芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)

セマンティックスコア法による映画予告編映像制作手法
長谷川鈴夏 1)，
1）

菊池 司 2）

東京工科大学メディア学部，
1）
m01123316d@edu.teu.ac.jp，

2）2)

東京工科大学kikuchitks@stf.teu.ac.jp

Editing Techniques of Movie Trailers based on
Semantic Score Method
Suzuka HASEGAWA 1）,1)

図1

Tsukasa KIKUCHI 2）

School of Media Science, Tokyo University of Technology，2) Tokyo University of Technology
1）m01123316d @edu.teu.ac.jp，2) kikuchitks@stf.teu.ac.jp

映画「マレフィセント」より．左：マレフィセントのセマンティックグラフと予告編ショット抽出箇所．右：提案手法により制作した予告編のワンショット．

アブストラクト
視聴者が鑑賞する映画を選択する際に重要視されている要素のひとつに，「映画予告編」がある．「映画予告編」とは，映画の内容や出演者，および雰囲気などを30秒から2分，長くて3分程度という短い時間（尺）に簡潔にまとめ，視聴者が「この映画を見たい」と思わせるためのプロモーション映像である．本論文では映画予告編映像制作を行う際に，映画予告編として使用する本編映像のシーン抽出方法にセマンティックスコア法を用いる手法を提案する．セマンティ
ックスコアを基にしたセマンティックグラフにおいて，複雑度の変化率の高いシーンを抽出し予告編映像として編集する（図1）ことによって，視聴者の興味を高めることができることを検証実験により示す．
Keywords：映画予告編，セマンティックスコア，セマンティックグラフ，複雑度

Abstract
The movie trailers is important factor when the viewer selects a movie. "Movie trailer" is a promotional video for the viewer tothink, "I want to see this movie." Movie content and performers, and a 2-minute atmosphere, such as from 30 seconds, held together
in brief time as short as about 3 minutes long. In this paper, we propose a method of using the semantic score method to the scene
extraction method of the main video to be used as a movie trailer in making a movie trailer video production. In the semantic graphbased on semantic score, by extracting the high complexity change rate scene editing as trailer video (Figure 1), indicated by averification experiment that can increase the interest of viewers.
Keywords: Movie trailers, Semantic score, Semantic graph, Complexity125芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)
る[8，9]．観客を飽きさせず満足させるシナリオとは，「観客に1. はじめに先を読まれずに観客視点で物語をある程度分析できるものであ

視聴者が鑑賞する映画を選択する際に重要視されている要素

る」としている．シナリオは「発端」「展開」「結末」の 3 幕のひとつに，「映画予告編」がある．動画共有サービスのYouTubeで構成し，その中に主人公のドラマカーブやドラマフォール，でも多くの映画予告編が投稿され，視聴者は気軽に視聴するこファースト 10 や 13 フェイズなどを盛り込むことによって，観とが可能になっており，人気コンテンツである．さらに，優秀客を飽きさせない構造を作っていくものであるとしている．こな予告編を表彰する「ゴールデントレーラー賞[1]」や，いち早の分析法は，シナリオの段階から使用することが可能だが，シく新作映画の予告編などを視聴することができるWebサイトなナリオを全て読む必要がある．そのため，映画本編，またはシども存在するなど，映画予告編は注目度の高いコンテンツであナリオを見ることができない場合は使用できない．
研究事例ではないが，マイボイスコム株式会社がインターると言える．
「映画予告編」とは，映画の内容や出演者，および雰囲気な

ネットコミュニティ「MyVoice」の登録メンバーに対して「映どを30秒から2分，長くて3分程度という短い時間（尺）に簡潔

画に関するアンケート(第 3 回)」を行った[10]．アンケート調査にまとめ，視聴者が「この映画を見たい」と思わせるためのプ

期間は，2012 年 10 月 01 日から 10 月 5 日であり，回答者数はロモーション映像である．毎年，数多くの新作映画が制作され，11697 名である．調査項目中の「映画館で見る映画選定時の重その度にテレビCMや映画館で映画上映前に放映されるコンテ

視点［複数回答可］（図 3）」では，“話題作であるか，映画のンツ用としてなど，上映メディアの違いや尺の違い，および放ストーリー・タイトル，最新作であるか，ジャンル”などが主送するタイミング（時間帯）の違いなどによって数パターンのに重要視されている様子が伺えるが，2009 年 10 月に行われた映画予告編も制作しなければならないため，制作者側の負担は

