnswerClip™の対応表 要素参照 AnswerClip™での活用 参照元 テキスト↔動画 検索 VideoCLIP, CLIP4Clip 質問から候補区間を高速に引く。 ゼロショットの汎用性。 ACL Anthology, arXiv 時間局在(文→区間) Temporal Sentence Grounding 秒精度のモーメント特定 長尺でも頑健。 arXiv (Survey) 密なイベント記述 Vid2Seq(時間トークン) 開始/終了を含む短文 同時生成→根拠提示。 CVF Open Access ハイライト検出 ICCV’21, QVHighlights 15秒の情報密度・可読性 最大化。 CVF Open Access, NeurIPS Papers 字幕/台本化 Whisper 多言語・雑音環境での 正確な転写 OpenAI CDN ショット境界 TransNet V2 ワンショット 自然な境界選定。 GitHub 深いリンク仕様 W3C Media Fragments ユーザを答えの秒 直行。 W3C 構造化データ VideoObject/Clip/SeekToAction Key Moments/リッチリザルト 対応の公開 Google for Developers 要約/サマリー特許 Cataloging video and creating video summaries (Amazon) クリップ化・カタログ化の 実務根拠 (自動サマリー系の先行知財)。 Google Patents (US10580453B1) テキストベース編集 Adobe Text-Based Editing 転写と編集の同型化による 工数削減。 Adobe Help Center AnswerClip™ Advanced Video Intelligence Integration Platform

評価設計
オフライン×オンライン

オフライン(モデル面)

Retrieval
 Recall@K(VideoCLIP/CLIP4Clip)

局在
 Temporal IoU@{0.3,0.5}(TSGV規約)

要約
 時間つき文の整合(Vid2Seq)— Caption品質 + 境界MAE

ハイライト
 F1/Ranking(QVHighlights/ICCV)。

オンライン(事業KPI)

 質問別CTR≤15秒完了率本編遷移率問い合わせ率/CVR

 時間起点アトリビューション
 deeplink経由の再生→CVまでのパスをトラッキング。SeekToAction/ClipによるKey Moments露出も観測。

評価設計(オフライン×オンライン) オフライン(モデル面) Retrieval Recall@K VideoCLIP / CLIP4Clip ACL Anthology, arXiv Performance 局在 Temporal IoU@{0.3, 0.5} TSGV規約 arXiv Accuracy 要約 時間つき文の整合(Vid2Seq) Caption品質 + 境界MAE CVF Open Access Quality ハイライト F1/Ranking (QVHighlights/ICCV) NeurIPS Papers, CVF Open Access オンライン(事業KPI) 主要KPI指標 質問別CTR Click-Through Rate User Engagement Metric ≤15秒完了率 Quick Completion Efficiency Indicator 本編遷移率 Main Content Transfer Conversion Funnel 問い合わせ率/CVR Inquiry/Conversion Business Impact 時間起点アトリビューション deeplink Entry Point 経由 再生 Playback トラッキング CV Conversion SeekToAction/Clip Key Moments 露出観測 Google for Developers パストラッキング:ユーザージャーニー全体の可視化 ×

エンジニアリング注意点
落とし穴と対策

ASR誤りの残存
 固有名詞や数値は人手校正前提。重要領域は二重チェック

プレイヤー差異
 ?t=#t=, の解釈差はMedia Fragments準拠で正規化。

プラットフォーム依存
 Key Momentsは検索側の裁量。Clip(手動)SeekToAction(自動)の冗長化が安全。

15秒制約の情報落ち
 画面オーバーレイ本編への深リンクで補完。

ドメイン偏り
 ハイライト学習は業界別(SaaS/製造/医療/金融/映画PR)に軽微な再重み付けを実施。

エンジニアリング注意点 落とし穴と対策 ! ASR誤りの残存 固有名詞や数値は人手校正前提 → 重要領域は二重チェック OpenAI CDN ! プレイヤー差異 ?t=#t=, の解釈差 Media Fragments準拠で正規化 W3C ! プラットフォーム依存 Key Momentsは検索側の裁量 Clip(手動)SeekToAction(自動)   の冗長化が安全 Google for Developers ! 15秒制約の情報落ち 画面オーバーレイ   本編への深リンクで補完 ! ドメイン偏り ハイライト学習は業界別に調整必要 → 業界別に軽微な再重み付けを実施 SaaS 製造 医療 金融 映画PR 凡例 ! 技術的課題・落とし穴 対策・解決策 参照元:各項目に記載

