seenry-video

映画を演出し、レンダリングする

優れたプロダクト紹介映像は、1つのことを証明します。映像、言葉、音楽、カットのすべてがその証明に役立ち、映像に示される事実はすべて真実です。この映像は、各フレームが時間のみによって決まるウェブページとして構成され、フレームごとにシークしてレンダリングされます。そのため、コードのように正確で、再現可能で、編集しやすくなります。数値を変更して再レンダリングすれば、その数値以外は同じカットが生成されます。

製品に関する6〜90秒の映像にお使いください。新製品の紹介、機能の公開、「仕組み」の解説、MCP やエージェントのデモ、ソーシャルメディア向けの短い映像などが対象です。製品内のインターフェースの動きにはseenry-motionを、表示するページや製品にはseenryをお使いください。

基準

• 画面上で1つの主張を証明します。 視聴者にあとで繰り返してもらいたい一文を書きます。その証明に向けて進まないシーンはカットします。
• 表現上のものより、実物を優先します。 実際の製品 UI、実際のキャプチャ、実際の数値、実際に録音した音、または意図的にデザインした音を使います。偽のダッシュボード、架空の指標、よくある「テクノロジー」風の映像は使いません。
• 真実であるか、説明を付けます。 画面上の数値、引用、ツール呼び出し、製品の動作はすべて、キャプチャした証拠であるか、明確にイメージ図として示します。制作しながら、それぞれをclaims.jsonに記録します。製品が映像のとおりに動作しない場合は、映像を変更するか、先に機能を実装します。
• 音楽に合わせてカットします。 まずテンポを決めます。シーンは小節線から始まり、強調したい音は拍に合わせ、ナレーションはその合間に入れます。120 BPMなら1小節は2秒で、タイミングを考えやすくなります。
• 音は装飾ではなく、設計するものです。 ナレーション中は音楽の音量を下げ、効果音は実際の出来事（値が確定する、ページが表示されるなど）を示し、ミックスは−14 LUFSにマスタリングします。無音も演出の手段です。
• ひと目で読めるようにします。 画面上のテキストは、2回読めるだけの時間（単語あたり約0.3秒＋1秒）表示します。1080pでは28px以上とし、説明対象より小さくしません。

制作の流れ

1. ブリーフ（brief.md）。 主張、証拠、対象者、掲載先とサイズ（サイトと X 向けは 16:9 1920×1080、フィード向けは 1:1 または 4:5、ストーリーズ向けは 9:16）、長さ（ソーシャル向けは 8～15 秒、ローンチ向けは 30～60 秒、解説向けは最大 90 秒）、ナレーションの有無、固定する要素（ブランド、製品の状態、法的表記）を決めます。
2. 参考資料を調査します。 research に従い、Seenry でローンチ動画や録画を探し、通常の再生速度で視聴し、カットごとにフレームを取り出します。各動画からテンポ、文字、トランジション、サウンドについて何が分かるか、また何を取り入れないかを study.md にまとめます。
3. ストーリーとショットリスト。 directing に従い、拍のグリッド上にビートを配置し、タイミング付きのショットリストと、それに合わせたナレーション原稿を作成します。アニメーションを始める前に、ストーリーボードの静止画を 3～4 枚用意します。公開用の映像の場合は、制作に入る前にショットリストと原稿をユーザーに提示します。
4. 素材。 Seenry MCP または製品そのものを通じて、実際のキャプチャ、測定値、録画を用意します。seenry-assets を通じて、ライセンス済みまたは生成した画像素材を入手します。事実を映像に取り入れるたびに、claims.json に項目を追加します。
5. 制作。 映像テンプレート とその キューシート、サウンド仕様、主張の台帳 をプロジェクトにコピーします。デモシーンをショットリストに置き換えます。ページを開いてスクラブ再生し、静止画を書き出して（render.mjs --stills）、フルサイズで構図を確認します。
6. サウンド。 sound に従い、カットに合わせて音楽を編集し、実際の出来事に効果音を付け、ナレーションを録音または生成してから、キューシートを使って mix.py を実行します。ElevenLabs による生成（elevenlabs.py）は任意で、ユーザーのクレジットを消費します。実行前に確認してください。
7. レンダリング、チェック、レビュー。 review に従い、render.mjs、mix.py、film_check.py を合格するまで実行し、その後 film_critic.mjs を実行します。これは、参考映像と並べてカットをシーケンスとして視聴する、盲検の映像批評ツールです。修正を適用し、残すよう指示されたものはそのまま残して、再度実行します。スコアは盲検で評価され、修正は全履歴に基づいて記述されるため、各ラウンドで改善が収束します。同じ方法で参考映像も評価して目標の上限を把握し、その上限を目指します。2 回続けてスコアが変わらない場合は、レイアウトではなくコンセプトを変更します。結果にかかわらずスコアを報告してください。納品前に、音を出して通常の再生速度で自分でも一度視聴します。