第 2 回調査の結果と比較すると，“予告編や CM での印象”が決して軽いものではなくなっている．

0 ポイントから 17.0 ポイントに上昇している．これは，SNS な

このような時代背景のもと，本論文では映画予告編映像制作

どの各種メディアが一層普及し映画の予告編映像に触れる機会を行う際に，映画予告編として使用する本編映像のシーン抽出が増えたことなどから，視聴する映画を選ぶ際に予告編や CM

方法にセマンティックスコア法（映画構造評価・記述法）[2-4]を参考にする人が増えていることが考えられる．

を用いる手法を提案する．セマンティックスコアを基にしたセマンティックグラフにおいて，複雑度の変化率の高いシーンを抽出し予告編映像として編集する（図1）ことによって，視聴者の興味を高めることができることを検証実験により示す．

2. 関連研究
映画構造評価・記述法のセマンティックスコア法とは，映画の構造を分析する方法である．物語の意味的単位であるシーンを複雑化・解決化の尺度で評価する．評価されたセマンティッ
クスコア間の複雑度を Y 軸に，シーン番号を X 軸に用いたセマ
ンティックグラフを作成することができ，5 つの映画ジャンル（アクション，ドラマ，コメディ，ラブストーリー，ファンタジー）ごとに特徴的なセマンティックグラフが導き出せたことを高橋ら[2-4] が示している（図 2）．しかしながら，高橋らの論文では，セマンティックスコアを映画予告編映像の編集に応用する例は示されていない．

図 2 映画 5 ジャンルのセマンティックグラフ形状（高橋ら[2]より）

映像要約法のひとつとして，エッジ検出，肌色検出，音量検出，およびカメラワーク検出を用いたキーフレーム検出と，駒の大きさや形をマッチングするために必要な推奨領域検出を用
いて，漫画形式レイアウト画像（フィルムコミック）を出力する手法が提案されている[5-7]．岡嵜らの研究[7]では，アニメー
ション作品における特徴的な色表現やエッジの形に加え，発言などの音を検出することによって映像内における重要度を設定している．しかしながら，出力されるものも静止画のみとなっており，本論文のように実写映像に応用が可能であることは示されていない．

図 3 マイボイスコム株式会社による映画選定時の重視点

映像分析法のひとつとして，映像の指示書であるシナリオを外的構造・内的構造に分けて考えることを金子らは提唱してい126

芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)
も，映画予告編映像だけで完結してしまい映画本編を「見たい」

3. 映画予告編とはと思ってもらえないものは，広告としての映画予告編では良い作品とは言えないのである．

映画予告編とは，近日公開する作品などを予告紹介するために制作された短時間の宣伝映像である．本編をダイジェスト的

このように，映画予告編は「映像作品」という側面と「広告」に編集し，BGM やナレーション，キャッチコピーなどが効果的という側面があり，どちらも両立させながら様々な用途に向けに加えられたものが主流であり，その種類は上映媒体や目的のて複数本を制作しなければならないという負担が制作者側には違いによって以下の 4 種類に分類される[11]．

伴う．本論文では，映画予告編映像の制作者の負担を減らすた[1] 予告編：公開直前～公開中，映画館での上映，約 90 秒

め，映画予告編として使用する本編映像のシーン抽出方法にセ映画館で本体として上映される映画を「本編」，その本編のマンティックスコア法（映画構造評価・記述法）を用いる手法