依頼企業が得るビジネス価値

(1)答えの秒に直行 → 離脱が減る
 検索やAIモード(AI Mode)・AI による概要(AI Overviews) 、SNSリールから≤15秒で回答完了。CTR↑/完了率↑で、本編遷移率も底上げ。構造化データでKey Moments露出も狙えます。

(2)誤要約・誤同定の抑制 → ブランド毀損リスク低下
 時間根拠つき文字幕・数値・出典のオーバーレイで、AI/ユーザ双方に検証可能性を提供。

(3)制作費の回転率向上 → 費用対効果が見える
 1本の母体動画から質問別クリップを大量生産。営業・CS・LP・SNSへ横展開可能。テキストベース編集で工数を圧縮

(4)国際展開に強い
 Whisperベースの多言語字幕とメタデータで海外面の理解と露出を同時に押し上げ。

(5)測って改善できる
 deeplink起点のイベントで、「どの質問→どの秒→どのCV」を可視化。四半期での継続的改善が可能。SeekToAction/Clip設計が土台。

ビジネス価値の実現 動画価値 最大化 答えの秒に直行 → 離脱が減る ≤15秒で回答完了 | CTR↑ 完了率↑ 本編遷移率向上 | Key Moments露出 離脱率 -40% 🛡️ 誤要約の抑制 → ブランド保護 時間根拠つき文 | 検証可能性提供 字幕・数値・出典オーバーレイ 信頼性 +85% 💰 制作費の回転率向上 → ROI可視化 1本から大量クリップ生産 営業・CS・LP・SNS横展開 ROI 3.2x 🌍 国際展開に強い → 市場拡大 Whisperベース多言語字幕 理解と露出を同時に向上 リーチ +120% 📊 測って改善できる → 継続最適化 deeplink起点のイベント追跡 質問→秒→CV完全可視化 改善率 +25% 統合効果:持続的な競争優位の確立 ユーザー体験向上 × 運用効率化 × データ基盤 = 指数関数的成長

主要納品物
AnswerClip™ Studio

 質問別 AnswerClip™(≤15s/16:9・9:16)

 タイトル/説明/ハッシュタグサムネイル複数案

 導線設計
  「質問 → AnswerClip™ → 本編の深いリンク → 資料DL/問い合わせ」

 構造化データ設計
  LP/記事に VideoObject/Clip/SeekToAction(推奨テンプレ)

AnswerClip™ Studio INTEGRATED CONTENT DELIVERY SYSTEM 主要納品物 / Core Deliverables 質問別 AnswerClip™ 16:9 Format 9:16 Format ≤15s 多言語タイトル/説明/ハッシュタグ JP | EN | CN | KR | ES | FR | DE Title タイトル最適化 Description 説明文作成 #keyword #trending #answerclip #video サムネイル複数案 Option A Option B Option C 構造化データ設計 { “@type”: “VideoObject”, “@type”: “Clip”, “potentialAction”: { “@type”: “SeekToAction”, “target”: “deeplink” } } LP/記事用推奨テンプレート 導線設計 / User Journey Flow 質問 ? User Query AnswerClip™ 15秒回答動画 本編 Deep Link Full Content コンバージョン 資料DL 問い合わせ Action/Lead Seamless user journey from initial question to final conversion Each step optimized for engagement and retention with deep linking technology LP Landing Page統合 SEO 検索最適化対応 API システム連携可能 KPI 効果測定対応

