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。

有名人検出のための顔認識などの機械学習アプリケーションは、タイムコードによる検索可能なメタデータタグの生成を自動化でき、コンテンツライブラリでの新たなレベルでの検索と抽出を可能にします。最新のクラウドベースのアセット管理システムでは、追加のメタデータを活用して、統合された検索インターフェイスを提供することができます。

例えば、Videofashionは、世界最大規模のファッションビデオライセンサーです。同社はAWSパートナーのGrayMetaと連携し、過去40年分の数千時間に及ぶファッションショー映像からタイムコード化したメタデータ生成の自動化を実現しました。

GrayMeta Curioを活用するVideofashionのウェブポータルでは、ライセンシーが、これまで複数のシステムにあった名前（個別、一緒に表示される場合を問わず）とメタデータで個人を簡単に検索できます。

ライセンシーはこの新システムを使って、適切なクリップだけを抽出することができます。そして、直接Videofashionのウェブポータルから適切なクリップをダウンロードして、その使用を許可することができます。

本記事は、2019 M&E Journal誌掲載記事の一部抜粋です。

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投稿者：ヘクター・リーノ、Media / Ent Mktg Manager