AI Agent

Agent がダンスクリップには Seedance を、編集には Kling を選んでくれました — 何も考える必要がありませんでした。先月の50回以上の生成で、モデル選択は手動で選ぶ場合と約95%一致。残りの5%の「ミス」は、どちらのモデルでも問題ないエッジケースでした。

1つのプロンプトで20バリエーションのバッチ生成により、午後まるごと節約できました。20商品のヒーロー画像と5秒動画ループが必要でしたが、テンプレートにマークチップを付けて「20バリエーション」と指示するだけで、12分以内に40アセットが Canvas に並びました。

以前はクリップごとにどのパイプラインを使うか判断するのに15分かかっていました — テキスト→動画、画像→動画、動画編集。Agent はそれを即座に処理します。4人の編集チームの日次アウトプットが3倍に増えました。設定に時間を浪費する人がいなくなったからです。

ナレーション付きの解説動画を制作しています。Agent を使う前は、生成の半分で音声をオンにし忘れ、クレジットを無駄にして再実行していました。今では Agent がプロンプト内の「ナレーターが解説」を見て自動的に音声を有効にします。過去6週間、無駄な実行はゼロです。

1つのプロンプトを入力して、Seedance・Kling・GPT Image 2 の出力を並べて表示するよう指示します。クライアントが会議中にお気に入りを選べるので、再レンダリングを待つ必要がなくなりました。プロジェクトの70%で、提案から承認までの期間が3日から即日に短縮されました。

Canvas 上で「モデル」「背景」「商品」とタグ付けするだけで、Agent が各参照を正しいスロットにルーティングします。以前は開始フレーム・終了フレーム・スタイル参照を3つの異なるフィールドに手動アップロードしていました。生成ごとに10分かかっていた作業が、今は10秒です。