検出されたコンテンツ — 映像内の被写体で検索
ClipCatalogはあなたのクリップを自動で再生し、シーン・物体・動作を検出します。思い出すキーワードを入力するだけで、手動でのラベル付けやクラウドへのアップロードなしに、一致するクリップが即座に表示されます。複数のタグを組み合わせる場合、すべて一致（AND）またはいずれか一致（OR）を切り替えられます。
ClipCatalogを無料でお試しください — 500本までの動画が視聴可能
アカウント不要。撮影した映像はあなたのコンピューターに保存されます。
命名規則やフォルダ構造を独自に作成するのはやめましょう。検出されたコンテンツは処理中に自動生成されます。検索は行いますが、並べ替えは行いません。
「山」や「面接」を思い出したら、そのまま入力してください。ClipCatalogが検索結果を素早く絞り込むので、クリップをくまなく探す時間を短縮できます。
動画ファイルは巨大で個人的なものです。ClipCatalogはすべてをローカルで処理するため、撮影素材がクラウドサービスにアップロードされて検索可能になることはありません。
検出されたコンテンツの仕組み
ClipCatalogのオンデバイスAIモデル（RAM++）は、クリップのフレームを分析し、ビーチ、車、インタビュー、雪、犬、都市のスカイラインなどのコンテンツラベルを検出します。 これはクリップのスマートな目次のようなものと考えてください。「このクリップの内容は？」「このクリップにXは含まれているか？」といった疑問に最適です。
任意の動画フォルダを追加 — 内蔵ドライブ、外付けSSD、プロジェクトのダンプファイルも可。再編成は不要です。
ClipCatalogはクリップをインデックス化し、GPU（自動CPUフォールバック付き）を使用してコンテンツを検出します。何も端末外に送信されません。
覚えていることを入力すると、一致するクリップが表示されます。検出されたコンテンツを他のフィルターと組み合わせれば、数千のクリップから数個に絞り込めます。
効果的な検索の種類
「数千の検出可能なラベル」と主張する代わりに、以下はクリエイターが実際に実行し、結果を得ている現実世界の検索例です：
検索を組み合わせることも可能です。例えば「ビーチ」で検索した後、ショートやリール向けに縦向き動画のみに絞り込んだり、特定の日付範囲やフォルダーでフィルタリングしたりできます。すべての検索フィルターを見る →
実世界のワークフロー
「ドローンビーチの広角ショット」は覚えているが、ファイル名は思い出せない。検出されたコンテンツを活用すれば、自然な検索を数回試すだけで素早く絞り込める——何十ものクリップをスクロールして探す必要はない。
小規模チームはBロールを再利用することが多い。画面上の内容（フォルダ名だけでなく）で検索できると、アーカイブは一度きりのダンプではなく、再利用可能な資産となる。
スマートフォンやカメラ、ハードドライブに蓄積された長年の映像。シーンや人物で検索すれば、誕生日の瞬間や旅行のハイライト、あの思い出のクリップが、フォルダを次々に開かなくても見つかります。
変更前: A-cam、B-roll、 Export_v7_FINAL。変更後： 記憶しているキーワードを入力するだけで検索可能なライブラリ。
検出されたコンテンツから何が期待できるか
あるものは簡単に見つけられるが、あるものは微妙で、フレーム内で小さく映るか、ほんの一瞬しか現れない。勝因は、素早く「適切な領域」のクリップにたどり着くこと——そして最高のテイクを選ぶことだ。
自動ラベル付けによる無関係な結果のスパムに悩まされた経験があるなら、ClipCatalogは検出されるコンテンツを、検索に有用なものに集中させます。目的は、実際に打ち込む言葉に対して、より少ないノイズとより多くの結果を提供することです。
Windowsでは、ClipCatalogが（DirectMLを経由して）あなたのGPUを利用し、コンテンツ検出を高速化します。GPUのアクセラレーションが利用できない、または効果的でない場合、自動的にCPUにフォールバックします。可能な時は高速に、不可能な時は耐障害性を発揮します。 GPUアクセラレーションについて詳しく知る →
ドライブを再編成しなくてもメリットを享受できます。既存のフォルダ構造はそのまま維持しつつ、ライブラリは検索可能で編集しやすい状態になります。外部ドライブにも対応 →
よくある質問
いいえ — 検出されたコンテンツは、ライブラリが処理される間に自動的に生成されます。検索時は、普段通りに入力する言葉を使って検索するだけです。
