ラビットウォークスのデジタルコンテンツ制作イノベーション: AWS Deadline Cloud を活用したスケーラブルなレンダリングインフラストラクチャの構築

この記事は 2025 年 8 月 27 日公開の韓国語記事 래빗 워크의 제작 혁신 を翻訳したものです。

Rabbit Walks Inc.（以下ラビットウォークス）は、2010 年に設立された特殊映像専門会社で、世界初の立体テレビコンテンツ制作を皮切りに業界をリードしてきました。サムスン電子、LG、現代自動車などグローバルブランドとコラボレーションし、高画質デモコンテンツやインタラクティブ展示コンテンツなどを制作してきており、CES、IFA、ISE、Infocomm などの世界的な展示会でも技術力を認められている韓国の代表的な VFX 産業基盤の会社です。

約 75 人のメンバーで構成されたラビットウォークスは、企画、演出、デザイン、作曲などコンテンツ制作の全行程を自社内で遂行できる「オールインワン」の組織構造を備えています。これらの「ワンストップソリューション」の能力は、迅速な意思決定と創造的なアイデアの即時実装を可能にしますが、同時にプロジェクトが集中すると、コンピューティングリソース、特にレンダリングパワーの需要が爆発的に増加する要因にもなります。

特にリアルタイムゲームエンジンベースのレンダリングのない CG コンテンツ制作技術をもとに、ライブ放送とストリーミング環境に最適化された VFX ワークフローを運営しており、最近では AI 技術を活用した高画質広告コンテンツやデジタルヒューマン制作まで商用化に成功しました。このように最先端技術を積極的に導入する過程で、AI モデルの学習や高解像度の最終結果出力など、既存のリアルタイムワークフローを補完する大規模なプリレンダリング作業の必要性が出てきました。

次世代製品の開発段階から、お客様と協力してインターフェースや視覚化コンテンツを共に開発する「先行開発コンテンツ」分野でも強みを見せ、AR ガラス、透明 OLED、ホログラムディスプレイ、モジュラーディスプレイなど未来型デバイスに最適化されたコンテンツを継続的に披露しています。
2025 年には欧州進出を本格化し、イタリアのミラノに法人を設立し、今後はパリおよびミラノオリンピック関連プロジェクトの実施を準備中です。このようなグローバル展開と超大型 / 超高画質プロジェクトは予測不可能な規模のレンダリング需要を生み出し、既存の固定オンプレミスインフラだけでは対応し難い課題をもたらします。超大型 / 超高画質サイネージ、空間演出、ホログラムコンテンツなど、次世代インタラクティブメディア領域においても継続的な技術投資と研究開発を続けています。

Deadline Cloud レンダーファームプロジェクトの背景

ラビットウォークスは、最先端の技術力と芸術性を組み合わせてメディア業界の新しい基準を提示してきました。特に AI 技術の融合、18K 以上の超高解像度コンテンツ制作、グローバルプロジェクトの遂行など、ビジネスの成功拡大は、既存のオンプレミスインフラに新たな課題をもたらしました。これらの背景の中で、ラビットウォークスは将来の成長を支える柔軟で強力なレンダリング環境を構築するためクラウド導入を決定し、そのコアソリューションとして AWS Deadline Cloud を選択しました。
この過程で、レンダーファームの技術と多様なコンピテンシー能力を保有している AWS のパートナーである Megazone Cloud は、AWS Deadline Cloud の設計から技術サポートまで、全方位的なパートナーシップを提供し、ラビットウォークスがより安定的で柔軟なコンテンツ制作環境を確保する上で重要な役割を果たしました。

当初の課題

現在、ラビットウォークスは約 50 台規模の高性能 GPU（RTX 3080Ti 以上）で構成された社内レンダーファームを運用しています。これは十分に強力な設備ですが、ビジネスの爆発的な成長の中で、次のような「成長痛」を経験していました。

