NeuroVidz
NeuroVidz · 動画
NeuroVidzは、クリップの映像と音の両方を読み取り、視聴者の脳がどう反応するかを瞬間ごとに予測するAI動画エンゲージメント分析ツールである。注意力のタイムライン、0〜100のエンゲージメントスコア、感情トラックを返し、集中が途切れる秒と、それを直す編集箇所を示す。公開前に実行できる動画注意力分析だと考えればいい。編集者、マーケター、クリエイターは、再生数が入ってから推測するのではなく、公開前にカットを試すために使う。
NeuroVidz について
NeuroVidzとは
NeuroVidzは、動画と音声を扱うウェブベースの分析ツールである。クリップをアップロードすると、その中の知覚シグナルを脳反応のモデルに対応づける。生の再生数ではなく、注意力・エンゲージメント・感情の読みが得られる。
対象とする問題は単純である。大半のフィードバックは遅すぎる。維持率のグラフが落ち込みを示すころには、編集はすでに公開されている。それでは学習の効率が悪い。NeuroVidzはそのフィードバックをタイムライン上に、秒単位で引き寄せる。だから落ち込みは、まだ手を打てる編集の判断になる。
最大の制約は範囲である。このツールは1回の分析で最大3分のクリップを読む。長い素材は、気になる区間に切り出さなければならない。また、シグナルを読んで反応を予測するだけで、どんな物語を語るべきかは教えない。まったく教えない。創作上の判断は利用者に残る。
はじめ方
- neurovidz.comでアカウントを作り、無料のスタータークレジットから始める。
- mp4、mov、webm、または音声のみのファイルをアップロードする。3分を超えるものは対象区間を選ぶ必要がある。
- 分析を走らせる。1回の読み取りは約3分で、毎秒およそ39個のシグナルを抽出する。
- 注意力・エンゲージメント・感情のトラックを確認し、注意力が途切れた瞬間の提案された編集箇所を開く。
- 再編集して再アップロードし、公開前に新しいスコアを古いスコアと比べる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 動画編集者：送る区間が3分以内であれば、本番前に粗いカットを予測される視聴者反応と照らし合わせて試せる。
- ソーシャルメディアのマーケター：短尺広告やリールを確認し、注意力が落ちる正確な秒を見つけて、より締まったつかみを出す。
- コンテンツクリエイターやYouTuber：導入やオチの2つのバージョンを比べ、どちらが長く集中を保つかを見る。短尺動画の視聴維持ツールとして機能する。
- 動画つきのポッドキャスター：音声トラックと映像の両方を含むクリップについて、感情と注意力の読みを得る。
タスク
- 落ち込みの特定：公開後に維持率グラフから推測するのではなく、集中が途切れる正確な秒を突き止める。タイムスタンプに紐づいた動画編集フィードバックが得られる。
- 編集の採点：画面上と音の中の実際の出来事に反応する0〜100のエンゲージメントスコアが得られる。見栄えだけの数字ではない。
- 感情を時系列で読む：クリップの感情的な形を秒単位でなぞる。ツールは確信が持てないときはそう言い、無理にラベルを貼らない。
- バージョンの比較：同じ区間の2つのカットを走らせ、決める前にどちらが高く出るかを見る。
シーン
- 公開前レビュー：出荷前日に最終カットを走らせ、まだ間に合ううちに弱い箇所を直す。
- 広告テスト：2つのつかみを並べ、最初の数秒を超えて注意力を保つほうを選ぶ。
- 講座・チュートリアルの編集：学習者が講座のある区間で離脱する箇所を見つけ、無駄な間を削る。
- クライアント案件：勘ではなく、具体的なスコアとタイムラインで編集の判断を裏づける。
主な機能
注意力と落ち込みの追跡
NeuroVidzは、集中がどこで保たれ、どの秒で途切れるかを示す。この秒単位の読みが、漠然とした「中だるみ」を具体的なカット位置に変える。だから区間全体を編集するのではなく、どこを削るべきかが分かる。
0〜100のエンゲージメントスコア
エンゲージメントスコアは、画面上と音の中で実際に起きていることに反応して動く。映像だけではない。平坦なテイクと引き込むテイクは、フレームだけを見れば似て見えることがある。このスコアは両者を見分けるために作られている。バージョンをまたいで追える単一の数字である。そこが要点だ。
感情タイムライン
このツールはクリップの感情的な形を秒単位で並べる。ある瞬間を自信をもって読めないときは、偽のラベルを貼るのではなく、そう告げる。読みを編集の根拠に使うときには重要な点である。推測は渡されない。
映像と音声をまとめて分析
音声のみのクリップは半分のクレジットレートで走り、完全なクリップは映像と並んで声・音楽・ビートを読む。声、音楽、オチの前に保たれる沈黙。すべてがスコアに流れ込む。フレームだけを見るツールは、シグナルの半分を取りこぼす。これは実際の欠落である。
スコアだけでなく、提案された編集
各読みには、次のカットで行う具体的な編集が、注意力が途切れた瞬間に紐づいて付いてくる。自分で解釈しなければならないグラフではなく、修正の出発点が得られる。なぜ重要か。次なる一歩のないスコアは、ただの数字にすぎないからだ。
棄権した読みには課金しない
システムがクリップを自信をもって分析できないときは棄権し、棄権した分析はクレジットを一切消費しない。処理の途中でエラーになったアップロードはクレジットを自動で返金する。だから支払うのは、実際に届けられた分析の分だけである。
期限のないプリペイドクレジット
料金はプリペイドのクレジットパックで動く。サブスクリプションも毎月のリセットもない。1クレジットはおよそ動画30秒分で、切り上げ計算だ。未使用のクレジットは、請求サイクルの終わりに消えるのではなく、次のクリップを待つ。
メリットとデメリット
メリット
- 映像と音をまとめて読むため、スコアはフレームだけを見るツールには見えない音声の手がかりを反映する。
- 集中が途切れる正確な秒を示すので、フィードバックを編集で実行に移しやすい。
- サブスクリプションも期限もないクレジットパックなので、月単位ではなくクリップ単位で支払える。
- 棄権した分析と失敗した分析はクレジットを消費しないため、粗いカットを試すリスクが下がる。
- 音声のみのファイルを半分のクレジットレートで扱える。ポッドキャストやナレーションに便利だ。
デメリット
- 1回の分析でクリップは3分までなので、長い素材は読む前に手作業で区切る必要がある。
- パックは常に在庫があるとは限らない。料金ページによるとクレジットパックはときどき在庫切れになり、新規購入が止まることがある。
- 物語の助言ではなくエンゲージメントと感情のシグナルに焦点を当てるため、創作上の判断は依然として自分で下す必要がある。
- 公開APIがないため、自社のパイプライン内で分析を回したいチームはまだ作業を自動化できない。
よくある質問
映像と音の知覚シグナルを脳反応のモデルに対応づけ、クリップ全体にわたって注意力・エンゲージメント・感情を秒単位で測定する。単一の再生数ではなく、注意力と落ち込みのトラック、0〜100のエンゲージメントスコア、感情タイムラインが得られる。
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