Amazon Web Services ブログ

Category: Media & Entertainment

AWS は今年もNAB Show に出展します

アマゾン ウェブ サービスは、来る2019年4月8日から11日の4日間、米ラスベガスで開催される世界最大級の放送機器展示会「NAB Show 2019」に出展します(ブース番号:SU2202)。  メディアコンテンツの取り込みから制作、処理、配信まで、ワンランク上のプレミアム体験を創り上げる、クラウドとオンプレミスを組み合わせた、クラウドベースの様々な動画ソリューションを紹介します。AWSブースでは、コンテンツ制作、配信、メディアサプライチェーン、および AI&MLに関するAWSの進化をお見せします。 (申込サイトは英語です。英語での申し込みをお願い致します。) デモンストレーション コンテンツ制作、コンテンツ配信、そして安定したメディアサプライチェーンへのアクセスをサポートする、高度なクラウドベースのメディアと機械学習サービスについて実演を交えながらご紹介します。 コンテンツ制作に注目 クラウド制作環境 視覚効果、アニメーション、編集ワークロード用に、クラウドへクリエイティブな制作環境をデプロイします。AWS Thinkbox Deadline、Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) インスタンス、および Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon FSx など、 AWS クラウドストレージオプションを使用してレンダリング、仮想ワークステーション、データストレージをグローバルに拡張します。 次世代型動画処理 動画エコシステムの進化をご覧いただけます。配給企業から放送局、ポストプロダクション会社の間で採用されているマスターフォーマット「IMF(Interoperable Mastering Format)」パッケージを取り込み、Common Media Application Format (CMAF) 出力を作成することで、動画配信までの作業を大幅に簡素化します。さらに画質クオリティを保ちながら、できる限りビットレートを下げる QVBR (Quality-defined variable bitrate)エンコーディングにより、ストレージと転送コストを削減します。 クラウド DVR サービスで視聴者を惹きつける エンドツーエンドのクラウド DVR ワークフローを作成することで、動画プロバイダーは迅速にクラウドサービスを開始し、キャッチアップやテレビのやり直しなどのタイムシフト機能を簡単に統合できます。 機械学習でライブスポーツの価値を向上する AWS メディアサービスと機械学習ツールを使用することで、プレーヤーの識別やリアルタイムでの行動の追跡、メタデータのタグ付けの合理化、スポーツ中継の対象範囲の拡大を実現できます。 コンテンツ配信のためのソリューション セキュアで信頼性の高い動画転送 IP 上で高品質のライブ動画を確実に転送、かつ安全に共有して、価値の高い放送のためのクラウドに容易に恩恵をもたらします。エンタイトルメントを使用して、アクセスとセキュリティをきめ細かく制御しながら、ライブコンテンツをパートナーにシームレスに配信します。 […]

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【4回シリーズ/4回目】メディアサービス - リファレンスアーキテクチャとテスト結果

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか?メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。最終回 四つ目のテーマは「参照アーキテクチャとテスト結果」です。 パート 1:レイテンシーの定義と測定 パート 2:エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化 パート 3:動画プレイヤーのおすすめ最適化 パート 4:参照アーキテクチャとテスト結果(この記事)

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【4回シリーズ/3回目】メディアサービス - 動画プレイヤーのおすすめ最適化

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか?メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。三つ目のテーマは「動画プレイヤーのおすすめ最適化」です。 パート 1:レイテンシーの定義と測定 パート 2:エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化 パート 3:動画プレイヤーのおすすめ最適化(この記事) パート 4:参照アーキテクチャとテスト結果

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【4回シリーズ/2回目】メディアサービス - エンコード、パッケージ化およびCDN配信のおすすめ最適化

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか?メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。ふたつ目のテーマは「エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化」です。 パート 1:レイテンシーの定義と測定 パート 2:エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化(この記事) パート 3:動画プレイヤーのおすすめ最適化 パート 4:参照アーキテクチャとテスト結果

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【4回シリーズ/1回目】メディアサービス - ライブ動画ストリーミングの遅延(レイテンシー)