リソースの非効率的な割り当て:
レンダリング作業中に複数の GPU リソースが 4 または 10 単位の固定グループに割り当てられる構造のため、30 人を超えるアーティストが同時に作業を進行するときに余剰リソースが発生するにもかかわらず、特定のワークグループでボトルネックが発生する問題がありました。これはアーティストの待ち時間を増やし、全体的な生産性を低下させる主な原因でした。
予測不可能な需要に対する対応が困難：
最近 4K を超えて 8K、18K 以上の超大型プロジェクトの受注が増加し、レンダリングに必要なコンピューティングパワーが指数関数的に増加しました。特定のプロジェクトの締切が差し迫ったとき、瞬間的に通常の数倍に達するレンダリングリソースが必要でしたが、物理的に限られたオンプレミスファームではこれらのピーク需要にすぐに対応できませんでした。
膨大な増設費用と将来の不確実性：
これらの問題を解決するためにレンダーファームの増設を検討しましたが、GPU 端末 1 台に数千万ウォンに達する膨大な初期投資費用が負担となりました。さらに重要な問題は、将来のプロジェクト規模と必要な GPU 仕様を予測するのが難しいということでした。今すぐ巨額を投資して増設しても、1～2 年後にはより高性能な GPU が必要になるか、逆にプロジェクトがない期間には高価な機器の余剰が発生する可能性がありました。

レンダーファーム増設の難しさ

これらの問題に対処するためにレンダーファームの増設を検討しましたが、1 台の機器を増設するには少なくとも 4000 万ウォン以上の費用がかかります。これは短期的な解決策には適しているかもしれませんが、会社の継続的な成長と従業員の増加に比例したレンダーファームの確保には根本的な限界があります。

既存の選択肢の限界と新しい基準の必要性

ラビットウォークスは、オンプレミスの増設に加えて、他の代替案も慎重に検討しました。

短期での機器のレンタル：
外部機器を借りる方法は作業に比べて費用対効果が低く、機器の設置や撤退の過程に別々の管理人員と時間が投入される運営上の負荷が高い。
オンラインレンダーファームサービス：
従来の商用オンラインレンダーファームサービスは、間欠的なエラーが発生した場合、即時の技術サポートが困難であり、特に大規模なプロジェクトを長期的に進める場合、予測するのが難しいコスト構造のために実質的な代替策になり得なかった。

このように、既存の代替案の明確な限界は、ラビットウォークスがレンダリングインフラストラクチャの新しい基準を確立することになったきっかけになりました。必要なのは単により多くのコンピューティングパワーではありませんでした。

必要に応じてすぐに使用できる「弾力性」
使用した分だけ費用を支払う「経済性」
複雑な設定なしでアーティストが創作に集中できるようにする「シンプルさ」
信頼できる技術サポートが保証される「信頼性」

この 4 つの基準が次世代レンダリング環境には重要な要件でした。

レンダリング環境改善の取り組みにおける選択

これまでの社内のレンダリング設備には限界があり、外部への代替え案も効率的とは言えない状況です。一方で、制作プロジェクトは増加の一途をたどり、作品の品質要求も高度化しています。この状況に対応するためには、安定性と拡張性を備えた新しいレンダリング環境が必要です。そこで私たちは、効率的なリソース管理が可能で、将来の需要増加にも柔軟に対応できるAWS Deadline Cloudの導入を決定しました。

クラウドレンダーファーム導入過程と当初の技術的課題

AWS Deadline Cloud 導入戦略の策定

ラビットウォークスの既存のオンプレミス環境と要件を分析した結果、AWS Deadline Cloud が最適なソリューションと判断されました。しかし、既存のワークフローとの互換性、アーティストの学習曲線、そして多様なレンダリングエンジンのサポートなど解決しなければならない課題がありました。
そのため、Magazone Cloud とともに段階的導入戦略を策定し、リスクを最小限に抑えながら実質的な成果を確認できるロードマップを設計しました。

導入ステップ 1：SMF (Service Managed Fleet) 環境の構築と初期テスト

期間：2024 年 10 月 20 日～ 2024 年 11 月 13 日
目標：AWS Deadline Cloud の基本機能の検証と既存のワークフローとの互換性を確認
構成環境：
- レンダリングソフトウェア：Houdini 19.5
- レンダリングエンジン: Mantra
- 制限事項：Cinema4D および Redshift の UBL (Usage-Based Licensing) 未サポート (2024年当時の状況。現在はサポート済み)
主な成果：
- AWS Deadline Cloud の基本アーキテクチャとジョブ送信プロセスの理解
- クラウド環境におけるレンダリングパフォーマンスベースラインの確保
- ネットワーク帯域幅とファイル転送最適化方式の導出
当初の技術的課題：
- ライセンス管理の複雑さ
  - 既存のオンプレミスライセンスとクラウド環境間の互換性の問題
  - UBL 方式のライセンス未サポートによるソフトウェア制約
- ネットワーク最適化の必要性
  - 大容量 3D アセットファイルのアップロード/ダウンロード時間の問題
  - 社内ネットワーク帯域幅制約の特定
- ワークフローの標準化
  - 既存のパイプラインとクラウド環境間の統合方式が必要

