TwelveLabs のご紹介
TwelveLabs は、マルチモーダル基盤モデル (FM) を使用して、動画データに人間のような理解をもたらします。同社の FM は、アクション、オブジェクト、背景音など、動画で何が起こっているかを理解しているため、デベロッパーは動画を検索したり、シーンを分類したり、要約したり、インサイトを正確かつ確実に抽出したりできるアプリケーションを作成できます。
メリット
自然言語による動画検索
シンプルな言語クエリを使用して動画の正確な瞬間をピンポイントで特定できるため、面倒なスクラブや手作業によるレビューが不要になります。
ラベルなしで動画の理解を深める
ラベルやカテゴリを事前に定義しなくてもコンテンツから深いインサイトを引き出すことができるため、予期しないパターンや情報を発見できます。
エンタープライズ規模のナレッジトランスフォーメーション
エンタープライズの規模とセキュリティ向けに構築されたテクノロジーを使用して、大規模な動画ライブラリをアクセス可能で検索可能なナレッジリソースに変換します。
マルチモーダルインテリジェンス
視覚要素、音声コンテンツ、テキストを同時に処理して、動画のあらゆる側面を捉える包括的な理解を実現します。
テンポラルインテリジェンス
関連するイベントを時系列に関連付け、手動で追跡するのが困難で時間のかかるパターンや関係を特定します。
ユースケース
メディアとエンターテインメント
動画の瞬間を瞬時に見つけ、まとめ、つなげることで制作ワークフローを変革し、ストーリーテラーが映像をくまなく検索するのではなく、創造することに集中できるようにします。
広告
AI を活用した動画理解を通じてコンテンツ分析を促進し、ワークフローの効率性を高め、ブランドが制作時間とコストを削減しながら視聴者とより効果的につながれるようにします。
ガバナンスとセキュリティ
動画ソース全体で重大なイベントやパターンを迅速に特定することで状況認識を強化し、プロアクティブなセキュリティ監視と、より多くの情報に基づいた迅速な意思決定を可能にします。
自動車
ドライバーの危険の検出から歩行者の行動の予測まで、TwelveLabs AI は人間のように理解力で動画を分析し、輸送の安全性と効率性を変革しています。
Amazon Bedrock での TwelveLabs の概要
Amazon Bedrock で Marengo と Pegasus を使用すると、TwelveLabs のモデルを使用して、基盤となるインフラストラクチャを管理しなくても、生成 AI アプリケーションを構築およびスケールできます。また、責任を持って AI を大規模にデプロイするために不可欠なデータ、エンタープライズグレードのセキュリティ、コスト管理機能を完全に管理し続けながら、幅広い特徴量にアクセスできます。