Amazon Web Services ブログ

Category: Media & Entertainment

Amazon Rekognition カスタムラベルの発表

本日、アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、Amazon Rekognition カスタムラベルを発表しました。これは Amazon Rekognition の新機能で、お客様が独自の特別な機械学習 (ML) ベースの画像分析機能を構築し、特別なユースケースに統合する固有のオブジェクトやシーンにを検出します。たとえば、画像から機械部品を検出するために Amazon Rekognition を使用するお客様は、小さなセットのラベル付きの画像でモデルをトレーニングして、MLの専門知識なしでも「ターボチャージャー」や「トルクコンバーター」を検出できるようになります。モデルを最初からトレーニングすることには、特別な機械学習の専門知識と何百万の高品位のラベル付き画像が必要ですが、その代わりにお客様は Amazon Rekognition を使用してカスタムラベルを使用して、独自の画像分析ニーズのために最先端のパフォーマンスを達成することができるようになりました。 Amazon Rekognition カスタムラベルをより良く理解するために、このサービスの新機能をしようする方法の例を順番に見ていきましょう。 自動車修理工場は Amazon Rekognition ラベル検出 (オブジェクトとシーン) を使用して、在庫の機械部品を分析し、ソートすることができます。これらのすべての画像について、 Amazon Rekognition は正常に「機械部品」を返します。 Amazon Rekognition カスタムラベルを使用して、お客様は独自のカスタムモデルをトレーニングして、ターボチャージャーやトルクコンバーターなどの特定の機械部品を識別できます。最初に、お客様は識別したいそれぞれの特定の機械部品のために、わずか 10 個程度のサンプル画像を収集します。 このサービスコンソールを使用して、お客様はこれらの画像をアップロードして、ラベル付けすることができます。 この段階では、機械学習の専門知識は必要ありません。お客様はコンソール内のプロセスの各ステップを通じて導かれます。 データセットが準備でき、完全にラベル付けされると、お客様は Amazon Rekognition カスタムラベルをワンクリックだけで動作させることができます。Amazon Rekognition は各ユースケースに対して、自動的に最も効率的な機械学習技術を選択します。 トレーニングを完了すると、お客様は仮想化にアクセスして、各モデルのパフォーマンスを確認して、それらのモデルをさらに向上する方法に対する助言を得ることができます。 当社の例の自動車修理工場では、大規模な画像処理のための完全マネージド型の使用が簡単な API ビルドを使用して、画像の分析を開始して、名前で特定の機械部品を検出したり、在庫管理を自動化することができるようになりました。 Amazon Rekognition オブジェクトとシーンの検出では「機械部品」を返す一方で、いくつかのラベル付きの画像でトレーニングされた Amazon Rekognition カスタムラベルは、「ターボチャージャー」、「トルクコンバーター」、および「クランクシャフト」を返します。 NFL や […]

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ソシオネクスト、AWS でリアルタイム AV1 エンコーディングを実現

NFL の試合をストリーミングで観戦することや、ミステリースリラー番組「ストレンジャー・シングス」の新シーズンを好きなだけ見たりする事から、消費者はストリーミングビデオ体験に対し、高い映像品質を期待するようになってきています。また、コンテンツ制作者や配給事業者にとって、低遅延且つ高品質のビデオを作成することが不可欠となっています。ただし、拡大するデバイスへの配信や多様なネットワーク接続環境を考慮に入れると、映像品質について高い水準を維持することは困難になっています。 日本の SoC( System-on-Chip )テクノロジープロバイダーである株式会社ソシオネクスト(以下、ソシオネクスト社)では、映像伝送にAWS Elemental MediaConnect、AV1エンコード処理にAmazon Elastic Compute Cloud( EC2 )F1 インスタンス、コンテンツ配信に Amazon CloudFront を使用しクラウドベースの AV1 リアルタイムエンコードを可能にするソリューションを構築することで、処理時間を大幅に短縮しながら一貫した高い映像品質を実現しました。 その仕組みは次のとおりです。 エンコーダを内蔵し Zixi プロトコルに対応した JVCのCONNECTED CAMカメラで撮影をします。JVC カメラは 前方誤り訂正(FEC)および自動再送要求(ARQ)パケット損失回復を使用するメカニズムであるZixiプロトコルに対応した唯一のプロフェッショナル用カメラです。JVC カメラから出力された信号は MediaConnect に送信されます。その後、信号は EC2 F1 インスタンスに入力され、リアルタイムで次世代の圧縮コーデック AV1 にエンコードされ、CloudFront を介して視聴者に送信されます。 適切に実装された場合、AV1 エンコーディングは H.264 および H.265 コーデックよりも小さいファイルサイズでより高品質の画像を生成しますが、エンコーディングのための高いコンピューター処理装置( CPU )要件によって、広く採用されていません。MediaConnect と EC2 F1 インスタンスがサポートするフィールドプログラマブルゲートアレイ( FPGA )を組み合わせることで、ソシオネクスト社のソリューションはリアルタイムの AV1 エンコードを可能にし、専用 CPU のハードウェアコストを削減します。また、不安定なネットワーク環境でも、エンドユーザーエクスペリエンスとストリームの品質を向上させながら、ストレージとコンテンツ配信ネットワーク( CDN […]

