もう脚本作成、素材探し、繰り返しの編集に時間を費やすのはやめましょう：一言でアイデアから完成作品までの完全な動画制作ラインをどう動かすか

動画はすでに「やるべきかどうか」の問題ではなく、「安定して高頻度で作れるか」の問題になっています。

2024年12月時点で、中国のショート動画ユーザー数は 10.40億人 に達し、利用率は 93.8% に達しました。ショート動画はすでに6年連続でネットワーク視聴覚分野の細分化領域において首位を占めています。出典：中国ネットワーク視聴覚発展研究報告に関する発表

需要がますます旺盛になる一方で、制作側がそれによって楽になったわけではありません。HubSpotの2025年マーケティング調査によると、ショート動画はマーケターが最も多く使用するコンテンツ形式の一つであり、B2BおよびB2Cマーケターの30%がすでにこれをコンテンツ戦略に組み込んでいます。回答したマーケターの大半は、ショート動画は高い投資対効果を持つと考えています。出典：HubSpotショート動画トレンドレポート

問題は、数十秒の動画の裏側で、企画選定、資料整理、脚本、絵コンテ、素材収集、ナレーション、音楽、編集、字幕、試写、書き出しを経る可能性があることです。各工程を単独で見れば複雑ではありませんが、つなぎ合わせると、コンテンツチーム全体を遅らせるには十分です。

本当に解決すべきなのは、単に「AIに脚本を書かせるにはどうすればよいか」ではなく、次のことです：

一つの制作要件を、直接レビュー、修正、納品できる動画に変えるにはどうすればよいか。

¶ 一、課題と解決策：まず2分で明確にする

¶ 二、なぜ動画制作で最も解決すべきなのは、ある一つのツールではなく「プロセス」なのか

過去数年間、ライティング、画像生成、音声合成、動画生成ツールは急速に発展してきました。しかし企業やコンテンツチームにとって、最もよくある問題は依然として消えていません：各工程はより速くなったのに、制作チェーン全体が必ずしも速くなったわけではない。

理由は簡単です。

一本の動画は、複数の孤立したファイルの集合ではなく、相互に依存するコンテンツ関係の一式です：

脚本の長さが動画の尺を決める
ナレーションの速度が字幕のテンポに影響する
字幕のテンポが画面の切り替えポイントを決める
ショットの長さが音楽の起伏に影響する
画面比率が字幕のセーフゾーンを決める
セリフを一つ修正すると、再度のナレーション、字幕の調整、ショットの修正が必要になる可能性がある

これらの工程をそれぞれ異なるツールで完了させる場合、修正のたびに連鎖反応が引き起こされます。

例えば、60秒の商品紹介動画がすでに初稿編集を終えており、責任者から次のような指示が出たとします：「2番目の商品紹介が長すぎるので、コアとなるセールスポイントを前に出して。」

これは一文を修正するだけのように見えますが、実際には次のことを意味する可能性があります：

脚本を再修正する
ナレーションを再録音または再生成する
既存の音声を削除する
後続する字幕のタイムラインを調整する
2番目と3番目のショットを再配置する
音楽のポイントを調整する
再度書き出す
再度レビューする

本当に高コストなのは、あるボタンをクリックすることではなく、異なる工程間の調整コストです。

したがって、動画制作の自動化は「AIがコピーを書いてくれる」にとどまることはできません。さらに後工程へ進み、脚本、素材、音声、字幕、編集を同じ制作チェーンに組み込まなければなりません。

Wistiaが900人以上の専門家と、プラットフォーム上の1,300万本を超える動画を対象に行った調査によると、企業はすでに動画制作の複数段階でAIを使用していますが、現在最も一般的な活用は、依然として企画、脚本、クリエイティブなどの前工程に集中しています。調査は同時に、3分の1を超えるチームがすでに動画ワークフローでAIを使用しており、さらに4分の1近くが使用開始を計画していると指摘しています。出典：Wistia State of Video Report

これは、市場がすでにAIの動画制作への参加を受け入れている一方で、「前工程の補助」から「エンドツーエンドの納品」へ進むことが、依然として次に越えるべきハードルであることを示しています。

