AIがビデオ業界の変革を推進する方法

AI コンテンツ分析は、ビデオで取り上げられているトピックや、ビデオ内の登場人物が表現した感情を識別するのに役立ちます。この情報により、ビデオコンテンツが改善され、視聴者にとってより魅力的なものになります。さらに、AI はビデオを編集し、ビデオの最も重要な部分を識別して要約を自動的に作成することもできるため、手動編集が減り、時間とコストをさらに節約できます。

AIがビデオ業界を牽引する仕組み

AI がビデオ業界を推進する主な方法は、コンテンツ分析、自動編集、パーソナライズされた推奨の 3 つです。

コンテンツ分析

企業は AI を使用してビデオ コンテンツを分析し、そのテーマや感情を判断できます。さらに、AI は、ビデオに登場する人物、表示されるオブジェクト、テキストや音声など、その他の重要な要素を識別することもできます。

たとえば、オバマ大統領のオープンガバメント構想によって立ち上げられた Data.gov というプロジェクトでは、大統領の演説のビデオを分析するためにいくつかの AI 技術が使用されています。この技術により、大統領演説中の特定の単語を検索し、関連するビデオクリップを見つけることが可能になる。これにより、研究者はスピーチをより簡単に研究できるようになります。コンテンツ分析の AI は、ビデオがどこで撮影されたか、ビデオに誰が登場しているか、どのようなコンテンツが表示されているかを調べて識別することもできます。昨年の記事では、列車から収集した検査映像を活用し、人工知能によって高速鉄道の電力供給線の故障警報やメンテナンスを行う事例を紹介しました。 （続きを読む：独自に開発したアルゴリズムに頼って、この小さな会社は全国の人々にサービスを提供する機会を獲得しました）

自動編集

メディア業界で人工知能が使われるようになってから、ビデオ編集はかつてないほど簡単になりました。人工知能は、ビデオの最も重要な部分を識別し、自動的に要約を作成することで、ビデオの編集を支援します。これにより、手動編集が減り、時間とコストも大幅に節約されます。

たとえば、Google のフォト アプリは AI を活用して、写真のグループから最適な写真を識別し、自動的にアルバムを作成します。

パーソナライズされた推奨事項

AI は視聴者向けにパーソナライズされたおすすめを作成することもできます。 AI は視聴者の視聴習慣を分析することで、興味を引く可能性のある動画を推奨できます。これにより、企業は動画の視聴者数とエンゲージメントを高めることができます。 Netflix は、パーソナライズされたおすすめを活用して視聴者のエンゲージメントを高める方法を示す素晴らしい例です。 Netflix は、個々の視聴者が興味を持ちそうな動画を提案するために「パーソナライズされた推奨」システムを使用しています。 Netflix が使用するアルゴリズムは、視聴者の視聴習慣や視聴者による評価やレビューを考慮に入れます。

AI がビデオの制作と編集、そして視聴者にどのような影響を与えているかをご紹介します。

1. ビデオ編集

まず、多くの企業がすでにAIを活用して動画などのコンテンツを短時間で自動編集し、時間とコストを節約しています。

今日、多くの業界で、Magisto、Dolly by Vimeo、Adobe の Premiere Pro CC 2018 などの自動ビデオ編集ソフトウェアの成長が見られます。これらのアプリケーションは、使いやすく、複雑な手動編集を必要とせずに高品質のビデオを作成できるため、人気が高まっています。

さらに、これまで手作業で編集していた場合に比べて、ほんのわずかな時間でビデオ編集を行うことができます。この利点により、AI を使用すると手作業よりもビデオの複数の反復を作成するのが簡単で安価になるため、このようなソフトウェアの価値が高まります。

2. ビデオ紹介

AI は視聴者向けに動画を要約することもできるので、これも時間を節約する手段となります。人工知能は、ビデオの重要な部分を識別し、要約を作成するのに役立ちます。たとえば、Facebook は過去 1 年間、AI を使用してビデオを要約してきました。同社の「自動再生」機能は、ビデオを数文で要約し、ビデオの再生が始まる前にそれをテキストとして表示する。