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WinTicket 、 AWS メディアサービスで競輪ファンに高画質レース映像を低遅延ライブで提供

WinTicket は、インターネットテレビ局 AbemaTV の番組「競輪チャンネル」と連動し、24時間どこでも投票チケットを購入できるほか、レース情報・オッズ・ AI 予想機能、そして開催中の熱戦レースのライブ映像を提供しています。 時速 60km ~ 70km で 9 名の選手がレースする中、 WinTicket のユーザーが視聴環境を問わず、レースの状況を高画質・低遅延で視聴できるようにすることは重要です。そのため、 WinTicket は動画配信ワークフローをクラウドに移行し、AWSメディアサービスを活用することで高画質・低遅延のライブ配信を確立させました。 WinTicket のライブ配信は、全国40以上の競輪場から集約した映像で構成されています。 AbemaTV の番組スタジオで映像を集めてクラウドへ伝送し、 AWS Elemental MediaLive で ABR エンコード、 AWS Elemental MediaPackage で HLS にパッケージ化し、 Amazon CloudFront 経由で視聴者へ低遅延なライブ配信しています。 「 WinTicket はサービスの特性上、レース状況や結果がすぐにわかるようにしなければ、ユーザー体験に影響を及ぼしてしまいます。 AWS Media Services は、他のサービスよりも 1.5 倍ほど低いレイテンシでコンテンツを配信できるため、戦略的な強みが得られました。」と、株式会社サイバーエージェントの CATS ソフトウェア エンジニア 江頭 宏亮 氏は語っています。「今回、 AWS Media Services を採用したことで、配信ワークフローの開発工程数を抑えた、冗長性のある可用性の高いライブ配信システムの構築ができました。配信管理ツールとして採用したサーバレスアーキテクチャを含め、利用している時間帯だけ課金されるため、運用コストを抑えられます。また、スケジュール管理上で蓋絵 […]

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【開催報告】メディア向けクラウド活用 最新事例紹介・シーズン III

メディア業界向けAWS セミナーシリーズ 第三弾 |IBC Recap & 最新動画配信ユースケースをご紹介 2019年9月26日 メディア業界に関わる事業者様および企業様を対象とした、クラウド活用最新事例紹介イベントを開催しました。 4半期毎に開催しているセミナーの第3弾として、今回は9月に開催された IBC 2019 のブース レポートと、AWS パートナーとエンドユーザ様から最新のユースケースとして、動画配信ワークフローをクラウドで運用いただくことで得られる 拡張性・可用性、インフラ管理の省力化、短期間でのサービス開発 などのメリットが注目を集めている『コンテンツ配信 』カテゴリーの活用事例をご紹介いただきました。 当日は約130名のお客様にご来場頂きました。 IBC 2019 Recap -AWS ブース レポート アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 安司 仁 IBC(International Broadcasting Convention)は、世界150カ国から55,000人以上が参加する、欧州最大の映像・音響技術の展示会です。AWS は5年連続で今回も出展し、4つのメディアワークロード(コンテンツ制作、コンテンツワークフロー・アーカイブ、コンテンツ配信、機械学習&データ分析)に関する展示に加え『 マネタイゼーション・パーソナライゼーション 』『 テクノロジーイノベーション 』のテーマを加えた新機能紹介とデモを実施しました。 『 コンテンツ制作 』:コラボレーションの促進、制作/品質向上への取り組みから、制作環境がクラウドにシフトしてきており、全てクラウドで編集をしているスタジオの Untold Studios の事例についてもご紹介しました。ブース展示内容としては先日9/20発表された NVIDIA T4 GPU を備えた G4 インスタンスの紹介や、それを使ったクラウド上の制作環境、AWS ThinkBox Deadline と Spot […]

