トリガーキーワード

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> Draft: i2v のバッチ生成と自動 Video QA は未実装。実在する補助ツールと手動レビューの範囲で使用する。

MV Composer — Remotion + i2v 動画生成（横型 & 縦型）

Remotion（React ベース動画フレームワーク）と Kling 3.0 i2v を組み合わせ、 プロモーションMV動画・バイラルショート動画を自動生成するスキル。

主な用途:

• 横型 (16:9): サービス/講座の宣伝MV、SNS広告動画、LP埋め込み動画
• 縦型 (9:16): TikTok、YouTube Shorts、Instagram Reels
• 正方形 (1:1): Instagram フィード

フォーマットプリセット

| プリセット | 解像度 | アスペクト比 | 用途 | |-----------|--------|------------|------| | horizontal | 1920x1080 | 16:9 | YouTube, LP埋め込み, SNS広告 | | vertical | 1080x1920 | 9:16 | TikTok, YouTube Shorts, Reels | | square | 1080x1080 | 1:1 | Instagram フィード |

Root.tsx で PRESETS.horizontal / PRESETS.vertical / PRESETS.square を切り替え。 MVComposition.tsx の useScale() で自動スケール。

アーキテクチャ概要

台本（AIDA 8シーン or バイラル Hook→Body→CTA）
  ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 素材生成（並列実行）                              │
│  ├─ Gemini 3 Pro: イラスト生成 + ロゴ生成        │
│  ├─ ElevenLabs: ナレーション音声 (TTS)            │
│  └─ Kling 3.0 (fal.ai): i2v アニメーション (1-2本)│
└─────────────────────────────────────────────────┘
  ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Remotion コンポジション                          │
│  ├─ シーンコンポーネント                          │
│  │   ├─ i2v動画背景 (OffthreadVideo)             │
│  │   ├─ 静止画背景 (Img + Ken Burns)             │
│  │   └─ React MG (SVGチャート/ターミナル等)       │
│  ├─ テロップ（グラデーション背景バー付き）        │
│  ├─ ナレーション音声 + BGM                        │
│  ├─ ロゴ/ウォーターマーク                         │
│  └─ CrossFade トランジション                      │
└─────────────────────────────────────────────────┘
  ↓
npx remotion render → MP4 (H.264)

制作フロー（横型プロモーションMV）

Step 1: 台本設計

8シーンの AIDA 構成で台本を作成する。

F1: Hook（フック）     — 共感を引く問題提起
F2: Problem（課題）    — 具体的な痛みの描写
F3: Insight（気づき）  — パラダイムシフトの一言
F4: Evidence（証拠）   — 市場データ/成長曲線
F5: Split（比較）      — Before/After の対比
F6: Demo（実演）       — 実際の操作画面
F7: Proof（信頼）      — ツール連携/実績
F8: CTA（行動喚起）   — 価格 + ボタン + ブランド

各シーンに必要な情報:

• dur: ナレーション尺（秒）
• terop: テロップテキスト（main / sub）
• motion_type: i2v | ken_burns | react_mg | static

Step 2: 素材生成

イラスト生成（Gemini 3 Pro）:

bash
python3 skills/nanobanana/scripts/nanobanana.py \
  "Anime style, frustrated person at desk with laptop, warm amber lighting, dark room" \
  --output public/assets/illustrations/f1_scene.jpg

ナレーション生成（ElevenLabs）:

bash
# voice_id: Hajime = SOuiRq8aXqyALuq5QIQ8（日本語男性）
# 生成後 ffmpeg atempo=1.15 で高速化
ffmpeg -i narration_raw.mp3 -filter:a "atempo=1.15" -y narration_fast/frame_01.mp3

Step 3: i2v アニメーション生成（Kling 3.0）

重要: 1動画あたり i2v は 1-2シーンに限定。コスト最適化のため。

汎用 i2v バッチスクリプトは未実装。承認済みの動画生成ワークフローで必要な1-2シーンを個別生成し、mv-composer/public/assets/i2v/ に配置する。

Step 4: Remotion コンポジション

MVComposition.tsx の scenes 配列を編集し、各シーンコンポーネントを実装。

Step 5: レンダリング & レビュー

bash
# 横型レンダリング
npx remotion render src/index.ts MV01-anime output/mv01_final.mp4 --codec h264

# 縦型レンダリング
npx remotion render src/index.ts MV01-vertical output/mv01_vertical.mp4 --codec h264

# フレーム抽出で目視確認
ffmpeg -ss 2 -i output/mv01_final.mp4 -vframes 1 -q:v 2 /tmp/check_f1.jpg

縦型動画（TikTok/Shorts）の制作フロー

バイラルスクリプト生成

bash
python3 skills/viral-short-video/scripts/generate_viral_script.py \
  --topic "AIで業務を自動化する方法" \
  --duration 30 \
  --target "30代のビジネスパーソン" \
  --session "ai_automation"