前に上映作品の予告としてかけられるのが
「予告編」
とされる．

を提案する．セマンティックスコアを基にしたセマンティック

その映画館で近日公開される映画を流すのが主である．また，グラフにおいて，複雑度の変化率の高いシーンを抽出し予告編

映画の本編が始まる前の10分から15分程度の中でコマーシャル

映像として編集することによって，映画予告編映像として成立

や数本の予告編を流す．その時間的制約から，予告編の1本の長させながら視聴者の興味も高めることができることを示す．

さはおよそ90秒とされている．

4. セマンティックスコア法による分析[2] 応援用：公開直前～公開中，映画館での上映，約30秒
本編上映前に流されるものだが，上記[1]のものとは違い，“そ

本章では，セマンティックスコア法に関しての説明と，セマの映画館では上映されない”が“同系列の映画館で上映される

ンティックスコア法を用いた映画の分析に関する詳細を述べる．

映画”のためのもので，映像は通常30秒ほどの長さである．

4.1 セマンティックスコア法[3] 特報：公開1年～半年前，映画館での上映，尺は慣例なし

映画構造評価・記述法のセマンティックスコア法とは，映画

通常の予告編より前に，なるべく早く告知したい場合に制作の構造を分析する方法である．映画全編における物語の意味的される．プリプロダクション（映画制作における準備段階で，単位であるシーンを抽出し，鑑賞者が物語を鑑賞しながら心の撮影は含まない）の段階から映画本編の撮影中に制作され，本中に生じる「なんだろう？」「そうだったのか」という物語理編が完成していない公開1年から半年前に映画館で流されるも解の軌跡を複雑化（プラス）・解決化（マイナス）の評価軸でのがほとんどである．本編が届いていない場合には，文字だけシーンごとに 5 段階の評定尺で評価する主観評価法である．鑑

やCD，およびスチール写真などを組み合わせて制作される場合

賞者はコンテンツに含まれるクリエイターのメヅセージを理解も多い．本編には登場しないカットや，特報用に別に撮影されし感動すると同時に，物語の普遍的な評価軸である複雑化・解た映像などを使用する場合もある．

決化でそれを定量的に表現することができる．さらに，シーン[4] スポット：公開直前～公開中，テレビ放送用，15~30秒

スコアを積分して得られるセマンティックグラフを用いて映画

テレビで告知する予算がある場合に制作される．いつからどの物語構造を解析することが可能となる．高橋ら[2-4] は，5つこの劇場で上映するのかを含めて，通常のテレビCMと同じくの映画ジャンル（アクション，ドラマ，コメディ，ラブストー

15~30秒が主流である．

リー，ファンタジー）ごとに特徴的なセマンティックグラフが上記のもの以外に，近年ではYouTubeや映画予告編専用サイ

導き出せたことを示している（図2）．ここで，シーンとはあるトなどに投稿するために制作されるものも出てきている．映画

場所での一連の動作・ショット（切れ目なしに連続して撮影さ館やテレビのような時間的制作がないため，様々な尺で作られれた映像のこと．カットとも呼ぶ）をまとめたものを指す．本ている．

研究では，「映画は最小単位であるコマ（1 秒間に 24 あるフ

劇場用の予告篇も，最初に制作されたものを使いまわしたりィルムフレーム），ショット，シーン，シークエンス（物語上はあまりせず，予算や前売り券の売れ行き状況などによって制繋がりのある一連の断片・シーンの集まり）の順に構成されて作本数を増やす場合もある．

いる」と定義する．

映画予告編は，何十時間，何百時間もかけて撮影されたもの

シーン分割によって抽出された各シーンに対し，鑑賞者に複の中からOKカットを繋いだ約2時間の本編の，さらにその中の雑化・解決化をスコアリングしてもらう．そして，その数値をいいカットだけが90秒など短い時間に凝縮されているため，本

順次積分し，複雑度を求める（表1，図4．ともに文献 [4] から編が良い作品の予告編が良いものであるのはある意味当然のこ

引用）．
本論文においても，鑑賞者が評価しやすい5 段階評価法によとと言える．しかしながら，必ずしもいつもこの関係性が成りるスコアリグを採用する．

立つとは限らない．
なぜならば，映画予告編とは映画本編とは独立したひとつの作品であると同時に，本編に観客をたくさん集めるための広告であるからである．
「これを見たい」と思わせるのが映画予告編の大きな役割であり，映画予告編だけで満足してしまったり，
映画予告編が理由で本編に興味を示してもらえないものは逆効果となる．たとえ本編が作品として優れたものであったとして127

芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)
評価を行い，評価結果を平均化することで複数人による平均的表1 映画「レナードの朝」のシーンスコアと複雑度な評価となるようにした．
その結果（平均値）を図 5 に示す．なお，本評価実験では下記 2 点を許可するものとした．
(1) 5 段階で評価しきれない中間地点が必要な場合は，小数点以下 1 桁までは記入を認める．
(2) 想定した ± 5 よりも強いシーンが登場した場合，評価尺度を外挿して 5 以上の点をつけてもよい（集計時に 5 段階に正規化しなおす）．
複雑化シーンであるプラスの数値を示すシーンは 99 シーン，解決化シーンであるマイナスの数値を示すシーンは 42 シーン，0 は評価されていない．

