AI プロモ動画スキル

AI プロモ動画スキル は何をしますか？

AI 生成プロモ動画のためのエンドツーエンドパイプライン。ユーザーが AI 動画生成ツールを使ってマーケティング/ブランド/プロモ動画の企画、執筆、制作を行いたい場合に使用します。

このスキルの対象範囲

以下の 4 フェーズからなる完全なワークフロー:

1. モデル調査 — 動画生成モデル（主に doubao-seedance）の調査、機能レポートの作成
2. マーケティングコピー — ポジショニング、バリュープロポジション、差別化要因、CTA の作成
3. ナレーション台本 — デジタルヒューマンやナレーター向けの話し言葉スタイルの台本、チャンネル別の複数長さバージョン
4. ショット別プロンプト — モデルの公式記法に従った具体的な動画生成プロンプト

トリガー条件

ユーザーが次のことを行いたい場合にトリガー:

• AI ツールを使ってプロモ/ブランド/マーケティング動画を作成する
• AI 動画生成モデル（seedance、Sora、Kling、Runway など）を調査する
• 動画用のナレーション/ナレーション台本を書く
• AI 動画モデル向けのショット別プロンプトを書く
• エンドツーエンドの AI 動画制作を計画する

以下の場合はトリガーしない: 通常の動画編集タスク、画面録画チュートリアル、非 AI 動画作業、動画コンテキストのない純粋なコピーライティング。

汎用性の原則（重要）

このスキルはフレームワークであり、特定の製品、業界、ブランドに紐づいたテンプレートではありません。プロジェクトに取り組む際:

• 参考ファイル内の例は説明用であり、コピーするテンプレートではありません。 実際のオーディエンス、トーン、製品カテゴリに合わせて構造を適応させてください。
• B2B、B2C、教育、その他特定の垂直領域を想定しないでください。 プロジェクトのコンテキストが明らかでない場合は、まずユーザーにオーディエンスと製品について確認してください。
• プロジェクト自身のブランドアセットをデフォルトとして使用します — 色、トーン、実績はプロジェクトの README やブランドフォルダから取得し、特定の値を想定しないでください。
• 以下のスタイルルール（反 AI スラップ）はデフォルトであり、絶対的な命令ではありません。 プロジェクトが異なるトーンを必要とする場合（例: クリックベイト広告では「震惊体」が適切かもしれません）、その旨をユーザーに提示してください。それ以外の場合はデフォルトを維持します。

中核原則: 成果物はプロジェクトドキュメントに出力する

すべての成果物（調査レポート、コピー、台本、プロンプト）は、プロジェクトの docs/promo/ ディレクトリ（または同等の場所）に Markdown ファイルとして書き込む必要があります。チャットにそのまま出力しないでください。これにより、セッションをまたいで保存され、人間がレビュー・編集できるようになります。

ユーザーの意図によるルーティング

ユーザーの依頼	フェーズ	実行内容
「XX 视频模型を調査して」/「seedance の使い方」	調査	references/research-template.md を読み込み、調査サブエージェントを派遣し、レポートを docs/promo/00-{モデル}-調査レポート.md に保存
「キャッチコピーを書いて」/「広告コピー」	コピー	assets/copy-template.md を読み込み、ユーザーに簡単なインタビュー（ターゲットオーディエンス、ブランドアセット、主要差別化要因）を実施し、docs/promo/01-キャッチコピー.md に書き込み
「ナレーション台本を書いて」/「デジタルヒューマン用の原稿」	ナレーション	assets/voiceover-template.md を読み込み、チャンネルに適した長さのバージョンを作成し、docs/promo/02-台本.md に保存
「動画プロンプトの書き方」/「絵コンテ」	ショットプロンプト	references/shot-prompt-template.md + モデル固有ガイド（例: references/seedance-guide.md）を読み込み、ショット別プロンプトを作成し docs/promo/03-{モデル}-動画プロンプト.md に保存
「ゼロから AI プロモ動画を作りたい」	全 4 フェーズ	フェーズを順に実行し、各成果物を保存し、docs/promo/README.md からリンク

フェーズ 1: モデル調査

目標: 選択したモデルの機能、プロンプト規則、API、価格、注意点に関する構造化レポート。

1. ユーザーにどのモデルを使うか確認する（デフォルト: doubao-seedance-1-0-pro-250528; 予算重視なら pro fast、ブランド動画では lite は避ける）。ユーザーが Sora / Kling / Runway / その他を挙げた場合、そのモデル用の調査サブエージェントを派遣 — references/research-template.md のレポート構造はモデルに依存しません。
2. references/research-template.md を読み込み、調査構造を把握する。
3. 調査サブエージェント（researcher サブエージェントタイプ）を派遣し、実際の URL を引用し、未確認の主張には「要確認」と明記するよう明示的に指示する。価格、API フィールド、リリース日を捏造しないこと。
4. レポートを docs/promo/00-{モデルスラグ}-調査レポート.md に保存する。
5. 後続フェーズに影響を与える主要な制約事項を 3〜5 個強調する（例: 「モデルは信頼できるテキストを生成できない → すべての字幕は後処理で合成する必要がある」）。