スポーツ中継、ゲーム、ニュース配信、TV番組など、動画配信のニーズは高まっているものの、配信遅延や最適なサービスの選択に困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか?メディアサービスを検討する際によくある課題とソリューションについて、以下のように4つのパートに分けて解説します。ひとつ目のテーマは「レイテンシー(配信遅延)の定義と測定」です。 パート 1:レイテンシーの定義と測定(この記事) パート 2:エンコード、パッケージ化、および CDN 配信のおすすめ最適化 パート 3:動画プレイヤーのおすすめ最適化 パート 4:参照アーキテクチャとテスト結果

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Newstag は AWS の AI 言語サービスを使用して、世界の動画ニュースがより多くの人々に届けます

スウェーデンのスタートアップ、Newstag では人工知能 (AI) を使用し、世界中の主要なニュースプロバイダーから集めたニュースをカスタマイズした動画ニュースチャンネルを制作しています。同社の使命は、人々や組織が最新の多様な情報を活かし、自らの可能性を広げられるよう支援することです。Newstag では世界中から集めた同社の顧客向け動画ニュースがより多くの人々に届くよう、各動画のリッチメタデータを制作しています。Newstag では Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend を使用することにより、動画からメタデータを抽出し、制作するという膨大な手作業を要するこのプロセスを自動化することに成功しました。AWS の各種サービスを組み合わせて使用することで、Newstag では従来の 10 倍に相当する量の動画メタデータを制作できるようになったのです。 「人々は自分たちの見るニュースを選びたがっていると、私たちは感じています。顧客自身が関連するストーリーを取捨選択できるようにすること、当社の使命を遂行するのに、このことが極めて重要であると私たちは考えます」と Newstag 社 CTO、Mats Ekholm は述べています。これを現実にするため、Newstag ではパーソナライズされた動画ニュースチャンネルを作成するのに顧客自身が選択できるタグを開発しました。以下のスクリーンショットでは顧客が Newstag でこれらのタグをどのように選択するかについて解説しています。 一日に 1,000 本以上の動画を提供するため、Newstag の編集スタッフは長い時間をかけてコンテンツへのタグ付けを行っていました。その作業には複数の言語を要し、手作業で行わなければなりませんでした。タグの多くは表題、簡単な説明、そして一部のメタデータで構成されています。同社は需要に応えようと奮闘しながらシンプルでコスト効率が良く、展開しやすいソリューションを探しました。AWS で事前トレーニングを施した機械学習 (ML) サービスを使用することで、Newstag は AI に関する経験なしでも、AI を使用してこの問題を解決したのです。 まず、Newstag は Amazon Transcribe を使用して、Amazon Simple Storage Service (S3) に格納された動画音声をサポート言語でテキスト化します。続いて、テキスト化された英語以外のデータ、その他の表題、説明、または動画と共に元々提供されたキーワードに Amazon Translate を適用して正確な英語訳を作成します。最後に、テキストコンテンツを分析してインサイトを提供する機械学習サービスである Amazon Comprehend を使用して、入手できてる英語のテキストすべてから、題を抽出します。組織、人々、場所、ロケーションなど、名前の付けられた題は、顧客が興味のあるコンテンツを見つけやすくするための正確なタグの作成に使用されます。 「手作業で処理していた頃は 1 時間あたり 3 […]

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simpleshow が Amazon Polly を使って解説動画のストーリーを音声化する方法