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AIを使用してビデオアーカイブから価値を引き出す: Videofashionのケーススタディ

大規模なコンテンツアーカイブを保持するM&E企業にとって、プロデューサーやライセンサーの使用に合わせて適切にコンテンツを抽出することは、重要な課題です。さらに、数十年分のコンテンツを持つスポーツリーグなどの顧客は、コンテンツアーカイブをAPI経由でファンが使えるようにして、アーカイブ全体をエンドユーザーが検索し、API経由でライセンス可能にしたいと考えています。残念ながら、最近まで、コンテンツのメタデータの多くは複数の異なるシステム間で手入力されていたため、大規模なメディアライブラリの所有者がアーカイブの内容全体を完全に把握するには多くのリソースが必要となり、実用的ではありませんでした。

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【開催報告】クラウドネイティブ動画配信の実現方法とビジネスへの活用例 2019/8/28(水)

8月28日 AWS目黒オフィスにて、メディアソリューションにご興味ある内製エンジニア および WEBコンテンツ事業に関わる企業様を対象とした、クラウドネイティブサービスを活用した動画配信の事例紹介イベントを開催しました。 株式会社サイバーエージェント様、ブイキューブ様をゲストに、ライブ動画配信サービスをクラウドでどのように構築・運用されているのかなど語っていただきました。当日は 70 名近くのお客様にご参加いただきました。 ■クラウドネイティブサービスで実現するライブ動画配信 アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 廣瀬 太郎 当日講演資料はこちらからダウンロードいただけます。 ソリューションアーキテクトの廣瀬から、ライブ動画配信に関連する技術トレンドや課題と、動画ワークロードのためのマネージドサービス AWS Media Services を利用したライブ動画配信基盤の構築、運用方法、各社様事例についてお話しました。 AWS Media Services は現在 MediaConnect, MediaLive, MediaPackage, MediaStore, MediaTailor, MediaConvert の計 6 つのサービスで構成されていますが、必ずしもそれら全てを最初から活用する必要はなく、要件にあわせて組み合わせて使って頂けるように疎結合な作りとなっています。本セッションでは代表的なユースケースと、それらに必要となるサービスやアーキテクチャパターンをご案内しつつ、AWS Media Services が生まれてからこの 2 年弱の間に追加された各サービスの機能アップデートを交えてご紹介しました。 2019 年に追加された MediaLive のスケジュール機能強化や MediaPackage の Just-in-Time Packaging などの最新機能についてもご紹介しました。   ■ ゲストスピーカーより導入事例のご紹介 「 WinTicket における競輪ライブ配信ステムの実現 」 […]

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S3 バッチオペレーションでビデオファイルをトランスコードする