¶ 三、「一文で完全な動画を生成する」とは、実際に何を生成するのか

「一文で動画を生成する」と聞くと、ユーザーが数文字を適当に入力するだけで、システムが安定して完璧な完成動画を出力できるように誤解されがちです。

事実はそうではありません。

ここでいう「一文」とは、正確には自然言語による制作ブリーフです。短くても構いませんが、以下の情報を含めるのが望ましいです：

情報	答えるべき質問
テーマ	この動画は何を伝えるのか？
視聴者	主に誰に見てもらうのか？
目的	視聴後に何を知ってほしい、または何をしてほしいのか？
尺	何秒の動画を作る予定か？
形式	解説、トーク、字幕、ショートドラマ、またはその他の形式か？
スタイル	モダン、映画的、温かみ、テクノロジー感、またはドキュメンタリー風か？
事実	どのデータや製品情報を正確に表示しなければならないか？
禁止事項	どの情報を捏造または誇張してはならないか？
行動喚起	終わりに視聴者にどのような行動を取ってほしいか？

単純すぎる入力の例：

コーヒーを紹介するショート動画を作って。

コンテンツは生成できますが、方向性が実際の要件から外れやすくなります。

より効果的な表現は次のようになります：

ハンドドリップコーヒーを飲み始めたばかりの会社員向けに、水温が高すぎるとなぜコーヒーに明らかな苦味が出るのかを説明する30秒の縦型解説動画を制作してください。冒頭は「コーヒー豆に問題はないのに、なぜ苦いのか」から入り、中盤で水温の違いを見せ、最後に88℃から92℃の操作アドバイスを提示してください。画面は温かみがあり、清潔感のあるものにし、自然な女性の声を使用し、実験データを捏造しないでください。

どちらも「一文」と呼ぶことはできますが、後者はすでに実行可能な制作タスクです。

¶ Maestro はこの制作タスクをどのように受け止めるのか

Ace Data CloudのMaestroを例にすると、その位置づけは単一のショット生成器ではなく、Agentネイティブの動画制作インターフェース一式です。ユーザーは自然言語でテーマ、視聴者、スタイルを説明し、商品画像、Logo、動画、音声を添付することもできます。システムはさらに脚本、映像、ナレーション、音楽、字幕、編集、レンダリングを完了します。Maestro動画生成APIドキュメントを見る

公開ドキュメントによると、以下をサポートしています：

解説動画
既存動画への字幕追加
デジタルヒューマンによるナレーション
登場人物とセリフで構成される短編ドラマ
9:16、16:9、1:1 の3種類のアスペクト比
5秒から300秒の目標尺
異なるビジュアルスタイルとナレーション音声
参考画像、動画、音声による制作の制約
既存動画の再解釈、部分編集、コンテンツの拡張

完成動画はすべて 1080p、30fps で出力されます。

このプロセスの鍵は、ある1つの画面が以前より美しくなることではなく、制作要件がシステムに入った後、連続した生産ラインに沿って完成動画まで到達できることです。

¶ 四、一文から完成動画へ、完全なプロセスはいかに動作するか

¶ 第一步：曖昧なアイデアを書き換え、実行可能なタスクにする

動画制作が失敗する多くの場合、モデルの能力不足ではなく、要件そのものが不明確であることが原因です。

例えば：

会社を宣伝する動画を1本作ってください。

ここでは、対象視聴者、目標、重点、尺、配信プラットフォームが明確ではありません。システムは一般的な経験に頼って補完するしかなく、その結果、一見完成しているようで、実際には重点のない動画になりがちです。

より実行可能なバージョンは次のとおりです：

AI動画制作ツールを探しているマーケティング責任者向けに、45秒の縦型解説動画を制作してください。冒頭では、従来の動画制作では脚本、素材、音声収録、編集ツールの間を何度も行き来しなければならないことを指摘します。中盤では、自然言語による1つの要件が、どのように脚本、映像、音声、字幕、完成動画へと変換されるかを説明します。最後に、AIは機械的な作業を減らせる一方で、事実、著作権、ブランドについては依然として人による審査が必要であることを伝えます。全体はモダンなテクノロジースタイルとし、表現は抑制的にして、「革命的」「完全に代替」などの誇張表現は使用しません。

