アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（AWS）は、2026 年 11 月 18 日（水）から 20 日（金）まで幕張メッセで開催される Inter BEE 2026 に出展します。本記事では、AWS ブースで展示する 4 つのデモと、技術相談コーナー Ask an Expert、会期中に来場者の要望を実装していく Inter BEE チャレンジをご紹介します。

今年のテーマ

テーマは「人が創り、人が決める。AI エージェントが支える次世代放送局」です。映像をつくるのはクリエイターであり、放送の品質と信頼を守るのは現場で判断を担う方々です。今年は、この考え方を「AI エージェント」と「クラウド放送局」の 2 つの柱でお見せします。

AI エージェントが判断を支える

AI エージェントが判断の材料を整え、最終判断は人が行う構成です。制作支援、素材管理、番組の監修・考査・権利確認（以下、レビュー）の 3 つの業務領域で展示します。各領域は独立して導入できるため、課題の大きい業務から小さく始められます。主にブース 01、02、04 でご覧いただけます。

図 1: 3 つの業務領域と、人と AI エージェントの役割

クラウド放送局を、人が選んで組み合わせる

AWS Elemental MediaConnect Router（MediaConnect Router）と MXL（Media eXchange Layer）を用いて、伝送やライブ制作に使うさまざまなパートナー様の製品をクラウド上でつなげた展示をします。どの製品を組み合わせるかは、放送局が選べます。主にブース 03 でご覧いただけます。

展示ガイド

ブースには 4 つのデモと、Ask an Expert ／ Inter BEE チャレンジのコーナーを設けます。

図 2: AWS ブースの展示ガイド

今年の展示には、放送局様、映像系パートナー様とともに作ったものが多く含まれます。各デモの見出しの下に、次の 3 つのどれに当たるかを記しています。

ブース 01：映像を探す、活かす、届ける

番組素材は、取り込み、版管理、メタデータの付与、検索、変換、配信の工程ごとに別々のシステムで管理されていることが多く、過去の素材を二次利用したい場面でも、所在や内容を探すこと自体に時間が掛かります。ブース 01 では、素材を「探す」「活かす」「届ける」までを一続きでお見せします。

探す：自然文や顔、文字で素材を見つける

【お客様との連携】

読売中京 FS ホールディングス株式会社様（以下、FYCS 様）が自社の業務フローに合わせて構築した素材検索の仕組みを、FYCS 様のご協力のもと展示します。「台風で空港が映っている素材」のような自然文での検索に加え、顔や文字（完全一致・部分一致）での検索、対話形式での検索を実演します。ヒットしたシーンはワンクリックで頭出し再生できます。

探す：映像資産を意味で探す

【AWS のソリューション】

Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）を中心としたマネージドサービスで映像資産を「意味で探す」仕組みもご紹介します。検索文を Amazon Bedrock の埋め込みモデルでベクトルに変換し、Amazon S3 Vectors でシーンと検索文の近さを計算します。ヒットしたシーンについては、映像オブジェクトに付けた Amazon S3 アノテーション から、どの解析結果に基づいて見つかったのかをたどれます。

図 3: 検索文を意味のベクトルに変える

図 4: 映像資産検索デモの構成

活かす・届ける：ライブ映像を縦型に切り出す

【パートナー様との連携】

株式会社テレビ朝日クリエイト様との連携デモです。ボールや選手の位置から切り出す範囲を AWS Elemental Inference の機能が推定し、AWS Elemental MediaLive がその結果に沿って縦型（9:16）と正方形（1:1）の映像に切り出します。グラフィックスはテレビ朝日クリエイト様の mashup が付け、ハイライトの候補は Amazon Bedrock が挙げます。ここまでをライブのまま行い、採用するハイライトは人が承認画面で選びます。

図 5: 縦型ハイライト生成デモの構成

ブース 02：AI によるレビュー作業の高速化

番組のレビューや考査、契約の確認は担当者の経験に依存し、確認の観点も人によって異なります。手書きの契約書や余白への書き込みなど、既存のシステムでは扱いにくい情報も残っています。ブース 02 では、AI エージェントが判断の材料を整理し、放送・配信の可否は人が決める形のレビューを、複数の活用例でご紹介します。