目的は、ユーザーにビデオの内容を簡単に紹介し、ビデオ全体を視聴するかどうかを決めてもらうことです。以前は、視聴者が情報を得るためにはビデオ全体を視聴する必要があり、あるいはビデオの要約が手動で提供されていました。しかし、人工知能によってこの操作は大幅に簡素化され、コンテンツ作成者と視聴者の両方の効率が向上しました。

3. 動画のおすすめ

人工知能は、パーソナライズされた推奨事項を提供することで、視聴者が動画をキュレートするのに役立ちます。たとえば、この技術は視聴者の視聴習慣を分析し、興味を引く可能性のある動画を推奨します。 Disney+ などのストリーミング サービスでは、この機能に数年前から AI を活用しています。同社の「トップピック」機能は、視聴者が視聴したコンテンツに関するデータを活用して、類似または関連するコンテンツを推奨する。同時に、人工知能技術を使用して動画から画像を生成し、これらの動画から字幕を自動的に生成します。

4. ビジュアルアイデンティティ

企業は人工知能 (AI) を使用してビデオ内のオブジェクトを識別することもできます。人工知能はコンピュータービジョンを通じて画像の認識と解釈を処理し、あらゆることを可能にします。

Facebook は以前からこの技術を使用しており、動画内の人物の識別や、どのようなイベントが起こっているかといった文脈上の手がかりの取得に役立てている。さらに、AI はコンピューター ビジョンを使用して動画内の視覚データを認識することで、ユーザーがコンテンツのどの部分を視聴したか (いいねしたか) を識別できます。この機能は、マーケティング担当者が動画の効果を測定できるため、特に企業にとって便利です。

5. ビデオコンテンツの作成

企業は AI を使用してビデオ コンテンツを改善し、視聴者にとってより関連性の高いものにすることができます。機械学習は、コンピューター ビジョンや自然言語処理 (NLP) とともに、ビデオにおける AI の強力な力を高めています。たとえば、AI はコンピューター ビジョンを使用して、ビデオ内のオブジェクトやシーンを識別できます。人工知能はこの情報を使用して、動画の検索性を高めるメタデータを生成できます。同時に、NLP を使用すると、動画に字幕を追加することで動画の受け入れ度を高めることができます。たとえば、最近では AI を利用して何千もの Twitter 動画に自動字幕が追加されました。

動画業界におけるAIの未来

AI アプリケーションはさまざまな業界で一般的になりつつありますが、ビデオはこの分野で独自の機会を提供します。これは、動画には豊富なデータが大量に含まれているため、AI によって生成された洞察が他の種類のコンテンツよりも価値が高くなるためです。

さらに、検索機能の向上に役立つメタデータを生成することもできます。たとえば、パーソナライズされた推奨事項を提供したり、動画を要約したり、機械学習テクノロジーを使用してカスタマイズされたサムネイルを作成したりします。したがって、映画会社やテレビ会社は、ビジネスを成長させるために AI を活用する可能性があります。

AI技術がより洗練されるにつれて、ビデオ制作や編集におけるその役割は拡大しています。時間とコストを節約できるため、業界にとって非常に貴重なツールとなります。さらに、AI は視聴者を増やすためにパーソナライズされた推奨事項を提供することもできます。

毎年、世界中でどれだけの映画やテレビ番組が制作されているか想像してみてください。私たちが見たり知ったりできるのは、そのほんの一部にすぎません。しかし、人工知能によって処理された作品では、あなたの好みに基づいて、最も印象に残る可能性が高い動画をすばやく検索して紹介を表示したり、直接プッシュしたりすることもできます。

つまり、AI は、より優れたコンテンツの作成、時間とコストの節約、視聴者のエンゲージメントの向上を支援することで、ビデオ業界に革命を起こすことができます。さらに、ビデオ内のオブジェクトの識別に使用すると、ビデオ編集の精度が向上します。これらの要素により、AI はビデオ業界にとって不可欠な要素となります。