この要件はすでに、以下に答えています：

誰に見せるか
何を伝えるか
どのような順序で伝えるか
どのくらいの長さにするか
どのような形式を使うか
何を言ってはいけないか
最終的にどのような見解を伝えるか

良いプロンプトとは、華麗な形容詞を並べることではなく、曖昧さを減らすことです。

¶ 第二步：システムが脚本と物語構造を完成させる

短編動画の脚本で最もよくある問題は、情報が少なすぎることではなく、多すぎることです。

多くのチームは、30秒以内に会社の背景、製品機能、技術的優位性、顧客事例、購入方法まで伝えようとします。その結果、どの文も要約のようになり、何の重点もなくなります。

30秒から60秒の動画は、通常、1つの核心的な問題を解決するのにしか適していません。一般的な構成は次のようになります：

¶ 問題解決型

ユーザーはどのような問題に直面しているか
→ なぜ従来の方法は効率が低いのか
→ 新しい方法はどのように解決するのか
→ 視聴者は次に何ができるのか

¶ 認識修正型

一般的な誤解
→ 実際の状況
→ 事実または事例
→ 正しい方法

¶ 製品デモ型

利用シーン
→ 操作プロセス
→ 結果の変化
→ 誰に適しているか

¶ 短編ドラマ型

人物の対立
→ 誤った対応
→ 解決策の介入
→ 結果の逆転

システムは構成計画を自動で完成させられますが、企業は脚本の基準を完全に放棄すべきではありません。少なくとも、以下を明確にすべきです：

最初の画面に何を表示するか
核心的な主張はいくつだけか
具体的なデータを必ず表示する必要があるか
システムによる事例の補足を許可するか
結末に行動喚起が必要か

金融、医療、法律、ニュース、企業製品の機能などに関するコンテンツでは、「提供されていない事実を補足してはならない」を固定要件とすべきです。

¶ 第三步：脚本を画面に分解し、ナレーションをランダムな素材に貼り付けない

低品質な自動動画によく見られる特徴は、ナレーションではある概念を説明しているのに、画面にはランダムな都市、オフィス、握手の素材が表示されていることです。

脚本から完成動画に至る鍵は、各文に1枚の画像を割り当てることではなく、それぞれの情報をどの方法で表現すべきかを判断することです：

具体的な物品には、製品画像または実写素材が適しています；
操作フローには、画面録画またはステップアニメーションが適しています；
抽象的な概念には、インフォグラフィックまたは視覚的メタファーが適しています；
データによる結論には、数字カードとグラフが適しています；
感情の変化には、人物と環境のショットが適しています；
ブランド情報には、許諾済みのLogoとビジュアルアセットを使用するのが適しています。

企業がすでに製品画像、Logo、人物写真、画面録画、ブランド動画を所有している場合、システムに製品の外観をゼロから想像させるのではなく、これらの素材を優先的に参照入力として使用すべきです。

Maestro は、製品画像、Logo、人物画像、字幕を追加する対象動画を含む、画像、動画、音声資料を file_urls を通じて提供することをサポートしています。

このステップは、特に商業動画にとって重要です。製品の色、パッケージ、ボタンの位置、ブランドロゴが正確でなければ、映像がどれほど美しくても直接使用することはできません。

¶ 第四步：ナレーション、字幕、音楽、テンポを統一して処理する

従来のワークフローでは、音声と映像は通常、異なる工程で処理されます：

まず脚本を決める
次にナレーションを生成する
ナレーションの長さに合わせて映像を編集する
ナレーションに合わせて字幕を再調整する
最後に適切な音楽を探す

ナレーションに変更が生じるだけで、後続のいくつかの工程もそれに合わせて調整しなければなりません。

エンドツーエンド制作の意義は、これらの要素を同一のタイムライン上で協調して生成できるようにすることです。ナレーションの速度、字幕の長さ、ショットの切り替え、音楽のタイミングは、同じ制作フローによって統一的に調整され、手作業による同期を減らします。

字幕は特に、あってもなくてもよい装飾として扱うべきではありません。Wistia の動画研究では、チームが採用するアクセシビリティ対策の中で、字幕が最も一般的な出発点であることが示されています。また、その研究では、AI動画のユーザーは多言語字幕を作成する可能性が高いことも指摘されています。