出力の viral_script.json を読み、scenes 配列を MVComposition.tsx に反映して Remotion でレンダリング。

ピークフック抽出（バズ動画分析）

bash
# プリセット素材をダウンロード（初回のみ）
bash skills/viral-short-video/scripts/download_assets.sh

# バズ動画のフックを分析
python3 skills/viral-short-video/scripts/generate_viral_script.py \
  --analyze-video hook_viral_10 \
  --topic "AI自動化" --duration 30

viral-short-video 生成ツールのパラメータ

| Parameter | Default | Description | |-----------|---------|-------------| | --topic | (必須) | 動画のトピック | | --product | - | 商材/サービス名 | | --duration | 30 | 動画の長さ: 15, 30, 60 | | --target | - | ターゲット層 | | --tone | casual | casual / professional / energetic / storytelling | | --hook-style | auto | auto / curiosity / fomo / social_proof / pattern_interrupt / contrarian | | --split-screen | false | スプリットスクリーン指示 | | --analyze-video | - | ピークフック抽出（プリセット名 or ファイルパス） | | --dry-run | false | 結果表示のみ |

縦型レイアウトの注意事項

• テロップ: TikTokセーフゾーン Y位置55-65%（上15%・下20%は避ける）
• 字幕: 1行5-8文字、最大2行、太字白+黒縁3px
• useScale() でフォントサイズ自動調整（s = width / 1920）

バイラルテクニック チートシート

1. 冒頭3秒フック（最重要）

データ: 3秒維持率65%超 → 4-7xインプレッション / エンゲージメント+340%

7つの心理トリガー (バイラル動画の84.3%で使用):

| # | トリガー | 日本語フック例 | 英語フック例 | |---|---------|--------------|-------------| | 1 | パターンインタラプト | 「ちょっと待って、これ見て」 | "Wait, look at this" | | 2 | キュリオシティギャップ | 「99%の人が知らない○○」 | "Nobody tells you this about..." | | 3 | FOMO | 「今だけ」「これ見逃したら損」 | "You're missing out on..." | | 4 | ソーシャルプルーフ | 「100万人が使ってる」 | "1M people already use this" | | 5 | 感情的覚醒 | 「マジでヤバい」「信じられない」 | "I can't believe this works" | | 6 | サプライズ | （目を見開く + 沈黙1秒） | (wide eyes + 1s pause) | | 7 | 個人的関連性 | 「○○な人だけ見て」 | "If you're a target], watch this" |

2. モジュラー構造

[Hook: 0-3秒] → [Body: 3-15秒] → [CTA: 15秒+]

Hook部分だけ差し替えてA/Bテスト。制作コスト-40%、テスト速度2x。

3. ループブリッジ

• リウォッチ = アルゴリズムブースト+84%
• 70%完視聴率 → アルゴリズム推進
• パターン: 動画の最後で「さっき言った○○だけど...」→ 冒頭に戻る

4. フラッシュテキスト

• 最後の2-3フレーム（0.1秒未満）に赤/黒文字を一瞬表示
• 意識的に読めない速度 → リウォッチ誘導
• テキスト例: 「もう一回見て」「隠しメッセージ」「気づいた？」

5. 字幕（キャプション）

• 85%がミュート視聴 → 字幕で維持率+31%、エンゲージメント+38%
• TikTokセーフゾーン: Y位置55-65%（上15%・下20%は避ける）

6. 音声ペース

• 1.1-1.3xの速い音声 → 離脱防止
• ElevenLabs の場合 atempo=1.15 で後処理

クオリティチェックリスト（v1→v16 で確立）

視認性

• ] テロップ main: 52px以上（bold時 64px以上）※横型基準、縦型は自動スケール
• ] テロップ sub: 32px以上
• ] テロップ背景: 下部グラデーションバー必須
• ] 吹き出し/ラベル: 24px以上、背景の不透明度 0.14 以上

ロゴ・ブランド

• ] ロゴを入れるなら 存在感のあるサイズ にする（小さいなら入れない）
• ] ウォーターマーク: 140px 幅、opacity 0.5 以上
• ] ツールロゴ: コンテナ 88px、アイコン 60px、名前 20px

色彩・バリエーション

• ] 全シーン同色系にしない。最低2色系統を混ぜる
• ] F8 CTA は白背景推奨（暗い背景ではロゴが見えない）

モーション

• ] i2v は 1-2シーン に限定（コスト＋品質のバランス）
• ] 静止画シーンは Ken Burns（scale 1→1.04~1.08）で動きをつける
• ] React MG: spring animation + interpolate で生き生きと