 AnswerClip™ Studioは、質問→モーメント→根拠つき15秒映像→深いリンクという一筆書きの導線を、研究実装と公開仕様の両面から固めたサービスです。


 Leonard Pictures ®︎ に依頼する価値は、(1) 学術的に裏づけられた正確性、(2) 検索/AI面と連動する公開設計、(3) KPIに直結する運用。短く、正しく、すぐ届くを標準装備にして、露出→視聴→商談化を最短でつなぎます。

AnswerClip™ Studio 短く、正しく、すぐ届く Q 質問 Question Input 解析 M モーメント Key Moment 構築 15s 根拠つき 映像 Evidence-based Video 配信 L 深いリンク Deep Link FOUNDATION ARCHITECTURE 研究実装 Research Implementation 学術的検証と実証的基盤 Academic Validation 公開仕様 Public Specification 標準化と相互運用性 Standardization & Interoperability Leonard Pictures®︎ – Core Value Proposition 1 学術的に裏づけられた 正確性 Evidence-based Accuracy 2 検索/AI面と連動する 公開設計 Search/AI Integration 3 KPIに直結する 運用 KPI-driven Operations 露出 視聴 商談化

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)

カテゴリ概要価格レンジ(税別)
データ科学に基づく映像制作アナリティクス×映像。検索意図/QFO設計、仮説検証、計測ダッシュボードまで含むデータ駆動型制作。¥3,500,000〜¥12,000,000(コンサル)+制作費別
動画制作(企業VP/製品・採用など)通常の映像制作。HDR対応、短尺セット、字幕等。¥5,800,000〜¥22,000,000〜
映画制作(短編/長編/シリーズ)ブランデッド映画・ドキュメンタリー等。¥28,000,000〜¥180,000,000〜
AI‑Native Film™AI理解前提の構造化映像。Clip/SeekToAction/深いリンク搭載。¥6,800,000〜¥25,000,000
AnswerClip™ Studio“質問に≤15秒で答える”クリップの量産運用。初期¥1,800,000+¥260,000〜¥380,000 / 本(ボリュームで変動)
CineGraph Link™映像内エンティティのWikidata/Schema連携と時刻同期。初期¥1,800,000+対象数に応じ加算/運用¥700,000〜/月

※ 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)

プラン期間費用(税別)主な成果物
DS‑Insight Starter3週間¥3,500,000検索意図×QFOマップ、KPI基準、テスト設計、クリエイティブブリーフ×1、改善バックログ
DS‑Growth Intelligence6週間¥6,800,000上記+簡易予測(視聴→CV)、ブリーフ×3、計測設計、ダッシュボード初期構築
DS‑Enterprise Intelligence10週間¥12,000,000上記+MMM‑lite/LTV考慮、運用設計、内製化トレーニング(1日)

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)

パッケージ目安尺/撮影料金(税別)同梱物
Essential4–5分 / 撮影1日¥5,800,000〜本編、短尺3本、6K/HDR、編集2回
Standard6–8分 / 撮影2–3日¥9,800,000〜本編、短尺6本、6K/HDR、カラー、編集3回
Premium8–10分 / 撮影3–4日¥15,000,000〜本編、短尺10本、HDRグレーディング、5.1ch
Flagship12–15分 / 撮影4–5日¥22,000,000〜本編、短尺15本、HDR/5.1ch、キービジュアル

映画制作
(ブランデッド映画/ドキュメンタリー/シリーズ)

カテゴリ料金レンジ(税別)同梱物
Short Brand Film10–15分¥28,000,000〜¥45,000,000企画/脚本/撮影3–5日/編集/カラー/5.1ch/キービジュアル
Feature Documentary60–90分¥85,000,000〜¥180,000,000長期取材/撮影10–25日/編集12–20週/カラー/整音
Episodic Series3×20分 等¥65,000,000〜¥120,000,000企画/脚本/撮影複数ブロック/シリーズ統一デザイン/配信設計

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)

