IN-HOUSE TECHNOLOGY

企画から流通まで、
ツールを自分たちで作る

世界観管理、制作管理、生成パイプライン、流通自動化 — 私たちはパイプライン全体を内製する技術スタジオです。他社のツールに合わせるのではなく、私たちの作業方法に合うツールを作ります。

01 — PRODUCTION

AICinePipe

東西大学 × レッドキャットギャング共同研究。1話分をカット単位で管理する制作システム。

PROBLEM

短い映像を一本作ることは、もう難しくありません。
問題はその次です。

カットが数百に増えた瞬間、何が終わり、何が遅れているのか分からなくなります。技術不足ではなく、管理できないために制作が崩れます。

SOLVED

1話全体を
一つの画面で完結させます。

316カットがそれぞれ現在どの段階にあるかをリアルタイムで確認できます。そして、人が選んでいないものは作品に入りません。

管理中のカット
316
最終確定
監督

SCREENS

作品選択
作品選択
カットボード
カットボード
カット検収
カット検収
ボードリール
ボードリール
グリッド
グリッド
作業キュー
作業キュー
ストーリーボードシート
ストーリーボードシート
制作文書
制作文書

02 — TRANSMEDIA

RCG Canon OS

世界観を資産として管理し、複数の媒体に展開するエンジン。

PROBLEM

世界観は大きくなるほど
崩れます。

第3話で決めたことが、第27話で覆ります。媒体が増えるとさらに深刻になり、ウェブトゥーンの人物と小説の人物が、いつの間にか別人になっています。トランスメディアが言葉ほど簡単ではない本当の理由です。

SOLVED

世界観を文書ではなく
資産として扱います。

AIが作ったものはすべて候補として蓄積され、人が承認したものだけが正本になります。その一つの正本から、ウェブ小説・ウェブトゥーン・ドラマ・SNSへそれぞれ展開します。

管理中の設定
438
出力媒体
5

SCREENS

カノングラフ
カノングラフ
媒体別展開
媒体別展開
資料取り込み
資料取り込み
レビュー
レビュー
成果物監査
成果物監査
出力構成
出力構成

03 — TRAINING DATA

RCG LoRA Studio

キャラクターモデルの学習に使ったデータと設定を残すツール。

PROBLEM

半年後には
同じものを再び作れません。

このキャラクターモデルを正確にどの画像で学習させたのか、そのときの説明文は何だったのか。フォルダー名とファイル名だけでは答えられません。担当者が変われば、さらに分からなくなります。

SOLVED

使ったものと選んだものが
すべて残ります。

どの画像を使い、誰が選び、説明文をどう書いたかが残ります。元のファイルには手を加えず、コピーして使います。

RedCat LoRA Studio検収画面 — 学習に使う画像を承認・保留・除外に分ける

学習に使う画像を選ぶ

集めた画像を1枚ずつ見て、承認・保留・除外に分けます。除外はファイルを削除するのではなく、今回の学習から外すことです。誤って操作しても元に戻せます。同じ画像でも、作品ごとに異なる判定を持たせることができます。
RedCat LoRA Studioキャプションルール画面 — トリガーワードとキャプション形式をバージョンとして発行する

説明文はルールで管理する

画像ごとの説明文を手作業で書かず、ルールを定めて発行します。避けるべき単語を設定でき、該当した場合は通知するだけで自動削除はしません。人が確認する前に機械が文章を直せば、それはすでに別のデータです。

制作が終わると流通が始まります。自社開発のSNS Orchestratorが完成したコンテンツをチャネルごとに加工し、流通まで自動化します。

技術の詳細は
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