簡単にペタバイトのデータになりかねない最新のビデオアーカイブの実用的なストレージ管理には、大量に迅速に作業する能力 (ハードではなくスマートに作業する能力) が不可欠です。S3 バッチオペレーションは Amazon S3 の機能で、1 回のリクエストまたは S3 コンソールでの数回のクリックで、数百万または数十億のオブジェクト間でオブジェクトをコピーまたはタグ付けするなどのアクションを実行できます。提供するのはオブジェクトのリストのみで、S3 バッチオペレーションは、再試行の管理や進行状況の表示など、残りの作業を処理します。 多くのメディア企業は、大規模なビデオリポジトリを S3 に保存しています。現在のビデオは S3 Standard に保存し、古いビデオは S3 Glacier にアーカイブする方法が一般的です。Lambda の呼び出しは、新しいオブジェクトをバケットに入れるなどの S3 イベントでトリガーできるでしょう。S3 バッチオペレーションは、既存のオブジェクトの Lambda 関数のトリガーや、S3 での他の大規模なタスクの実行を支援する管理ソリューションを提供します。 この投稿では、S3 に保存されたビデオまたは Amazon S3 Glacier からの復元が必要なビデオのいずれかから、AWS Lambda を使用して S3 バッチオペレーションでビデオトランスコーディングジョブをトリガーする方法を確認します。 Lambda トランスコーディングワークフローを作成する 典型的なトランスコーディングワークフローは、既存のビデオファイルを取得し、それをビデオオンデマンド再生用に複数のファイルタイプに変換します。この例では、VOD Automation ワークフローポストを使用して、ファイルのトランスコーディングワークフローを作成します。ここでは S3 に既に保存されているビデオオブジェクト、および S3 Glacier にアーカイブされているビデオオブジェクトをサポートするワークフローに変更を加えます。 最初に、上記のリンクを使用して VOD 自動化ワークフローを設定します。手順 2 に到達し、Lambda 関数を作成したら、この投稿に戻ります。Lambda 関数を変更して、S3 バッチオペレーションで動作するようにする必要があります。Lambda […]

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【開催報告】AWS Summit Tokyo2019メディアセッション

6月12-14日に開催されたAWS Summit Tokyo2019にて、メディア業界バーティカルセッションを実施しました。   3つのセッションにおいて合計8社のお客様にご登壇頂き、最新の事例をご紹介頂きました。 全セッションを通して500人収容の会場は満席、注目度の高さが伺えました。   技術でメディアを拓く:AI と日経の記事・動画・文化事業 東京大学共同研究員博士(理学) 日本経済新聞社/日経イノベーション・ラボ上席研究員 中島寛人様 中島様より、日経イノベーションラボにおけるAI導入とAWSの活用方法について発表頂きました。AWSを研究開発リソースとして活用し、用途に合わせて性能を選べる点や、同じ環境を作り出せるため実験条件を揃えやすい点にメリットを感じているとのことでした。まず、AIが記事内の誤りを検出する校正システムについてデモを交えてご紹介頂きました。新聞紙面における掲載箇所など新聞業に特化した校正ルールまで理解したAIが、人の目では見つけることが困難な誤りを瞬時に検出し指摘する点が興味深かったです。実行環境はAmazon EC2 P2インスタンスを使っています。深層学習の簡易シュミレーションが行えるサイト(CNN Playground:http://dlpg.nikkei.com/)のバックエンドで使用されているモデルの学習では、Amazon EC2 P3インスタンスを8台並行処理させ10日間で学習を終えることができ、AWSだから早く終わったとの感想を頂きました。     制作・管理・アーカイブ・配信までエンドツーエンドのAWSメディア最新事例 制作・管理・アーカイブ・配信のワークロードそれぞれの変化やトレンドについて事例を発表頂きました。 モデレーター アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 石井悠太   株式会社ジェイ・スポーツ 技術本部製作技術部長(兼)国際映像チーム チームリーダー 富久洋次郎様 構成制作本部 企画制作部 第一制作チーム ディレクター 沼倉敦様 昨年末の全国高等学校ラグビーフットボール大会におけるクラウド編集導入事例を発表頂きました。中継の最後に流れる、毎年注目度が高いエンディング映像の編集をAWS上で実施いただきました。これまで歴代のディレクターは年末年始に編集所で寝泊まりしつつ実施していた作業を、ホテルからWi-fiでAWS上の編集環境に接続し実施できるようになりました。急な変更作業や他メンバーとの素材共有も可能となり、今後は複数の編集作業平行に向けたワークロード策定や、初の4K放送となるラグビーワールドカップでの活用を検討するとのことです。   株式会社NHKテクノロジーズ メディア技術本部 開発技術センター メディア開発部 チーフエンジニア 菅原賢司様 CG制作におけるAWS活用について発表頂きました。従来CGレンダリングの課題として、クオリティへの要求のためにリソースが不足することや、複数サーバでの分散処理が必要だが、プロジェクト開始から締切に向けて徐々にリソース使用率が上がるためにキャパシティプランニングが困難かつ無駄が出てしまうことがあったとのことです。そこでAWSのクラウドレンダリングファーム管理ソフトであるAWS Thinkbox Deadline 10をオンプレ環境とのハイブリット構成で導入し、Spot instanceを活用することで必要な時に必要な分だけ低価格でリソースを確保できるようになりました。今後は分散ストレージのAmazon FSx for Lustreや、リモートCGプロダクション環境に仮想ディスクトップ技術であるTedadici PCoIP の活用も検討、制作ワークロードのさらなる効率化を推進いただいております。   株式会社フジテレビジョン 技術局 放送技術センター 放送部 井村紀彦様 クラウドを活用したマスターのコンテンツ管理プラットフォームについて発表頂きました。従来は、地上波、BS、CSそれぞれで管理していたコンテンツを、クラウド上の「総合コンテンツ管理システム」に移行することで、組織間でのコンテンツ共有や管理コストの削減を実現されました。初期設備投資や保守費を抑えられること、コストの見える化が図れること、倉庫から出庫することなく番組素材に即アクセス可能になったこと等に導入効果を感じられているとのことでした。また2021年に向けて、ポストプロダクションからのオンライン搬入や、『フジテレビオンデマンド』や番組販売システムとの連携にも取り組まれているということでした。   株式会社IMAGICA Lab. 研究開発本部 技術開発室長 工藤隆朗様 ポスプロ作業 on […]