図4 映画「レナードの朝」のセマンティックグラフ

4.2 セマンティックスコア法による複雑度調査実験
本研究では，映画「マレフィセント [12] 」と「それでも夜は明ける [13] 」に関して複雑度調査実験を行った．
映画「マレフィセント」は，1959 年公開のディズニー作のア
ニメーション映画「眠れる森の美女」の実写でのリメイク作品
であり，マレフィセント視点で物語が描かれている 2014 年公開のダーク・ファンタジー映画である．
まずはじめに，「マレフィセント」本編を視聴しながらセマ

図 5 映画「マレフィセント」のセマンティックスコアと複雑度

ンティックスコア法の評価単位であるシーンに分解する作業を
著者ら 2 名で協議しながら行った．2 名で協議をしながら作業「マレフィセント」のセマンティックスコアによる物語構造することで，1 名の主観だけによる作業とならないようにした．

を視覚化するため，シーン番号を X 軸，複雑度を Y 軸とする

その結果，合計 141 シーンを得た．シナリオ分析法 [8，9] におセマンティックグラフを作成した（図6）．なお，シナリオ分析

ける 3 幕構成は，物語の内容から発端はシーン番号 1 から 43

法による3幕構成の発端・展開・結末を図 6 の最上段に，エピまで，展開は 44 から 137 まで，結末は 138 から 141 までとしソードをその下に付記した．発端には4つ，展開には 7 つ，結た．発端は，マレフィセントの過去や国の情勢について描かれ末には 1 つの合計 12 つのエピソードが含まれている．

ており，31 シーン目から王の命令でステファンがマレフィセン

物語のクライマックスである最大ピークは，シーン 136 におトの翼を捥ぎ，43 シーン目の翼が捥がれた理由を知るマレフィ

いて複雑度 147 を示している．セマンティックグラフ上で複雑

セントが怒りをあらわにするところで展開に移ったと判断した．

度の変化率が±4 以上の頂点をピーク（P，図7 ）とすると，14

結末は，マレフィセントの呪いで眠ってしまったオーロラ姫の箇所のピークが認められる．ここで，ピーク（P）とは，セマン

呪いを解き，ステファン王との決着をつけ，マレフィセントとティックグラフの尾根（上に凸）のみとする．

オーロラ姫がムーアの国に戻ってきた後のシーンとした．

また，高橋ら[3] が示した特定ジャンル（図2，ファンタジー

次に，「マレフィセント」のセマンティックスコア評価を著タイプ）の特徴的な連峰型セマンティックグラフと酷似してお者らの研究室メンバー5 名（20 代男性 4 名，女性 1 名）に協力

り，ジャンル固有の型が当てはまることがわかった．

してもらい，著者らも合わせた計 7 名によって行った（20 代男

同様の実験を「それでも夜は明ける」に対して行った結果の性 4 名，40 代男性 1 名，および 20 代女性 2 名）．7 名によってセマンティックグラフを図 8 に示す．

128

芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)

図 6 映画「マレフィセント」のセマンティックグラフ

5. セマンティックグラフによる予告編制作
本章では，本論文で提案するセマンティックスコア法のセマ
ンティックグラフから映画予告編映像を制作する手法に関して述べる．はじめに，すでに公開された“公開版予告編”に関して，セマンティックスコア法による分析を行う．次に，本論文で提案する制作手法に関して述べる．

5.1 セマンティックスコア法による公開版予告編の分析
映画「マレフィセント」の予告編は，テレビ用のスポット（1
分 31 秒）のものと，1 分 26 秒と 2 分 7 秒の劇場公開版予告編が公開されている．この 3 つの映像はほぼ似た部分を活用して

図 7 ピーク（P）の抽出（X 軸：シーン番号，Y 軸：複雑度）

おり，本研究ではゴールデントレーラー賞を受賞したテレビ用
スポットを分析する．
テレビ用スポット（公開版予告編とする）を分析するため，
公開版予告編のショットを分解して本編映像のどのシーンに当てはまるのかを調べた．その結果，公開版予告編のショット数
は 60 であり，そのうち本編映像から抽出されたものは 54 シ
ョットであった．発端から 12 ショット（20.0%），展開から 42
シーン（70.0%），および結末から 0 ショット（0.0%）抽出されている．本編映像に属していない 6 ショット（10.0%）は，本
映画制作会社ディズニー社のロゴや，主演女優の名前，コピーなどのテキスト画面に当たる．