導入ステップ 2：パフォーマンスの最適化と GPU タイプの選択

期間：2025 年 3 月～ 2025 年 4 月
目標：Cinema4D ワークロードに最適化された GPU インスタンスタイプの選択
テスト方法論：
- 実稼働プロジェクトと同じ条件でベンチマーク操作を実行
- さまざまな EC2 GPU インスタンスタイプによるパフォーマンスとコスト効率の比較分析
- レンダリングの複雑さに応じた最適なインスタンス構成の導出
性能テスト結果：
- インスタンスタイプによるパフォーマンス比較：
  - G4dn.xlarge：基本的なパフォーマンスベースライン
  - G5.2xlarge：約 40％の性能向上
  - G6.12xlarge：約 75％の性能向上 (最終選定)
- コスト効率分析：
  - 純粋なレンダリング時間に対して約 60％のコスト削減
  - プロジェクトターンアラウンド時間 90％以上短縮
- 技術的な洞察：
  - NVIDIA RTX A10G ベースの G5 インスタンスが Cinema4D + Redshift の組み合わせで最適なパフォーマンスを発揮
  - メモリ集約型タスクでは、G6インスタンスの優れたGPUメモリ効率の確認
  - Spot インスタンスを活用した場合の追加で 30% コスト削減の可能性の確認

導入ステップ3 ： CMF (Customer Managed Fleet) の移行と本格的な運用

期間：2025 年 5 月 15 日～現在
目標：完全な実稼働環境の構築とスケーラブルなワークフローの完成
主な改善点：
- オペレーティングシステムの最適化
  - Linux ベースのレンダリング環境に切り替える
  - コンテナベースのワークフロー導入により環境一貫性を確保
- ライセンス管理の改善
  - Cinema4D と Redshift のクラウド互換ライセンスを取得
  - 動的ライセンス割り当てシステムの構築
- 自動化と監視
  - CloudWatch によるリアルタイムレンダリングジョブの監視
  - 自動スケーリングポリシーの最適化
- 運営上の課題と解決策：
  - 課題 1：アーティストの教育と適応
    - 解決策：段階的教育プログラムの運営
      - 既存のワークフローと同様の UI/UX を提供
      - 専門技術支援チームの運営
  - 課題 2：ハイブリッド環境管理
    - 解決策：オンプレミスとクラウド間の作業優先度、自動判断ロジックの実装
      - 統合ダッシュボードによる完全なリソースの可視性の確保
  - 課題 3：コスト最適化
    - 解決策：
      - 作業パターン分析に基づく予測スケーリング
      - Reserved Instance と Spot Instance の混合での活用
      - リアルタイムコスト監視と通知システムの構築

導入の過程で得た主な教訓

段階的な移行の重要性
- 段階的導入をすることでリスク最小化と学習効果を最大化
- 各段階的なパフォーマンス測定による継続的な改善
技術パートナーシップの価値
- パートナー Megazone Cloud の専門性が導入期間の短縮と安定性確保に決定的に貢献
- 24 時間 365 日の技術支援による運用安定性の確保
柔軟な管理の重要性
- アーティスト中心でユーザー体験を設計
- 十分な教育と段階的な移行で現場のストレスを最小限に抑える

以上の体系的な導入プロセスにより、ラビットウォークスは本番環境に AWS Deadline Cloud を統合することができました。

テスト環境とワークロード

レンダリング内容

解像度：8880 x 1890 (Ultra-wide 4K)
レンダリングフレーム数：91 フレーム
事前予想コスト：ハイパフォーマンスレンダリングに＄880 以上と予測

テストインフラストラクチャの構成

オンプレミス環境 (ローカルPC)
- GPU：NVIDIA RTX 3080 Ti 4 台構成
- 1 フレームのレンダリング時間：約 32 分
- 総レンダリング時間：約 12 時間 8 分

AWS Deadline Cloud 環境
- インスタンスタイプ：G6.12xlarge (GPU 最適化タイプインスタンス)
- テスト構成：1 回目、2 回目、3 回目スケーリングテスト