短編動画において、字幕は少なくとも3つの役割を担います：

音声なしで視聴する人にも内容を理解させる；
キーワードと重要な数字を強調する；
視聴者が速い物語のテンポについていくのを助ける。

ただし、自動字幕では以下を重点的に確認する必要があります：

人名
ブランド名
製品モデル名
専門用語
数字と単位
中国語と英語の混在
句読点と文の区切り

¶ 第五步：非同期でレンダリングし、進捗とバージョンを保持する

完全な動画レンダリングは、通常のWebページリクエストのように待ち続けるのには適していません。そのため、成熟した本番システムでは通常、非同期方式を採用します。

タスクを送信する
タスク番号を取得する
バックグラウンドで生成を続ける
定期的にステータスを照会する
完了後に動画URLを取得する

Maestro はタスク送信後すぐに task_id を返し、タスクのステータスは次のように変化します。

pending → planning → producing → succeeded

failed に入る可能性もあります。公式では、5～10秒ごとにタスクのステータスを照会することを推奨しており、照会ではクレジットは消費されません。Maestro タスク照会ドキュメントを確認

これは技術的な実装の問題だけでなく、コンテンツ管理にも影響します。

各動画には、少なくとも以下を保存すべきです。

元の制作要件
使用した参照素材
タスク番号
作成日時
現在のステータス
完成動画のURL
修正履歴
レビュアー
公開チャネル
対応するデータ実績

そうしなければ、チームはすぐに「どれが最終版なのか」「このバージョンでは何を変更したのか」「この動画ではどの画像を使ったのか」という混乱に陥ります。

¶ 五、初版に満足できない場合、作り直すべきか、それとも修正すべきか

自動動画生成は、一度で完成することを意味するわけではありません。

より合理的な方法は、まず完全な初版を取得し、その後、問題に応じて異なる修正方法を選択することです。

¶ 一部だけを修正する：編集を使用する

以下の要件に適しています。

第2幕のタイトルが間違っている
ナレーションが適切ではない
全体の色が暗すぎる
字幕に誤りがある
あるショットを置き換える必要がある

¶ テーマは維持し、表現を変える：再演出を使用する

以下の要件に適しています。

解説版をより感情的なバージョンに変える
ビジネス風をカジュアルなソーシャル風に変える
同じ訴求ポイントから複数の広告クリエイティブを生成する
A/Bテスト向けに異なるオープニングを制作する

¶ 元のコンテンツの後に続けて追加する：拡張を使用する

以下の要件に適しています。

製品事例を追加する
エンディングを補足する
行動喚起を加える
動画を延長する

Maestro では、これらの機能をそれぞれ edit、remix、extend に対応させ、前バージョンのタスク番号を通じて反復関係を構築します。

注意すべき点として、自然言語による編集は、専門的な編集ソフトにおけるフレーム単位の操作と同じではありません。ナレーションを修正すると、字幕とショットのリズムが再計算される可能性があります。ある幕を修正すると、隣接するコンテンツにも変化が生じる可能性があります。

そのため、修正のたびに新しいバージョンを生成し、古いバージョンを上書きしないようにすべきです。

¶ 六、直接実装できる制作事例

ある SaaS 企業が、自動動画制作を紹介する45秒の短編動画を制作する準備をしていると仮定します。

¶ 元の要件

AI動画ツールを紹介する短い動画を作りたい。テクノロジー感がほしい。

問題は、範囲が大きすぎることです。視聴者、課題、製品機能、コンテンツの境界が説明されていません。

¶ 書き直した制作ブリーフ

企業のマーケティング責任者とコンテンツ運用担当者向けに、45秒、9:16の縦型中国語ナレーション動画を制作する。冒頭では、コンテンツチームがスクリプト、素材、ナレーション、編集ソフトの間を何度も行き来する状況を示し、「なぜ30秒の動画1本に、丸一日もかかることがあるのか？」という問いを投げかける。中盤では、新しい働き方を説明する。ユーザーがテーマ、視聴者、スタイル、目標を入力すると、システムがスクリプト、映像、ナレーション、音楽、字幕、レンダリングを完成させる。終盤では、反復作業を減らすのは自動化であり、ファクトチェック、著作権判断、ブランド審査は依然として人が行う必要があることを明確に指摘する。ビジュアルにはモダンなテクノロジー風を使用し、色彩は抑えめにして、誇張されたパーティクル効果は避ける。ナレーションには落ち着いた男性の声を使用する。「編集者を完全に代替する」「ゼロコスト」「100パーセント正確」などの表現は使用してはならない。