ターゲットが doubao-seedance の場合、references/seedance-guide.md も読み込む — 検証済みの 5 段式プロンプト構造、カメラ語彙、既知の問題点が含まれています。他のモデルの場合、ステップ 4 の調査レポートが正規のリファレンスとなります。

フェーズ 2: マーケティングコピー

目標: 後続のナレーション台本やショットプロンプトの基盤となるメインコピードキュメント。

1. assets/copy-template.md を読み込む。
2. 入力を収集する（不足しているものだけを尋ね、プロジェクトの README、ブランドフォルダ、以前のドキュメントから先に取得する）:
   • ターゲットオーディエンスとその課題 — 1 セグメントの場合も複数の場合もあり、想定しないこと
   • 製品/ブランドの差別化要因（3〜5 個）
   • ブランドのトーンとボイス
   • ブランドのビジュアルアイデンティティ（色、ロゴ、既存アセット）— プロジェクトの実際のブランド設定からカラーコードを取得し、プレースホルダーを使わないこと
   • コールトゥアクション（エンタープライズ/コンシューマー/パートナー/インストール/サインアップなど、製品による）
3. テンプレートの構造に従ってコピーを作成: 1 文のポジショニング → バリュープロポジション → メインストーリー → 差別化要因 → データ/実績 → CTA。
4. docs/promo/01-キャッチコピー.md に保存する。

スタイルルール（デフォルト — プロジェクトが異なるトーンを必要とする場合はユーザーに提示）:

• バズワードではなく平易な言語。日常的な比喩を使い、読者に何かを教える場合にのみ専門用語を残す。
• 主張するだけでなく示す。実際の実績、ランキング、数値を引用し、誇張しない。
• 声に出して読める文。すべての文を頭の中で声に出して読み、プレスリリースのように聞こえる場合は書き直す。

フェーズ 3: ナレーション台本

目標: デジタルヒューマンまたは人間のナレーター向けの話し言葉スタイルの台本。TTS と動画編集に適した構造。

1. assets/voiceover-template.md を読み込む。
2. フェーズ 2 のメインコピーをベースにする — 新しいメッセージを創作しない。
3. 配信チャンネル（抖音/视频号/公众号/官网/B站/朋友圈/开屏 など）をユーザーに確認する — チャンネルによって必要な長さのバージョンが決まる。テンプレートには標準的なバージョン（長尺 60 秒以上、中尺 30 秒、短尺 15 秒）がデフォルトとして記載されているが、固定の要件ではない。
4. 読み上げ規則で注釈を付ける: 読上げ速度、ポーズ、強調マーカー（▲ 強勢、▼ ソフト、… ホールド）、数字は中国語読み。
5. ショット別マッピングテーブル（時間 → ナレーションセグメント → ビジュアル提案）を提供する。
6. docs/promo/02-台本.md に保存する。

スタイルルール:

• 短い文。1 行に 1 つのアイデア、独立した節に分割可能。
• 書き言葉ではなく会話調。「私たちがやっていることは、この両者を結びつけることです」が「本プラットフォームは人材と企業の最適マッチングを実現します」よりも優れている。
• 強勢とポーズのマーカーは重要 — TTS のリズムと動画編集の拍を決定する。

ユーザーが台本を mimo TTS などに投入する場合、assets/segments-template.json に従って segments.json も作成する — ショットごとに 1 セグメント、セグメントごとのスタイル指示を含む。

フェーズ 4: ショット別動画プロンプト

目標: 選択した動画モデル向けの、コピー＆ペースト可能な具体的なプロンプト。ショットごとに 1 つ、バッチ API 呼び出しに使用できるもの。

1. references/shot-prompt-template.md とモデル固有ガイド（seedance の場合は references/seedance-guide.md; 他のモデルの場合はフェーズ 1 の調査レポート）を読み込む。
2. ナレーション台本をショットにマッピングする（通常 1 ショット 5〜10 秒; 総ショット数は総再生時間に比例し、約 5〜8 秒に 1 ショット）。
3. 各ショットに対して、モデルの公式構造に従った完全なプロンプトを作成する。seedance の場合、それが 5 段式:
   • 全体のスタイルと雰囲気
   • 主体（一貫性制約を含む）
   • シーン（環境/照明/小道具）
   • タイムラインの動き（0〜N 秒）
   • カメラワーク + 技術パラメータ
   • 一貫性制約（テキストの透かし/ロゴなし、五指完全）
4. API 呼び出しパラメータ（モデル、解像度、アスペクト比、長さ、シード）とバッチ送信用のコードスニペットを含める。
5. docs/promo/03-{モデル}-動画プロンプト.md に保存する。

seedance のハードルール（実際の失敗から得られたもの）:

• 字幕、ブランド名、ロゴはすべて後処理で合成 — seedance 1.0 のテキストレンダリングは弱い。
• 独立した negative_prompt フィールドはなし — 否定は肯定的な制約に組み込む（「不要文字」ではなく「无文字」）。
• 1 プロンプト = 1 ショット。単一のプロンプトで複数ショットのストーリーを試みない; 後処理でカットする。
• ショット間のキャラクターの一貫性には、テキストから動画ではなく、最初のフレームのアンカー画像を使った画像から動画を使用する。
• 必ず最後に明示的な「テキストなし、透かしなし、ロゴなし、キャラクターの五指完全」を追加する。

他のモデルの場合、フェーズ 1 の調査レポートに記載されている、そのモデルの公式プロンプト構造と制約に従う。

実際の制作ランの注意点

このスキルで実際に発生した問題（すべて一般化されており、プロジェクト固有ではない）:

• Boson higgs-avatar プレビューバージョンの透かし — 動画の下部に「このデジタルアバターは AI によって生成されました」と表示される。後処理で ffmpeg を使ってクロップ: ffmpeg -i in.mp4 -vf "crop=W:H-30:0:30,scale=W:H" out.mp4。透かしは動画生成時に追加され、ソース画像によるものではない。
• スキル間のパラメータ混乱 — --skip-check は mimo-lecture-audio-skill には存在するが、boson-ai-skill には存在しない。フラグが転送される前提で使用する前に、必ず当該スキルの --help を確認すること。
• アバターサービスの音声長さ上限 — boson は単一の音声を 60 秒に制限。長い台本は 60 秒以下のセグメントに分割し、後処理で動画を結合する。
• 高品質大量バッチでの画像 API 中継の断続的な切断（RemoteProtocolError）。呼び出しごとに --count 1 を使用してループするか、--quality medium に下げる。
• 動画モデルのタスクキュー — 長い動画（10 秒）は同じモデルでも短い動画（5 秒）より 3〜5 倍時間がかかる。反復時のリトライに備えて予算を組むこと。
• 画像から動画の方がテキストから動画より一貫性が高い — ショット間で同じに見える必要があるキャラクターについては、最初に静止画を生成し、最初のフレームとして再利用する。

実行スキルへの受け渡し

このスキルは計画とプロンプトを生成しますが、API 呼び出し自体は実行しません。フェーズ 4 の後、ユーザーを実行スキルに誘導します:

• 画像生成（アバター/製品ショット）→ image2-api スキル
• ナレーション TTS → mimo-lecture-audio-skill（中国語）または boson-ai-skill（多言語）
• デジタルヒューマン動画 → boson-ai-skill（higgs-avatar、音声から動画モード）
• B-roll / シーンショット → 動画モデル API を直接呼び出し（seedance/Sora/Kling 用のラッパースキルはまだありません）

出力インデックスファイル

全 4 フェーズの後、docs/promo/README.md をインデックスとして維持します — すべての成果物、実行順序、予算見積もり、未決定事項をリストします。これはユーザーが次回セッションで再開するために開くファイルです。

全出力にわたるスタイル（反 AI スラップデフォルト）

これらのルールは、誠実で反スラップなコンテンツに対する好みを反映しています。デフォルトです — プロジェクトが異なるトーンを必要とする場合はユーザーに提示しますが、それ以外は維持します。

• 見出しは平易に、クリックベイトなし。「震惊！」や「竟然发现...!」は禁止。
• 結論を先に、詳細は後に。ユーザーが項目に対して行動を起こす場合は、段落よりもリスト。
• 不確実性に対して正直に。未確認の事実には「要確認」と明記; URL、価格、機能を決して捏造しない。
• AI スラップ語はデフォルトで削除:「赋能」、「抓手」、「闭环」、「生态」、「一站式」、「行业领先」、「致力于」。それぞれを具体的な動詞または具体的な主張に置き換える。
• レポートに偽の熱意は不要。「太棒了」、「很惊喜」は禁止。成果物は事実を報告する。
• ユーザーの言語に合わせる — 中国語の入力には中国語で出力。