Typeframes

最短の道は、製品ページか一文を渡すことだ。ツールはページを読み、中心の利点を取り出し、台本を書き、各行にシーンを当てる。返ってくるのは構造のある粗い編集で、素材クリップを並べたスライドではない。白紙のタイムラインから始めるのではなく、直すところから作業が始まる。

台本の作成、音声合成、字幕の付与が同じ実行で終わる。声は数十言語に対応し、字幕のタイミングは音声に自動で追従する。書き手、ナレーター、字幕アプリを往復する手間が消える。代わりに、台本の誤りは声にも字幕にも残る。まずテキストを直すべきだ。

Revidには、その領域で既に再生されている動画を集め、構造が効く理由を分解したフィードがある。チャンネルを追い、見つけた型を自分の版に作り替えられる。AI製品動画ジェネレーターにとって、ここが本当の課題に触れる部分だ。生成はもう簡単である。何を作るかを決める方が難しい。

プロジェクトはシーン、字幕、音声を別トラックに分けた編集画面に届く。シーンを切り、台詞を書き換え、声を変え、クリップを差し替えても、動画全体を再生成せずに済む。2分の台本を一発で当てるモデルは存在しないため、この層が要になる。まともな下書きを公開できる完成品に変えるのが、この層の役目だ。

完成した動画は同じアカウントからTikTok、YouTube、Instagramへ送れる。予約配信と実績数値がプロジェクトの隣に並ぶため、どの版が視聴を保ったかが見える。ツールから直接出せば、ダウンロードして再アップロードする工程が省ける。小さなチームが半日を失うのはたいていこの工程だ。

RevidはレンダリングをAPI、MCPサーバー、コマンドラインツールで開放する。CMS、リリース手順、エージェントから動画を起動でき、Web画面を開く必要はない。モデル呼び出しは原価で通すと会社は説明する。大量に書き出すならこの点が効く。消費者向け動画アプリとの分かれ目もここにある。