パッケージ目安尺/撮影料金(税別)同梱物
Essential6–8分 / 撮影1–2日¥6,800,000〜本編、短尺5本、タイムコード台本時間根拠つき要約JSON‑LD(Clip/SeekToAction)深いリンクURL、編集2回
Standard6–8分 / 撮影2–3日¥12,000,000〜上記+短尺10本、キービジュアル、編集3回
Flagship10–15分 / 撮影4–5日¥25,000,000〜上記+短尺20本、HDR/5.1ch、編集4回

AnswerClip™ Studio
(質問に≤15秒で答える)

ボリューム/項目仕様単価(税別)備考
8–9本≤15秒 / 16:9, 9:16¥380,000 / 本数値/出典オーバーレイ、本編への深いリンク導線
10–19本同上¥345,000 / 本
20–49本同上¥300,000 / 本
50本〜同上¥260,000 / 本同上+軽微テンプレ差し替え可
セットアップ(初回)¥1800,000Q&Aマップ整備、テンプレ設計、命名規約
月額運用(任意)30本/月¥6,600,000 / 月編集/配信/レポート

CineGraph Link™
(映像×知識グラフ連携)

項目仕様料金(税別)備考
初期セットアップスキーマ定義/運用手順/データモデル/実装テンプレ¥2,500,000
20エンティティQID/別名/属性/参照・時間範囲+¥1,800,000シーン別出現マップ含む
50エンティティ同上+¥3,800,000
100エンティティ同上+¥6,800,000
月次運用差分更新・監査¥500,000〜 / 月ボリュームに応じ見積

オプション(共通)

オプション料金(税別)備考
多言語字幕パック(長尺≤10分)¥350,000 / 言語翻訳/字幕SRT/校正。10分超は +¥25,000/分
ナレーション(プロ)¥180,000 / 言語(〜10分)以降 +¥12,000/分
高度モーショングラフィックス¥500,000〜尺・難易度で見積
3D/CGI/VFX¥800,000〜ショット数・難易度で見積
スチル撮影(同時)¥180,000 / 日RAW現像20点含む
BGMライセンス(プレミアム)¥120,000〜曲数・媒体で変動
有名タレント/専門家出演別途見積キャスティング/肖像権/拘束に依存
配信セットアップ¥150,000〜サムネ/説明/タグ/公開・計測設定
DeepLink Factory™(既存動画)¥800,000/本 + ¥30,000/分ショット分割/字幕/時間根拠要約/JSON‑LD/深リンク

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

経営コンサルティング

アドバイザリー
コンサルティング
ハンズオン

D‑MODEL

アドバイザリー
コンサルティング
ハンズオン

経営モデリング

アドバイザリー
コンサルティング
ハンズオン

R&D

Symbiotic Digital Transformation
Cognitive Evolution Lab
Leonard Pictures®︎

AI 導入支援

D‑AI Scan
D‑AI Roadmap
D‑AI Pilot

ナレッジAI/RAG

D‑AI RAG Blueprint
D‑AI RAG Build
D‑AI RAG Run

AI 業務アプリ/オートメーション

D‑AI Copilot
D‑AI Docs
D‑AI Agent

AI マーケティング&クリエイティブ

D‑AI Ads
D‑AI Video
D‑AI Brand Studio

AI 教育・内製化

D‑AI Top Meeting
D‑AI Academy
D‑AI Builder

 

 

AIアプリ導入支援

アドバイザリー
コンサルティング
アプリケーション制作

AIアプリケーション

D professions’ AI®︎
ILLUVEO AI
JSON

AI 広告

アドバイザリー
コンサルティング
広告運用代行(フルマネージド)
Lab(実験導入)
Scale(拡大型)
OS(エンタープライズ)

AI SEO

アドバイザリー
コンサルティング
実装・伴走スクワッド

AI モード対策

アドバイザリー
コンサルティング
ハンスオン

AI による概要対策

アドバイザリー
コンサルティング
ハンズオン

クエリ ファンアウト対策

アドバイザリー
コンサルティング
対策システム作成

データ科学✖️映像

Leonard Pictures ®︎
データ科学に基づく映像制作
動画制作
映画制作
AI‑Native Film™
AnswerClip™ Studio
CineGraph Link™

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