撮影現場に標準コースは敷かれていません。置かれているのは、ダイニングチェアが一脚、細かなくずがひとつまみ、端のめくれたラグが一枚。この三つが、その日の絵コンテでした。
ロボット掃除機の広告は、ナビゲーション、認識、吸引力、自動メンテナンスを積み上げがちです。情報を盛り込むほど、ユーザーは技術を「帰宅後に減った手間」へ翻訳しにくくなります。
長回しの中で回避、際の走行、清掃が同時に起きていて、画面はにぎやかでした。編集者はそれを3本に分け、それぞれに一つの問題と一度の完全な処理だけを残しました。
対比
技術の積み上げから、一本で一つの難所を解くことへ
調整前調整後
一本の本編に複数の技術を重ねる一本の素材が一つの掃除の難所だけを解く
モデルコースで機械の動作を証明する本物の家具と境界で処理の結果を証明する
台本を機能リストから書き始める台本を難所ライブラリとユーザーの問いから書き始める
チームは「シーン・タスクマップ」をつくり、実在する難所でコンテンツを整理しました。家具が密集した場所、壁際の隅、毛髪と細かいくず、一時的に置かれた物、床材の切り替わり、連続稼働後のメンテナンス。
「素材のエビデンスチェーン」は、まず場面の条件を説明し、次に機械がどう処理するかを見せ、最後にユーザーが補う必要があるかに戻ります。撮影では、あり得ない障害物や過度に片づいたモデルルームを避けます。
机の脚を通るところは何度も撮り直しました。どう処理しているのか、はっきり見えないといけません。
DEEBOT シーン撮影ディレクター
結果
そのあと、何が変わったか
クリエイティブチームは、難所ごとに既存の台本、撮影条件、ユーザーの追加質問をすぐ探せるようになりました。新しい能力が加わったときも、新しい場面や未解決の場面へ直接落とせます。
成果はコンテンツ資産に残りました。製品の証明が、一本の本編から、更新し続けられる難所と証拠の組み合わせに広がっています。
プロジェクト後の変化
- 証明の説得力 ↑
- 機能の積み上げ ↓
いまは一本で一つの難所にだけ答えます。ユーザーからの追加質問も、より具体的になりました。
DEEBOT 製品マーケティング責任者
素材ライブラリは掃除の難所で検索でき、クリエイティブは機能リストから書き始めなくなりました。