¶ 推奨される完成動画の構成

¶ 0～4秒：対立を提示する

映像：複数のソフトウェアウィンドウ、繰り返されるアップロードとダウンロード、ファイル名の変更。

ナレーション：

なぜ30秒の動画1本に、丸一日もかかることがあるのでしょうか？

¶ 5～13秒：従来のプロセスを説明する

映像：スクリプト、素材、ナレーション、字幕、編集が順に登場する。

ナレーション：

動画が難しすぎるのではなく、スクリプト、素材、音声、編集が異なるツールに分かれているのです。

¶ 14～29秒：新しいプロセスを示す

映像：自然言語による要件が制作ラインに入り、スクリプト、ショット、音声、字幕が順に生成される。

ナレーション：

今では、チームはテーマ、視聴者、スタイル、目標を直接記述するだけで、1つの制作ラインがスクリプト、映像、ナレーション、音楽、字幕、レンダリングまで続けて完成させられます。

¶ 30～39秒：実際の価値を説明する

映像：初版の完成動画が生成され、レビュアーが問題に印を付けて修正を送信する。

ナレーション：

人はファイルを何度も移し替える必要がなくなり、事実、創造性、ブランド判断に時間を使えるようになります。

¶ 40～45秒：抑制の効いた締めくくり

映像：初版、審査、修正、公開の4つのノード。

ナレーション：

自動化は審査をなくすことではなく、良いアイデアをより早く公開可能な作品へ変えることです。

この動画は「ワンクリックで完璧な完成動画を生成する」と約束するのではなく、信頼できる制作プロセスを提示しています。

¶ 七、効率向上後、人の仕事はどこに置くべきか

自動化が最も引き起こしやすい誤解は、システムがスクリプトから完成動画まで対応できるなら、コンテンツチームは完全に退出できるのではないか、というものです。

答えは否定です。

Wistia の調査によると、企業がAI動画に対して最も懸念している点には、出力の正確性と信頼性、倫理的問題、データプライバシーとセキュリティ、そしてチームに利用への自信がないことが含まれます。

これらの問題はいずれも、「何度か多く生成する」だけでは解決できません。

自動動画制作においても、人は引き続き以下を担当する必要があります。

¶ 1. ファクトチェック

確認する項目：

数字
日付
製品機能
顧客事例
ニュースの事実
引用元
専門的な結論

¶ 2. ブランド判断

確認する項目：

トーンがブランドに合っているか
Logo が正しいか
色とフォントが適切か
競合他社または無関係なブランドが表示されていないか
行動喚起がビジネス目標に合っているか

¶ 3. 著作権と肖像権

使用する画像、動画、音楽、人物画像、音声、商標について、合法的な許諾を得ているかを確認します。

¶ 4. コンテンツコンプライアンス

医療、金融、法律、教育、ニュースの内容は特に専門家によるレビューが必要であり、断定的な約束、誤解を招く表現、不適切な助言を避けるべきです。

¶ 5. 最終レビュー

機械はブラックスクリーン、無音、字幕のはみ出し、ファイルの完全性をチェックできますが、「この動画は公開する価値があるか」は依然として人の判断です。

本当に合理的な役割分担は「AI がチームに取って代わる」ことではなく、次のとおりです。

システムが標準化された制作を担い、人が何を語る価値があるか、何を信じられるか、何を公開できるかを決める。

¶ 八、一度で完璧な生成を追求するのではなく、安定した制作制度を構築する

企業がこの種の能力を活用する際、最も犯しやすい誤りは、1本のサンプル動画で全体の価値を判断することです。

1本の動画の効果が良いのは、単にテーマが適していたからかもしれません。1本の動画の効果が悪いのも、単に要件の書き方が不明確だったからかもしれません。より合理的なテスト方法は、小規模なサンプルを構築することです。

まず20～30本の動画を制作し、以下をカバーすることを推奨します。

製品紹介
知識の解説
業界解説
顧客事例
字幕動画
デジタルヒューマンによるナレーション
縦型と横型
30秒と60秒
参考素材ありと参考素材なし

次に、以下の指標を記録します。

指標	答えるべき質問
一発承認率	どれだけの動画が小さな修正だけで公開できるか？
平均修正回数	1本の動画は通常何回修正が必要か？
実際の制作時間	提出から完成までどれくらいかかるか？
レビュー時間	人によるチェックにはどれくらいかかるか？
事実誤り率	誤った数値や機能説明が出現しているか？
ブランド一貫性	ビジュアルと表現は規範に適合しているか？
公開率	生成された動画のうち、実際に使用されるものはどれだけあるか？
総合コスト	公開可能な動画1本あたりの実際のコストはいくらか？