いいえ。処理はすべてお使いのコンピューター上で行われます。撮影した映像はクラウドサービスにアップロードされることはありません。
アプリが初回起動時にAIモデルをダウンロードすると、コンテンツ検出と検索はインターネット接続なしでローカル上で行われます。ライセンス認証には時々インターネット接続が必要です。
処理中はインデックス作成に多大なCPU/GPUリソースを消費するため、その間はマシンの動作が遅く感じられる場合があります。これは一度限りの作業であり、ライブラリのインデックス作成が完了すれば検索は瞬時に行われます。高性能なGPUは処理を高速化し、必要に応じて処理スレッドの一時停止や制限が可能です。
近い類義語を試してみてください——人によって記憶の仕方は異なります。より広い意味の情景を表す言葉も試せます。真の検索は反復的なもので、完璧なクエリ一つではありません。
はい。検出されたコンテンツに日付範囲、フォルダー、文字起こしテキスト、顔フィルター、技術的なメタデータを重ねて適用することで、大規模なライブラリを素早く絞り込むことができます。
従来のメタデータは技術的な詳細（解像度、コーデック、日付）をカバーします。検出されたコンテンツは、ショットに実際に何が映っているかというコンテンツ層を追加するため、数値だけでなく意味で検索できるようになります。
ClipCatalogはWindows 10/11上で動作します。高性能なGPUはDirectMLを介して処理を高速化しますが、アプリは自動的にCPUにフォールバックします。開始するのに特別なハードウェアは必要ありません。
共に力を合わせれば、さらに強力に
検出されたコンテンツはそれ自体で強力ですが、真の強みはClipCatalog内の他の検索次元と組み合わせることで、数千ものクリップから必要なものだけを正確に絞り込める点にあります。
最適
- YouTubers & vloggers 数十日にわたる撮影でBロール素材を追い求める。
- 映像制作者と編集者がTB規模のプロジェクトアーカイブを扱う。
- 家族と旅行の記録保管者が、長年にわたる個人の映像を整理しています。
- クライアントプロジェクト間で映像素材を再利用する小規模チーム。
1つのフォルダで試してみてください
検出されたコンテンツが自分の映像に合うか確認する最良の方法：単一のプロジェクトフォルダまたは単一の撮影日の素材を処理し、検出されたコンテンツのみを使用して「確かにどこかで撮影したはず」という瞬間を5～10箇所探し出してみてください。
検出されたコンテンツの理解
映像のコンテンツ検出、シーン認識、ビジュアル検索と呼ぶかはともかく、その考え方は同じです。ソフトウェアに画面上の内容を認識させ、ファイル名ではなく内容でクリップを検索できるようにするのです。
手動でのラベル付けとは、クリップを視聴し、説明文を記述し、スプレッドシートを管理し、チーム全員が従わなければならないフォルダ命名規則を考案することを意味します。自動コンテンツ検出では、ClipCatalogをフォルダに指定するだけで、処理中にコンテンツラベルが表示されます。命名規則の遵守も、クリップごとの作業も不要です。
コンテンツ検出は、照明が十分で被写体が明瞭な映像で最も効果を発揮します。暗所やぼやけたシーン、背景の小さな物体、一瞬だけ映る物体では検出が困難な場合があります。本モデルはサンプリングされたフレームを基に動作するため、極めて短い瞬間はタグ付けされない可能性があります。この特性を理解することで検索効率が向上します——より広範な用語を試すか、複数の単純な単語を組み合わせて絞り込みを行ってください。
1回のコンテンツ検索で数百件の結果が返されることもあります。真の威力は組み合わせにあります：例えば「ビーチ」を検索し、ショートやリール向けの縦型動画に絞り込み、特定の日付範囲でフィルタリングした後、記憶にあるキーワードが発言されている正確なクリップを見つけるために文字起こしワードを追加します。各フィルタ層が結果を素早く絞り込みます。 すべての検索フィルターを閲覧 →
ClipCatalogは10言語（英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、ポルトガル語、日本語、韓国語、中国語、ロシア語、アラビア語）でのコンテンツラベルのローカライズをサポートしています。システム言語は自動的に検出され、ラベルはバックグラウンドで翻訳されます。そのため、AIモデルが内部で英語のラベルを生成している場合でも、母国語で検索できます。
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アカウント不要。撮影した映像はあなたのコンピューターに保存されます。