図 8 映画「それでも夜は明ける」のセマンティックグラフ

129芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)
抽出された公開版予告編の 54 ショットの本編映像におけるシーン位置を図 9 に示す．図 9 は，図 6 に示したセマンティッ
クグラフ上に公開版予告編 54 ショットの本編映像におけるシーン位置を赤い縦線で示したものである．なお，公開版予告編
54 ショットは，本編映像の同一シーンから抽出されている場合もあるため，図 9 中の赤い縦線は 54 本とはならない．
図 9 より，公開版予告編ショットはセマンティックグラフのピーク（P）とは必ずしも重ならないことがわかる．さらに，連続して複雑度が上昇する箇所が多く抽出されていることがわかる．発端は 4 シーンのみ抽出されており，展開部分は最初のエピソードからの抽出が多い．展開部分のシーン 104 以後で抽出されているシーンは，主人公のマレフィセントがはっきりと映っているショットは 1 つもなく，3 人の妖精やオーロラ姫，ス
テファン王のショットであった．
このように，公開版予告編は，主人公であるマレフィセントが映っているショットは展開の序盤と発端を中心に抽出し，物語が進むにつれてショットを抽出しないようになっていることがわかった．

図 9 セマンティックグラフと公開版予告編に抽出されている
シーン位置

5.2 提案手法による予告編映像制作
本論文では，第 4.2 節で示したセマンティックグラフ上のピーク（P，複雑度の変化率が±4 以上の頂点）を予告編映像として使用する編集手法を提案する．すなわち，本編映像から予告編映像に使用するシーンを抽出する際，これまでは現場のクリエイターがそれまでの経験則（暗黙知）に則ってクリエイター
個人の主観によってシーンの抽出を行っていた[14]ところを，本論文で提案する手法ではセマンティックグラフ上のピークシーンに限定し，そこから抽出されるショットを編集で繋ぐことによって予告編映像として制作する．本手法によって制作された予告編映像のシーケンスを図 10 に示す．なお，本映像は以下の URL にて公開している．

https://youtu.be/Pf47gOHZN0U
図 10 映画「マレフィセント」の提案手法による予告編映像シーケンス

130芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)

6.2 実験結果と考察

6. 評価実験と考察

実験結果を表 2 に示す．二重線より上段は回答数であり，下本章では，第 5.2 節において提案した手法で制作した予告編

段の数値は回答数と SD 法の評価数値を乗算した数値である．

映像，公開版予告編映像，セマンティックグラフにおいて複雑

なお，表中の「動画 1」はセマンティックグラフにおいて複雑度

度の変化率が±3 以下のシーンのみ抽出して編集した映像，おの変化率が±3 以下のシーンのみ抽出して編集した映像である，

よびストーリーの順番に無作為にシーンを抽出して編集した映「動画 2」は本論文で提案した手法による映像，「動画 3」は公像の 4 つの映像に対して比較評価実験を行った結果を述べ，考開版予告編映像，および「動画 4」はストーリーの順番に無作為察を加える．

にシーンを抽出して編集した映像である．

6.1 比較評価実験

さらに，表 3 から表 6 にそれぞれ期待度，興味度，予測度，本論文で提案した予告編映像制作手法，すなわちセマンティ

および完成度評価の有意差を検証するための t 検定統計量をックスコア法によるセマンティックグラフにおいて，複雑度の示す．表中の行と列は，それぞれ交差する動画同士を比較した

変化率が±4 以上のピーク（P）頂点のシーンのみ抽出して予告

際の t 検定統計量を表す．本実験での t 検定では，自由度 23

編として編集する手法の有効性を検証するため，公開版予告編，

で有意確率が両側 5 % での t 分布表 [15] より，帰無仮説が成

セマンティックグラフにおいて複雑度の変化率が±3 以下のシ立する統計量は「2.0687」であるとした．

ーンのみ抽出して編集した映像，ストーリーの順番に無作為にシーンを抽出して編集した映像，および本論文で提案した手法

表 2 比較評価実験結果により制作した予告編の計 4 本の予告編映像に対して，比較評
価実験を行った．
なお，4 本の予告映像はすべて同じ動画の長さとし（2 分 32秒），文字情報は用いないものとした（公開版予告編からは削除した）．また，BGM は映画本編エンディング曲を使用してす
べて統一するものとした（https://youtu.be/Pf47gOHZN0U）．
さらに，第 5.1 節で述べたように，公開版予告編には結末から抽出されたショットが含まれていない．これは，映画のストーリー上重要となるシーンが予告編に含まれる，いわゆる「ネタバレ」を回避するための方策のひとつと考えられる．したがって，本実験で制作した 3 つの予告編（セマンティックグラフ
において複雑度の変化率が±3 以下のシーンのみ抽出して編集