simpleshow は 10 数年前に、3 分間のアニメーション解説動画を使用することによって、お客様がそれぞれの素材、アイデア、および製品を説明できるように援助し始めました。これらの解説動画は、ふたつの手とシンプルな白黒のイラストを使って視聴者にストーリーを伝えます。現在 simpleshow では、誰もがほぼすべてのトピックに関する高品質の解説動画を作成できるプラットフォーム、mysimpleshow.com も提供しています。このプラットフォームは Amazon Polly と統合されているため、台本が提供されていれば、誰でも解説動画に自然な発音の音声を使用できます。 最初に、simpleshow についてもう少しお話ししてから、mysimpleshow がどのように Amazon Polly と統合されているかについて説明したいと思います。 過去 10 年の間、simpleshow は解説動画フォーマットの有効性を科学的に証明し、simpleshow の専門家は、何千にも及ぶ解説動画において、シンプルかつ楽しい方法でそれぞれのトピックを紹介できるようにお客様を助けてきました。 これらの動画の制作には、チーム内に多くの才能が必要です。 ストーリーテリング: 認定された simpleshow のコンセプトライターが基本的な事実を中心にストーリーを創り出します。 イラストレーション: 才能豊かなアーティストが適切な抽象化レベルで対象物とコンセプトをイラストにします。 ビジュアル化: ストーリーボードアーティストとモーションデザイナーがストーリーをビジュアル化してアニメーションにします。 音声: プロの話し手のネットワークが、ふさわしい口調であることを確実にします。 解説動画が極めて幅広い用途を持つフォーマットであることに気付いた simpleshow のチームは、さらに多くの分野におけるさらに多くのユーザーがリソースを使用できるようにしたいと考えました。これが、simpleshow のチームが mysimpleshow.com を作った理由です。このプラットフォームは、誰もがほぼすべてのトピックに関する高品質の解説動画を作成できるようにするものです。mysimpleshow は人口知能 (AI) を使用し、使いやすいユーザーインターフェイスを備えています。 mysimpleshow でのプロセスはとてもシンプルです。 まず、ユーザーがストーリーを書きます。mysimpleshow は、幅広いトピックを対象とするサンプルストーリーを使ったテンプレートとインスピレーションでユーザーをガイドします。 ストーリーのテキストは、次に mysimpleshow の中核にある人工知能、Explainer Engine によって分析されます。Explainer Engine は、意味のあるキーワード、人物、および場所を認識するために自然言語処理 (NLP) を使用します。その後、Wikipedia […]

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新発表 – 映像伝送の安定性を向上し機能拡張するAWS Elemental MediaConnect

AWS入社前、私はスポーツテレビチャンネルを所有し配信していた会社に勤めていました。数十箇所の拠点からのスポーツフィードを1つのチャンネルに集約して24時間配信をしておりました。 この規模の放送グレードのネットワークを運用するためのインフラストラクチャとロジスティクスは膨大であり、運用保守が困難であり高コストでした。 これは一部の地域や組織の問題ではなく、メディア企業は独自のネットワークインフラストラクチャで同様の課題に直面しています。 非都市部からの映像フィードを衛星通信経由で統合し、信頼性と放送機能を維持しながら映像信号を複数の地域や国に配信する事は難しい課題であり設備投資も必要でした。   Introducing AWS Elemental MediaConnect AWS Elemental MediaConnectはメディア企業がライブビデオをクラウドに確実に取り込む事ができ、AWSグローバルネットワークを通じて複数の宛先へ安全に送信できる新しいAWS Elementalサービスです。 AWS Elemental MediaConnectは衛星伝送で慣れ親しんだ信頼性、セキュリティ、可視性をお客様に提供します。柔軟性とコスト最適化はインターネットベースの伝送でのみ可能です。ローカルのスポーツイベントを扱う小規模のビデオ制作者から、複数の24時間365日のテレビチャンネルを持つ全国放送のテレビネットワーク、AWSクラウド以外のソース(スポーツ施設やテレビスタジオなど)からコンテンツを確実に取り込むことができます。放送局グレードの信頼性と運用上の可視性を備え複数の宛先へ安全に映像信号を伝送します。これらの目的地は、お客様独自のAWSベースのビデオ処理システムまたはインターネット上のサービスを指定することができます。   What you need to know: Broadcast Reliability – AWS Elemental MediaConnectは信頼性の高い放送局グレードの基準を満たすように設計されており、ジッタとバッファリングを削減するように最適化されています。そしてビデオプロフェッショナルが使用するビデオ伝送プロトコル(RTP、FEC付きRTP、Zixiプロトコルなど)に対応することで、信頼性を確保します。AWS Elemental MediaConnectは低レイテンシ、高帯域幅のAWSグローバルネットワークを使用して、AWSリージョン間で映像信号を伝送および複製します。 Industry-Grade Security – AWS Elemental MediaConnectはメディア企業のセキュリティ要件をサポートします。 AES-256暗号化を使用してストリームを暗号化するオプションを提供し、AWS Secrets Managerを用いて鍵を安全に保管します。 併せて複製機能を用いて、お客様はAWS内外の複数の関係会社様へコンテンツを安全に伝送できます。 Visibility & Operations  – 最後にAWS Elemental MediaConnectはお客様に映像信号の健全性を可視化します。サービス品質(QoS)アラーム、及びリアルタイム信号チェックを組み合わせミッションクリティカルな映像信号の健全性を 追加設定なしで確認できます。さらにAWS Elemental MediaConnectは他のAWS Media ServicesやCloudWatchと統合されており、ダッシュボードの作成やアラームの作成が容易です。 AWS Elemental MediaConnect in […]