データ可視化

• ] 棒グラフより折れ線グラフ（成長曲線）のほうがダイナミック
• ] SVG dashOffset アニメーションで線を描画する演出

ファイル構成

mv-composer/
├── src/
│   ├── index.ts              # registerRoot
│   ├── Root.tsx              # Composition 定義（PRESETS: horizontal/vertical/square）
│   └── MVComposition.tsx     # 全シーンコンポーネント + useScale() + メイン構成
├── public/
│   ├── bgm.mp3
│   ├── narration/
│   ├── narration_fast/       # frame_01.mp3 ~ frame_08.mp3
│   └── assets/
│       ├── logo.png
│       ├── i2v/              # Kling 生成動画（1-2本）
│       ├── illustrations/    # Gemini 生成イラスト
│       ├── logos/            # ツール/企業ロゴ
│       ├── hooks/            # フック分析用素材（download_assets.sh で取得）
│       └── gameplay/         # ゲームプレイ背景素材（同上）
├── scripts/                  # プロジェクト固有の生成補助スクリプト
├── output/                   # レンダリング済み MP4
├── package.json
└── tsconfig.json

必須環境

| 項目 | 値 | |------|-----| | Node.js | 18+ | | Python | 3.11+（i2v / スクリプト生成用） | | FAL_KEY | fal.ai APIキー（Kling 3.0 用） | | ELEVEN_API_KEY | ElevenLabs APIキー（TTS 用） | | GEMINI_API_KEY | Gemini API（イラスト/ロゴ/スクリプト生成） |

コスト目安（1本あたり）

| 項目 | 単価 | 数量 | 小計 | |------|------|------|------| | Kling 3.0 i2v | $0.35/5秒 | 2本 | $0.70 | | ElevenLabs TTS | ~$0.05/シーン | 8本 | $0.40 | | Gemini イラスト | 無料枠 | 6枚 | $0.00 | | Gemini スクリプト | 無料枠 | 1回 | $0.00 | | Remotion レンダリング | ローカル | 1回 | $0.00 | | 合計 | | | ~$1.10 |

よくある改善パターン

| 問題 | 解決策 | |------|--------| | テロップが小さくて読めない | 52px+、グラデーション背景バー追加 | | ロゴが小さくて存在感ない | 入れるなら大きく。小さいなら入れない | | 全シーン同じ色で単調 | 暖色/寒色を混ぜる、React MG シーンを挟む | | 棒グラフがつまらない | 折れ線の描画アニメーション + グローライン | | 静止画が動かなくて安っぽい | 1-2シーンだけ i2v、残りは Ken Burns | | CTA が目立たない | 白背景 + 大きいロゴ + パルスするボタン | | ナレーションが遅い | atempo=1.15 で高速化（ピッチ変化なし） | | 縦型でレイアウト崩れ | useScale() でスケールファクター適用 | | 絵文字アイコン3連が安っぽい | UIモックアップパネルに置換（下記テンプレート参照） | | テロップとシーン内テキストが被る | テキスト内蔵シーンは terop: null にする（下記ルール参照） |

日本語TTS発音QAパイプライン

ElevenLabs eleven_multilingual_v2 は漢字の誤読が頻発する。 必ず Whisper STT で検証し、NG なら読みがなヒントで再生成する。

既知の誤読パターン（ElevenLabsで確認済み）

| 原文 | 誤読 | 修正（ひらがな/カタカナ） | |------|------|-------------------------| | 承認 | チョンキン | しょうにん | | 着金 | ちゃくきん（OK） / 着きん | ちゃくきん | | 60日 | 翌日 | ろくじゅうにち | | 払った | はばった | 支払った | | 成果 | 成功 | せいか | | ClearPay | クリアペー | クリアペイ | | USDC | （無音/不明瞭） | ユーエスディーシー | | CPA | （不明瞭） | シーピーエー | | 承認率 | 成人率 | しょうにんりつ | | 品質スコア | — | ひんしつスコア |

QAフロー

1. ElevenLabs TTS で音声生成
2. fal.ai Whisper で書き起こし（language: "ja"）
3. 原文と比較（句読点除去で部分一致チェック）
4. NG → ひらがな読みヒントに置換して再生成
5. 再度 Whisper で検証 → PASS まで繰り返し

丁寧語バリアント

ナレーションのトーンを変える場合（丁寧語、カジュアル等）:

• 全シーンのテキストを書き換えてからバッチ再生成
• 丁寧語化で尺が伸びることが多い → シーン dur の再調整必須
• 例: 「それだけ。」→「それだけです。」で +0.5s 程度