表 3 「期待度」の評価結果に対する t 検定統計量

した映像，ストーリーの順番に無作為にシーンを抽出して編集した映像，および本論文で提案した手法により制作した予告編）
においても，結末のシーンは抽出しないこととした．
被験者は東京工科大学メディア学部 2 年生～4 年生（20 歳～
22 歳）の 24 名（男性 12 名，女性 12 名）であり，説明によって評価を誘導するフレーミング効果と必要以上の説明による威光効果が出ないように「これから視聴してもらう動画は，映画
予告編映像である」ということだけを事前説明した．質問事項は下記の 4 つであり，それぞれを 5 段階尺度の SD 法で評価してもらった．
①

本編が面白そうに思うか（期待度）②

本編に興味を持ったか（興味度）③

本編の内容を想像できたか（予測度）④

良い予告編だと思ったか（完成度）

表 4 「興味度」の評価結果に対する t 検定統計量

また最後に，「4 つの予告編映像のなかで 1 番いいと思ったものとその理由」を自由記述で回答してもらった．
実験では，4 本の予告編映像をデスクトップ PC のモニター（23.8 inch）で個別に鑑賞してもらうこととした．映像が流れる
順番は個別にランダムに流れるように設定し，順序効果がないようにした．また各映像は 3 回繰り返して流れるようにし，1 本ずつ鑑賞しては質問に対しての評価を行ってもらうという形で
行った．
131

芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)
たことがわかった．

表 5 「予測度」の評価結果に対する t 検定統計量

また，最後に「一番良いと思った予告編はどれか？」という質問をした結果，図 15 に示すように動画 2 が最も評価が高いことがわかった．
前述の 4 つの設問項目においては，動画 2 は必ずしも最も評
価の高いものとは言えない．これは，動画 3 と 4 に関してもセマンティックグラフ上のピークシーンが映像の中に含まれているため，被験者の印象に残りやすく，それが高評価に繋がるのではないかと考えられる．しかしながら，動画 2 が図 15 に示すように全体として一番良い評価となったのは，「印象に残るシーンが多く使用されていて，本編に興味が出た」や「全てを見

表 6 「完成度」の評価結果に対する t 検定統計量せるわけではなく，程よくまとまっている印象」という自由記
述欄に記載された感想から理由を読み取ることができる．
以上の実験結果から，本論文で提案したセマンティックグラ
フ上のピーク（P，複雑度の変化率が±4 以上の頂点）を予告編
映像として使用する編集手法は有効であると言える．

各設問事項に関して，評価結果の詳細を以下に述べる．
設問「本編が面白そうに思うか（期待度）」の集計結果を図11 に示す．期待度に関しては，動画 2 と 4 が高い評価を得た．
t 検定による結果（表 3）からも，動画 2 と 4 が他の動画との評価に有意差があることを示している（動画 2 と 4 に有意差は見られない）．図 11 における評価の内訳を見ても，動画 2 と動画
4 に関しては「そう思う」と「とてもそう思う」の点数が高く，ポジティブな評価となっている．
設問「本編に興味を持ったか（興味度）」の集計結果を図 12
図 11 期待度の動画別集計結果に示す．映画予告編とは，視聴者に映画本編に興味を持たせ，本編の視聴を促す役割を持つ映像である．そのため，本質問は予告編映像としての本質についての評価と考えられる．興味度に関しては，動画 2，3，および 4 が高い評価を得た．t 検定による結果（表 4）からも，動画 1 と動画 2，3，4 のそれぞれの間には有意差が見られる．図 12 における評価の内訳から，動画
2 に関しては，「そう思わない」「どちらとも言えない」というネガティブな評価が少ないことがわかった．
設問「本編の内容を想像できたか（予測度）」の集計結果を図13 に示す．予測度に関しては，動画 2，3，および 4 が高い評価を得えた．なかでも動画 4 の評価が高い．このことは，t 検定
による結果（表 5）からも動画 4 と他の動画との評価に有意差が見られることがわかる．これは，動画 4 がストーリーの順番に無作為にシーンを抽出して編集した映像であるため，予告編
映像自体も一番ストーリー展開に忠実だったためだと考えられ

