

Jumpcut은 Claude 3 Opus를 활용해 할리우드 스튜디오, 에이전시, 제작사가 대본을 검토하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있도록 지원하며, 엔터테인먼트 팀이 더 많은 대본을 검토하고 더 많은 작가들이 큰 성과를 낼 수 있도록 지원합니다.
매년 수십만 편의 시나리오가 크리에이티브 임원, 에이전트, 관리자, 재능있는 사람들의 관심을 끌기 위해 경쟁합니다.
그러나 대본을 면밀하게 분석하는 데는 한 번에 몇 시간이 걸릴 뿐만 아니라, 많은 의사 결정권자들이 기존 작가들의 프로젝트를 우선적으로 읽는 데에 집중하기 때문에, 대부분의 대본을 읽지 않으며, 신입 작가들의 새로운 아이디어를 발굴하지 못하게 됩니다.
Jumpcut은 생성형 AI를 활용한 전혀 다른 접근 방식을 제공합니다.
창립자들은 각 대본 분석에 소요되는 시간을 단축하고, 엔터테인먼트 팀이 더 다양한 프로젝트를 깊이 생각할 수 있도록 ScriptSense 제품을 만들었습니다.
팀이 ScriptSense에 대본을 업로드하면 장면 요약부터 캐릭터 분석, 유사 타이틀에 이르기까지 모든 것을 다루는 종합적인 대본을 몇 초 만에 제작할 수 있습니다.
각 대본에서 풍부한 스토리와 독특한 서브텍스트를 담아내기 위해 ScriptSense를 Claude로 채택했습니다.

스토리텔링에서 서브텍스트가 중요합니다. 다른 파운데이션 모델은 상당한 프롬프트 엔지니어링이 필요했으며, 대본을 독창적으로 만드는 요소의 뉘앙스를 포착하지 못했습니다.
Claude는 대본을 더 효율적으로 분석하고, 더 인간적인 느낌을 주는 작품을 제작하며, 이 모든 작업에 프롬프트 작업이 훨씬 줄었습니다.
— Kartik Hosanagar, Jumpcut 창립자 겸 회장
100페이지가 넘는 각본에서 독자들은 여러 스토리라인과 플래시백, 변화하는 관점을 마주하게 됩니다. 이야기는 대사, 장면과 동작 묘사, 전환 과정으로 이어집니다. 일반적인 LLM 요약에는 문서에 담긴 뉘앙스와 숨은 의미가 제대로 드러나지 않습니다.
이러한 작은 디테일이 한 작품을 다른 각본들 사이에서 돋보이게 하며, 수상으로 이어집니다.
Jumpcut 팀은 ScriptSense를 통해 대본을 핵심 요소로 분석하고, 줄거리와 캐릭터, 주제별 요소를 이해할 수 있도록 다단계 에이전트 아키텍처를 구축했습니다.

모든 주요 파운데이션 모델 전반에서 테스트와 평가를 실시했으며, 여러 단계로 이루어지는 대본 분석 과정에서 Claude가 가장 뛰어난 성능을 기록한 것으로 나타났습니다.
결과적으로 엔터테인먼트 팀이 정보에 입각한 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 지원하는 더 풍부한 맥락 기반 결과가 나왔습니다.
- Dilip Rajan, Jumpcut 공동 창업자 겸 제품 책임자
ScriptSense는 편향 없는 고품질 대본 평가는 물론, 대규모 팀 전반의 사일로를 없애 업로드된 모든 자료를 색인화하고, 중앙 데이터베이스에서 쉽게 검색할 수 있도록 지원합니다.
스튜디오나 에이전트가 매우 구체적인 콘텐츠 임무를 충족하고자 할 때, 팀이 수집한 수천 개의 대본은 물론 하위 장르, 설정, 테마, 캐릭터 유형, 스토리라인 등의 세부 정보까지 손쉽게 검색할 수 있습니다.
Jumpcut은 Claude를 통합한 후, 생성된 대본 처리량의 품질과 사용자 만족도가 크게 향상된 것을 확인했습니다. 이 다큐멘터리는 특정 유머나 캐릭터의 암시적 동기 등, 이전에는 간과되었던 복잡한 각본의 뉘앙스를 포착하기 시작했습니다.
Jumpcut은 대본 제작 내용을 더욱 높였으며, 몇 가지 주요 엔터프라이즈 인수를 성사할 수 있었습니다. 현재까지 200개 이상의 기업에서 ScriptSense를 사용하고 있으며, 대본 읽기에 소요되는 시간을 35,000시간 이상 절약하고, 다음 대작을 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다. 한 주요 제작사의 창의적인 임원은 이렇게 말합니다.
“ScriptSense는 제가 모든 두꺼비에게 키스해 다이아몬드를 찾아낼 수 있는 초능력을 선사합니다”.
더 좋은 점은 Jumpcut을 위한 Claude를 ScriptSense에 통합하는 과정이 매우 부드럽고 간단했다는 것입니다. Rajan은 “Anthropic Console의 워크벤치를 통해 팀이 간편하게 협업하고, 대본 분석 프로세스 관련 다양한 프롬프트를 테스트할 수 있게 되었습니다”라고 말합니다.
“프롬프트 엔지니어링 프로세스는 Jumpcut이 이전에 테스트한 다른 LLM보다 빠르게 진행되었습니다. 팀은 Claude가 상세한 지침에 더 빠르게 반응하며, 운영하기도 더 쉬워졌다는 사실을 발견했습니다.”