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【開催報告】メディア向けクラウド活用 最新事例紹介・シーズン II

メディア業界向けAWS セミナーシリーズ 第二弾 |NAB Recap & AWS パートナーの新ユースケースをご紹介   2019年5月28日、AWS目黒オフィスにて、映像メディアに関わる事業者様および企業様を対象としたクラウド活用最新事例紹介イベントを開催しました。 AWSは、メディアの制作から発信するまでのワークロードを、『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』『コンテンツ&ワークフロー管理』『コンテンツ配信 & 送出』『機械学習 & データ分析』と、4つのカテゴリーに定義し、各分野においてクラウドを利用したメディアソリューションを提供しています。 4半期毎の開催セミナー第二弾として、今回は4月の世界最大規模放送機器展示会 NAB Show 2019からの最新レポートと、AWS パートナーとエンドユーザ様から最新のユースケースとして、昨今 ロケーションフリーによるコスト削減や働き方改革、コンテンツ集約化によるセキュリティ強化といった視点で大きな注目を集めている『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』カテゴリーのサービスをご紹介しました。 約140名のお客様にご来場頂き会場は満員御礼、東京は本会場とサブ会場、大阪にはサテライト会場をご用意しました。     NABアップデート アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 金目 健二 NAB(National Association of Broadcasters)Showは、全米放送事業者協会が主催する世界最大規模の放送機器展示会です。AWSは今年もブースを出展し、4つのワークロードに沿った新機能紹介とデモを実施しました。『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』カテゴリーでは、MediaConvertの最新機能、分散トランスコードにより処理時間を大幅に短縮できる事を紹介しました。また『コンテンツ制作 & ポストプロダクション』に『機械学習 & データ分析』のソリューションを組み合わせることで、人のスケルトンモデルから「腕が上がった」「倒れた」等のイベントを検知し、ハイライトシーンをクリッピングするデモや、『コンテンツ配信 & 送出』に『機械学習 & データ分析』のソリューションを組み合わせた例として MediaTailorとAmazon Personalizeにより、ユーザの視聴履歴やコンテンツからユーザー嗜好に関連する広告を挿入するデモを紹介しました。また『コンテンツ配信 & 送出』カテゴリーではMediaStore、CloudFrontのChunked Transfer対応に伴い大規模な低遅延配信への敷居が低くなった事、及び日本のお客様とのCMAF Ultra […]

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