IP/権利考査・契約分析

【AWS のソリューション】

IP考査 と権利・契約分析に関しては、2つのソリューションを展示します。

IP 考査では、新しく作ったポスターやグッズ等のデザインを、設定画、公式ロゴ、ライセンス契約と突き合わせ、項目ごとに合否、信頼度、根拠を示します。AI の判定は担当者が確認し、必要に応じて結果を上書きできます。

図 6: 審査対象のデザインと参照画像（画像はデモ用の架空のものです）

図 7: 項目ごとの審査結果。信頼度と根拠を確認し、人が結果を上書きできる（画像はデモ用の架空のものです）

権利・契約分析では、Amazon Bedrock を基盤とした複数のペルソナを持つ AI エージェントがライセンス契約から地域、期間（ウィンドウ）、独占条件の条項を抽出し、配信計画と照合して衝突と解決の道筋を示します。

番組制作の監修

【お客様との連携】

株式会社 TBS テレビ様の番組制作現場で使われている AI エージェントアプリをご紹介します。AI が原稿の修正案と修正理由を示し、人がレビューして採否を判断します。チェック・修正に掛かる作業時間を半分にすることを目標としています。

番組考査・CM 考査

【パートナー様との連携】

番組考査・CM考査に関しては、パートナー様の考査ソリューションを組み込み、動画認識に対応した複数の AI モデル/プラットフォームを組み合わせたレビューを行うことができるソリューションを展示します。ストレージに動画を入れるだけで、動画の各シーンの理解、表現の解析等を行い、各種規制や社内ルールなどを踏まえたレビューを自動で行い、その結果を Amazon Quick で作成されたアプリケーションを通して一元的に閲覧・管理できます。ここでは、パートナー様のソリューションとAWSサービスとの連携を通じて考査業務を効率化する形をお見せします。

株式会社ユニゾンシステムズ様の素材管理システムは CM 素材の管理に AI による考査を組み合わせています。素材を登録すると AI が内容を解析し、考査で確認すべき箇所を示します。解析に使う映像基盤モデルは複数から選べるため、素材の種類や精度・コストの要件に合わせて使い分けられます。

ブース 03：最新技術を活用したクラウド放送局

ブース 03 では、2026 年 9 月にアムステルダムで開催された IBC 2026 の AWS ブースで公開したデモを、日本の来場者向けに展示します。伝送とライブ制作のデモです。あわせて、縦型画面への自動変換も実演します。

ライブ映像の伝送とルーティング

【パートナー様との連携】

海外のお客様の事例をもとに、世界各地から入るライブフィードを MediaConnect Router で受け、制作や配信の宛先へルーティングする構成を再現します。監視、仮想ヘッドエンド、TAMS（Time-addressable Media Store） からのプレイアウト、映像処理、制御は、それぞれパートナー様のソリューションが担います。

図 8: MediaConnect Router を中心とした伝送の構成

図 9: マルチビューア出力（ルーターのフェイルオーバー、TAMS プレイアウト、品質分析）

注:映像の権利の都合上、低解像度で掲載しています

MXL で束ねるマルチベンダー制作

【パートナー様との連携】

マルチカメラのスポーツ中継サブを AWS 上で稼働させます。複数のパートナー様のアプリケーションが、オープンソースの仕様である MXL を介して非圧縮のメディアを交換します。アプリケーションや API を揃えるのではなく、共通のメディア交換層で相互運用する点が特徴です。

図 10: MXL によるマルチベンダー制作の構成

ご案内：INTER BEE MoIP における AWS 上での MXL の実証について

展示ホール 3 の特別企画 INTER BEE MoIP は、Media over IP コンソーシアム（事務局：JEITA）が企画・運営する動態展示です。今年は東京・名古屋・大阪の拠点とパブリッククラウドをネットワークで結び、幕張メッセから離れた拠点の機材を操作して制作します。AWS はクラウド側の基盤として協力しており、AWS 上で MXL の実証が行われます。

ブース 03 では AWS 上で完結するマルチベンダー制作を、INTER BEE MoIP では各地のオンプレミス設備とクラウドを組み合わせた制作をご覧いただけます。今ある IP 設備とクラウドをどう組み合わせるかを考える材料として、両方をご覧ください。

見たい人を追う、スマホ画面への自動変換

【お客様との連携】

放送局のお客様が持つ映像 AI ソリューションによる縦画面自動変換を、お客様のご協力のもと実演します。本展示では縦型自動変換に加え、複数人の人物をトラッキングしマルチビューとして表現されます。1 つの映像素材を横型・縦型、単一画面・マルチビュー画面と様々な表現で視聴者に届けます。