最後の指標は特に重要です。

プラットフォームが生成時間に基づいて計算する料金は、企業にとっての真のコンテンツコストと同じではありません。本当に注目すべきなのは次のことです。

公開可能な動画のコスト
=
生成費用
+ 修正費用
+ 人によるレビュー時間
+ 素材準備コスト
+ 採用されなかったバージョンのコスト

一発承認率と最終公開率が同時に向上して初めて、自動化は真に価値を生み出します。

¶ 九、結び：一文の価値は、数百字少なく書くことではなく、数十のステップを省くことにある

「一文で完全な動画を生成する」というのは入力方法のように聞こえますが、実際に変えるのは制作方法です。

これまで、チームがまず考えていたのは次のことでした。

誰が脚本を書くか
どこで素材を探すか
どの音声合成ツールを使うか
誰が字幕を付けるか
誰が編集を担当するか
修正後にどのように再調整するか

新しい方法では、まず次のことを明確にします。

私たちはどのような問題を解決したいのか
この動画は誰に見せるのか
必ず伝えるべき事実は何か
最終的に視聴者にどのような行動を取ってほしいのか

脚本をどのように展開するか、ショットをどのように構成するか、ナレーションをどのように合わせるか、字幕をどのようにタイムラインに配置するかについては、同じ制作ラインに任せることができます。

しかし、これは創作の重要性が下がることを意味するものではありません。むしろ、機械的な操作が圧縮された後には、テーマ選定、視点、事実、美意識がより重要になります。

本当に期待すべきなのは、「一文を入力すれば、機械がすべてを代わりに完成させる」ことではなく、次のことです。

明確な目標を入力し、素早く完全な初稿を得る。その後、人が事実、経験、判断を用いて、それを本当に公開できる作品へと仕上げる。

¶ 参考資料

¶ 課題一：ツールは多いが、プロセスは依然として分断されている

多くのチームはすでにさまざまなツールを使用しています。

大規模言語モデルで脚本を書く
素材サイトまたは画像モデルで映像を探す
音声ツールでナレーションを生成する
編集ソフトで素材をつなぎ合わせる
字幕ツールでセリフを書き起こす
最後に人がタイムラインを調整する

ツールは確かに各工程の効率を高めていますが、人は依然として「運搬役」を担っています。脚本をコピーし、画像をダウンロードし、音声をアップロードし、比率を調整し、字幕を合わせ、再度エクスポートするのです。

解決策：一文で完全な動画を生成する。

異なるツールに一つひとつ何をすべきか指示するのではなく、次のように完全な制作目標を直接提出します。

中小企業の責任者向けに45秒の縦型動画を制作し、企業にとってショート動画制作で最も高価なのは撮影機材ではなく、繰り返されるコミュニケーションと待ち時間である理由を説明する。ドキュメンタリー解説スタイルを採用し、冒頭で直接問題を指摘し、最後に行動提案を示す。

システムはこのクリエイティブブリーフに基づいて、脚本の企画、映像の構成、ナレーション、音楽、字幕、編集、レンダリングを完成させ、まず完全なバージョンを納品してから、レビューと修正を行います。

¶ 課題二：脚本を書き終えても、完成動画まではまだ遠い

適格な脚本が自動的に動画になるわけではありません。それをショットに分解し、素材を合わせ、テンポを制御し、ナレーションを配置し、字幕、音楽、映像を同一のタイムラインに載せる必要があります。

これはまさに従来の動画制作において最も時間がかかり、繰り返しのコミュニケーションが最も発生しやすい部分です。

解決策：「脚本完成」を「完成動画完成」に変える。

脚本はもはや制作の終点ではなく、制作ライン全体における中間成果物です。システムはクリエイティブ目標を受け取った後、直接その後の工程を完了します。

制作要件
  ↓
脚本と構成
  ↓
ショットと素材
  ↓
ナレーションと音楽
  ↓
字幕と編集
  ↓
完成動画のレンダリング
  ↓
人によるレビューと修正

这样することは人手をなくすためではなく、人手を大量の機械的な作業から切り離し、事実確認、ブランド判断、クリエイティブのチェック、そして最終的なレビューに集中させるためです。