Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

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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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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