ブース 04：AI 時代のバーチャル制作パイプライン

【AWS のソリューション】

番組制作で生成 AI を使うと、撮影の意図が伝わりにくく、出力が狙いどおりに定まらないという課題があります。どのテイク、参考画像、設定、モデルから作ったのかを後からたどれないことも、制作工程として扱ううえでの壁になります。ブース 04 では、演技、演出、カメラワークで意図を指定して AI 映像を操り、制作の履歴をすべてクラウドに残すパイプラインをお見せします。

バーチャル空間で撮影し、動きをそのまま生成に使う

Blender で作った 3D の空間に、演技の映像とカメラを置いてプレビズ（事前の撮影シミュレーション）を行います。プレビズから動きだけを取り出し、背景の参考画像とあわせて AI 生成に渡すため、狙った画角とカメラの動きがそのまま映像に反映されます。

図 11: カットの動きを抽出して、生成に適用する

同じ演技とカメラワークのまま、衣装、背景、画風を替えて別の世界観の映像にすることもできます。会場では AWS のスタッフを演者として取り込み、その場で映像を生成します。

図 12: 1 本のプレビズから、別の世界観の映像を作る

クラウドで来歴を管理する

撮影したテイク、背景や参考画像、プロンプトと設定、生成した動画をクラウドに記録し、撮影から納品までの来歴をたどれるようにします。元をたどって作り直すことも、誰がどの判断をしたかを示すこともできます。

図 13: クラウドで全ての来歴を管理

基盤には、レンダリングと AI 生成のジョブを GPU に分担させる AWS Deadline Cloud、C2PA の電子署名を入れて書き出す AWS Elemental MediaConvert、来歴を記録する Amazon S3 と Amazon DynamoDB を使い、AWS の参照アーキテクチャ「Guidance for an AI-Powered Studio on AWS」に沿って構成しています。

図 14: なぜ AWS で作るのか

Ask an Expert ／ Inter BEE チャレンジ

Ask an Expert では、AWS のソリューションアーキテクトがアーキテクチャとセキュリティのご相談を受け付けます。ランサムウェア対策など、昨今のサイバーセキュリティの課題もご相談いただけます。

Inter BEE チャレンジでは、来場者の皆様から伺ったマスターやプレイアウトへの要望を、会期中に AI エージェント Kiro で機能として実装していきます。実装した内容はブースのホワイトボードに掲示します。「こんな機能があったら」というご要望をお持ちください。

AWS の特長を活かしたデモ展示

各デモは、次の AWS の特長を活かして作っています。

• 創る人の権利を守る：Amazon Bedrock に入力した素材や情報と生成された結果は、基盤モデルの学習に使われず、モデル提供者にも共有されません。素材はお客様自身の AWS 環境に置き、アクセスできる人もお客様が決められます。
• 人が道具を選べる：Amazon Bedrock では複数社の AI モデルを一つの窓口から使い分けられます。より優れたモデルが登場しても、仕組みを作り直さずに取り込めます。
• 見たものを持ち帰れる：展示の多くは、AWS が公開している設計・構築の手引き（ガイダンス）やサンプルコードをもとにしています。ブースでご覧いただいた仕組みを、自社の AWS 環境で試せます。

ご来場をお待ちしております

AWS ブースは幕張メッセ 7 ホール 小間 7314 です。業務の課題をお持ちいただければ、デモをご覧いただきながら、どの業務領域から始められるかを一緒に検討します。

ご来場の前に担当の営業・ソリューションアーキテクトにお声掛けいただければ、ご関心のあるデモをご案内します。

参考リンク

• AWS で AI を活用したスタジオを構築するためのガイダンス（AWS ブログ）
• Amazon Bedrock
• Amazon S3 Vectors
• Amazon S3 アノテーション: クエリ可能かつリッチなコンテキストをオブジェクトに直接アタッチ（AWS ブログ）
• AWS Elemental Inference
• MXL（GitHub、英語）
• AWS Media Services
• AWS Media & Entertainment Blog (日本語)
• AWS Media & Entertainment Blog (英語)

AWS のメディアチームの問い合わせ先: awsmedia@amazon.co.jp

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この記事は SA 金目が担当しました。