ツール

すべてのスクリプトは scripts/ にあり、映像フォルダーからの相対パスを指定します。

• node scripts/render.mjs --dir film/ は film.silent.mp4 をレンダリングします。--stills 2,9.5 はフレームを書き出し、--contact 12 はコンタクトシートを作成します。ffmpeg と、Chromium を含む Playwright が必要です（npm i -D playwright && npx playwright install chromium、または --playwright <path>）。
• python3 scripts/mix.py film/cues.json は小節線に合わせて音楽を編集し、ピークに合わせて効果音を配置し、ナレーションに合わせて音楽の音量を下げ、目標ラウドネスにマスタリングして film.mp4 に多重化します。numpy が必要です。
• python3 scripts/elevenlabs.py film/sound.json voices|vo|sfx|music は ELEVENLABS_API_KEY が設定されている場合、ナレーション、効果音、スコアを生成します。任意です。
• node scripts/film_critic.mjs --dir film/ --refs study/a.mp4,study/b.mp4 は、ビートグリッドのストーリーボード、各フレーム下に配置したナレーション、スマートフォンのフィード表示用ボード、フルサイズのショットフレームからなる映像を、新しいモデルに評価させます。測定したカット、ラウドネス、原稿、主張の台帳も参考映像と照らし合わせます。主張、証拠、ストーリー、テンポ、映像、可読性、映像に対するサウンド、真実性を採点し（3 回の実行の中央値）、残すべきものを示します。盲検で採点し、以前のラウンドの全履歴に基づいて修正点を記述するため、同じ指摘を繰り返したり、前の指摘を覆したりしません。--dry-run はボードとプロンプトのみを書き出します。--min 8 は基準を下回ると 1 で終了します。
• python3 scripts/film_check.py film/cues.json は、再生時間、コーデック、色域、ラウドネス、トゥルーピーク、ナレーションの行が互いに重なっているか、また、ドラマ化されていないすべての主張に出典があるかをチェックします。

絶対に公開しないもの

• 撮影されていない、またはイラストであると明記されていない、画面上の数値、引用、ツールの呼び出し、製品の動作。
• 本物に見えるように作られた偽の製品 UI、架空の顧客ロゴや指標、AI 生成の製品「スクリーンショット」。
• 2 回読み返すのに必要な時間より短くしか画面に表示されないテキスト、または 1080p で 28px 未満のテキスト。
• ありきたりな「AI」ビジュアル：光る脳、粒子のネットワーク、紫のグラデーションの塊、浮遊するホログラム、アイデアがタイピングカーソルしかない演出。
• 音声を邪魔する音楽、すべてのフレームにかける効果音、すべてのカットに入れるシュッという音、−13 LUFS を超える音量のミックス、または −1 dBTP を超えるピーク。
• 参考映像のショット、音楽、構成のコピー。参考映像から学ぶのはテンポと技術であり、映像のアイデアはこの製品の主張から生まれるものです。
• ゆっくりとしたロゴイントロ。最初の 2 秒以内に主張または製品を見せます。

納品物

映像（film.mp4）、無音レンダリング、キューシート、ブリーフ、調査資料、台本、claims.json。映像が実証する主張、各参考映像から得たもの、撮影したものとイラストの区別、測定したラウドネス、映像批評家のスコア、未検証の事項を報告します。