テロップ被り防止ルール

原則: シーンに複合テキスト要素が内蔵されている場合、Terop オーバーレイは付けない。

判定基準

| シーンタイプ | テキスト内蔵 | terop | |-------------|------------|-------| | i2v 背景のみ | なし | あり（main + sub） | | Ken Burns + シンプル背景 | なし | あり | | ブランドリビール（ロゴ+タグライン） | あり | null | | UIモックアップ（パネル+ラベル） | あり | null | | ダッシュボード（メトリクス+チャート） | あり | null | | CTA（ロゴ+スローガン） | あり | null |

被りが発生すると情報が二重になり安っぽく見える。 テキスト内蔵シーンではシーンコンポーネント内でフォントサイズ・配置を完結させる。

React MG シーンテンプレート集

1. UIモックアップパネル（ClearPay F4実績）

ガラスモーフィズムの2パネル構成。プロダクトのUXを視覚化する。

Phase 1 (0–50f): パネルが左右からスライドイン
  - 左パネル: 操作ステップ1（タイプライターURLなど）
  - 右パネル: 操作ステップ2（カウンターアップなど）
Phase 2 (50–70f): 各パネルにチェックマーク出現
Phase 3 (70f+): パネルが左右に退場 → パンチラインテキスト中央表示

パネルスタイル:

tsx
background: "rgba(255,255,255,0.04)",
backdropFilter: "blur(20px)",
borderRadius: 20 * s,
border: "1px solid rgba(255,255,255,0.08)",
boxShadow: "0 12px 48px rgba(0,0,0,0.4), inset 0 1px 0 rgba(255,255,255,0.06)",

タイプライター演出:

tsx
const urlChars = Math.min(Math.floor(Math.max(0, frame - delay) * 1.8), fullText.length);
// カーソル点滅: frame % 12 < 6 ? 1 : 0

カウンターアップ:

tsx
const amount = interpolate(frame, [startF, endF], [0, targetValue], {
  extrapolateLeft: "clamp", extrapolateRight: "clamp",
});

2. ダッシュボード（メトリクスカード + バーチャート）

暗い背景 + グリッドオーバーレイ + 3枚のカード + バーチャート。 KPI を視覚化する汎用テンプレート。

- メトリクスカード: spring で順次出現、値はカウントアップ
- バーチャート: 各バーが spring で下から伸びる
- グリッド背景: transform: translateY(frame * 0.3 % 60) でゆっくり流れる

3. 3フェーズアニメーション パターン

汎用構造: 「見せる → 完了 → 退場 → パンチライン」

tsx
// Phase 1: 要素が登場
const enterSpring = spring({ frame: Math.max(0, frame - delay), fps, ... });
// Phase 2: 完了マーク
const checkSpring = spring({ frame: Math.max(0, frame - 30), fps, ... });
// Phase 3: 要素が退場
const exit = interpolate(frame, [70, 85], [0, 1], { extrapolateLeft: "clamp", extrapolateRight: "clamp" });
// Phase 4: パンチラインが登場
const punchSpring = spring({ frame: Math.max(0, frame - 78), fps, ... });

用途: 操作フロー説明、Before/After、機能紹介 → 一言キャッチコピー

専用BGM生成（fal.ai Stable Audio）

汎用BGMではなくプロジェクト固有のBGMを生成する。

python
import fal_client
result = fal_client.subscribe("fal-ai/stable-audio", arguments={
    "prompt": "cinematic electronic, fintech technology, 118bpm, ...",
    "seconds_total": 35,
    "steps": 200,
})
# 出力は WAV → ffmpeg で MP3 変換
# ffmpeg -i output.wav -b:a 192k bgm_project.mp3

プロンプト例:

• フィンテック: "cinematic electronic, fintech, professional, 118bpm, building tension"
• 教育/研修: "uplifting corporate, inspirational, 110bpm, warm piano"
• SaaS: "modern tech, minimalist electronic, 120bpm, clean"
• ドラマティック: "epic orchestral, cinematic tension, 100bpm, rising strings"

BGM音量: volume={0.15〜0.20}（ナレーションの邪魔にならない程度）

CrossFade トランジション戦略

| トランジション | 秒数 | 用途 | |--------------|------|------| | 標準 | 0.3s | 通常のシーン切替 | | ロング | 0.8s | 問題→解決、暗→明など劇的な転換 | | なし | 0s | Hook 冒頭（即座にインパクト） |

tsx
const transDur = Math.round(0.3 * fps);
const longTransDur = Math.round(0.8 * fps);
// Problem→Solution 間のみ longTransDur を適用
{i === 2 ? longTransDur : transDur}