図 12 興味度の動画別集計結果

る．
設問「良い予告編だと思ったか（完成度）の集計結果を図 14に示す．完成度に関しては，動画 2，3，および 4 が高い評価を得た．t 検定による結果（表 6）からも，動画 1 と動画 2，3，4のそれぞれの間には有意差が見られる．特に動画 2 に関しては，
図 14 の評価の内訳から「そう思う」と評価した被験者が多かっ132

芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)

7. まとめと今後の課題
本論文では映画予告編映像制作を行う際に，映画予告編として使用する本編映像のシーン抽出方法にセマンティックスコア法を用いる手法を提案した．セマンティックスコアを基にした
セマンティックグラフにおいて，複雑度の変化率の高いシーン（±4 以上）を抽出し予告編映像として編集することによって，視聴者の興味を高めることができることを比較評価実験により示した．比較評価実験では，本論文で提案した手法での映像のほか，セマンティックグラフの複雑度変化率が±3 以下のシーンのみを抽出したもの，公開版予告編映像，およびストーリー
図 13 予測度の動画別集計結果に沿ったシーン抽出のものの計 4 本の予告編映像を用いて実験を行った．実験の結果，本論文で提案した手法による予告編映像の評価は高いものとなった．
今後の課題としては，セマンティックスコア法は映画本編のストーリー展開を考慮した上で人間が評価する方法であるため，自動で評価をつけることが可能になれば，さらなる負担軽減につながると考えられる．そのため，セマンティックスコアの自動採点方法のアルゴリズム開発の必要があると考えられる．さらに，セマンティックスコア法と映画予告編の関連性や，シナリオ分析とセマンティックスコア法の関連性などを明らかにするため，さらに多くのジャンルの映画を調査する必要があると考えられる．

参考文献
[1]
[2]

図 14 完成度の動画別集計結果

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

図 15 「最も良いと思った予告編はどれか？」に対する回答

[8]
[9]

133

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福里 司，平井辰典，大矢隼士，森島繁生，“アニメ作品
におけるキーフレーム自動抽出に基づく映像要約手法の提案”，画像電子学会誌，Vol.42，No.4，pp.448-456，
2013．
岡嵜堅仁，石川知一，柿本正憲，“漫画技法を考慮したア
ニメ作品の映像要約手法”，情報処理学会第 76 回 全国大会講演論文集，pp.255-256，2014．
金子 満，“映像コンテンツの作り方-コンテンツ工学の基礎”，株式会社ボーンデジタル，2007．
近藤邦雄，三上浩司，“コンテンツクリエーション”，コ
ロナ社，2014．

芸術科学会論文誌 Vol. 15, No. 4, pp. 125-134 (2016)[10] マイボイスコム株式会社：
http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=17116[11] 池ノ辺直子，“映画は予告篇が面白い”，光文社，2002．
[12] 映画「マレフィセント」：
http://www.disney.co.jp/movie/maleficent.html[13] 映画「それでも夜は明ける」：http://yo-akeru.gaga.ne.jp/[14] 田邉駿弥，伊藤弘樹，菊池 司，“ゲーミフィケーションのフレームワークを利用した映画予告編の制作手法”，映像情報メディア学会技術報告，Vol.37，No.17，pp.163164，2013．
[15] 菅 民郎，“Excel で学ぶ統計解析入門”，オーム社，
2013．

長谷川鈴夏
2012 年東京工科大学メディア学部入学．2016 年 3 月卒業．在学
中はコンテンツ制作分野を中心に学習し，実写映像における演出
や変種手法に関しての研究に従事．現在，データ・マネージメン
ト株式会社システム開発業務を
担当．

菊池 司
1999 年岩手大学大学院工学研究科電子情報工学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．2000年拓殖大学工学部工業デザイン学科助手．2004年同大学専任講師．2007
年から2008年まで韓国・高麗大学客員教授．2009年拓殖大学工学部
工業デザイン学科（現デザイン学科）准教授，2014年東京工科大学
メディア学部准教授，現在に至る． コンピュータグラフィック
ス，Procedural Animation，Procedural Simulation，およびコンテンツデザイン，コミュニケーシ
ョンデザイン分野の研究に従事．
ACM，芸術科学会，情報処理学会，画像電子学会，他会員．

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