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Amazon Kinesis Video Streams および Amazon SageMaker を使用したリアルタイムでのライブビデオの分析

Amazon SageMaker の Amazon Kinesis Video Streams Inference Template (KIT) の発売を発表できることを嬉しく思っています。この機能により、顧客はほんの数分で Amazon SageMaker エンドポイントに Kinesis Video streams をアタッチすることが可能です。これにより、他のライブラリを使用したり、カスタムソフトウェアを作成してサービスを統合することなく、リアルタイムの推論が可能になります。KIT は、Docker コンテナとしてパッケージ化された Kinesis Video Client Library ソフトウェアと、すべての必要な AWS リソースのデプロイを自動化する AWS CloudFormation テンプレートとで構成されています。 Amazon Kinesis Video Streams を使用すると、アナリティクス、機械学習 (ML) 、再生、その他の処理のために、接続したデバイスからオーディオ、ビデオ、関連メタデータを AWS に確実にストリームすることができます。Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストが ML モデルを迅速かつ容易に構築、トレーニング、および展開するための管理プラットフォームです。 ホームセキュリティカメラ、エンタープライズ IP カメラ、トラフィックカメラ、AWS DeepLens 、携帯電話などのソースからオーディオおよびビデオフィードを Kinesis Video Streams へと取り込みます。スマートホームのざまな業界からスマートシティへ、インテリジェント製造から小売業に渡るさまざまな業界のデベロッパーとデータサイエンティストが、AWS クラウドでこれらの動画フィードを分析するために、独自の 機械学習アルゴリズムを導入したいと考えています。これらの顧客が Kinesis Video […]

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AWS のメディア解析ソリューションを使用して、メタデータの自動抽出を使い始める

 AWS でメディア解析ソリューションを使用して、メディアファイルから意味のあるメタデータを簡単に抽出することができます。 メディア解析ソリューションは、数分でメディアファイルから意味のあるメタデータの抽出を始めるために使用できる AWS CloudFormation テンプレートを提供します。ウェブベースのユーザーインターフェイスを使用すると、簡単にファイルをアップロードし、自動的に抽出されたメタデータを表示することができます。 このソリューションは、顔認識に Amazon Rekognition、文字起こしの作成に Amazon Transcribe、文字起こしでの感情分析に Amazon Comprehend を使用します。独自の画像を Amazon Rekognition コレクションにアップロードして、個人を認識できるようにソリューションをトレーニングすることもできます。 料金を支払うのは、このソリューションをテストするときに使用するサービスに対してのみです。1080p HD ビデオの場合、このソリューションを開始するのに必要なコストは、1 時間あたり 8 USD 以下です。このソリューションは、メディアライブラリにインデックス付けされるメタデータの量に基づいて、さまざまなサイズで利用できます。サイズに応じた価格の範囲は月額 300 – 1,000 USD で、主にメタデータのインデックス付け、検索、保存のための Amazon Elasticsearch Service のコンピューティングとストレージのコストで構成されています。 このブログ記事では、ソリューションを起動して画像やビデオをアップロードする方法を段階的に示します。メタデータがどのようにしてシームレスに抽出されるかを直接見ることができます。 注意: このソリューションは、現在は特定の AWS リージョンでのみ利用可能である Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Transcribe を使用しています。したがって、このソリューションは、これらのサービスが利用可能な AWS リージョンで起動する必要があります。最新のリージョン別の AWS のサービスの利用可用性については、リージョン別の AWS のサービス内容をご覧ください。 ステップ 1: メディア解析ソリューションのデプロイ ユーザー名とパスワードを使って、AWS マネジメントコンソールにサインインします。メディア解析ソリューションへ移動して、[Deploy […]

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