性能比較結果

レンダリング時間の最適化

AWS Deadline Cloud のスケーリング効果がはっきりと現れました。

構成	1フレームレンダリング時間	総レンダリング時間	パフォーマンスの向上
ローカルPC (RTX 3080 Ti x4)	32 分	12 時間 8 分	基準
Deadline Cloud 1 回目	15 分 30 秒	47 分 50 秒	93％短縮
Deadline Cloud 2 回目	8 分 9 秒	39 分 23 秒	95％短縮
Deadline Cloud 3 回目	16 分	1 時間 4 分	91％短縮

コアパフォーマンス

劇的なパフォーマンス向上
- 最適構成（2 回目テスト）で総レンダリング時間を 12 時間から 39 分に 95％短縮
- シングルフレームレンダリング時間を 32 分から 8 分 9 秒に 75% 改善
弾力的な拡張性
- ワークロードに応じた動的なリソース割り当てによるコスト効率の最大化
- ピークタイムゾーンの自動スケーリングによるボトルネックの除去

ネットワーク伝送の最適化

ファイル転送性能
- アップロード：レンダーファーム→Dropbox 約 7-8 分（テスト自動化環境）
- ダウンロード：Dropbox →ローカル約 40 分
- ネットワーク最適化: 社内帯域幅の制約が主なボトルネックとして特定

技術的な洞察

ワークロード分散の効率性
- AWS Deadline Cloud の自動分散機能により、91 フレームを複数インスタンスに最適に配分して処理時間を大幅に短縮しました。
GPU リソースの活用
- G6.12xlarge インスタンスの高性能な GPU は、複雑な 3D レンダリングにおいてオンプレミス環境と比べて優れたパフォーマンスを示しました。
費用対効果
- 初期予想コスト $ 880 と比較して、実際のクラウドレンダリングのコスト効率と時間短縮による運用コスト削減が証明されました。

結論

ラビットウォークスとのコラボレーションにより、AWS Deadline Cloud は既存のオンプレミスレンダーファームと比較して次の重要な価値を提供することを確認しました。

パフォーマンス：最大 95％のレンダリング時間を短縮
スケーラビリティ：プロジェクトの規模に応じた柔軟なリソース拡張
コスト効率：使用した分だけ支払うモデルで運用コストを最適化
管理の利便性：インフラ管理負担の除去

今回のテスト結果は、3D レンダリングスタジオがクラウド移行を通じて得られる実用的なビジネス価値を明確に示すとともに、AWS Deadline Cloud が現代のメディア制作ワークフローにおけるコアソリューションであることを実証しました。

Deadline Cloud 以外で今回追加した実装部分について

ラビットウォークスは、アーティストのリモート作業環境をサポートするために、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) と Amazon DCV を活用したワークステーションの設定も行いました。一方で、アーティストは AWS コンソールを介した EC2 サーバーの管理に精通していなかったため、Amazon Cognito、Amazon CloudFront、Amzazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon API Gateway を組み合わせてサーバーレスベースのリモートサーバー管理ページを個別に構築しました。これにより、アーティストは簡単に EC2 のクラウドワークステーションを管理できるようになり、リモートサーバーを使用して社内ネットワークから AWS Deadline Cloud へのアップロード速度も大幅に向上しました。また、必要に応じて高性能なサーバーに簡単に切り替えができ、作業効率を高めるとともに、運営およびメンテナンスへの負担も軽減できる環境を整えました。

作業結果のパフォーマンスについて

今回のプロジェクトでは AWS Deadline Cloud を導入したことで、オンプレミス環境では締切までの完成が難しかったスケジュールをこなすことできました。
特に、当日午前に要求された修正を反映した映像を同日午後までに提供できることは、従来の環境ではほぼ不可能なことでしたが、AWS Deadline Cloud を活用することで、厳しい作業スケジュールにも安定した映像の提供ができるようになりました。

従来のオンプレミス環境では、1 フレームのレンダリングに約 32 分かかりましたが、AWS Deadline Cloud レンダーファームを利用した結果、15～16 分に大幅に短縮できました。

Deadline Cloud導入後のプラン

ラビットウォークスは AWS Deadline Cloud を活用し、高速かつコスト効率の高いレンダリング環境を実現しました。これにより、プロジェクトごとに必要なリソースを柔軟に活用できる体制を整えています。

今後は、ワークロードのクラウド移行を進めることで、災害対策 (DR) の強化、映像データの迅速な運用、そして GenAI を用いた企画・制作プロセスの効率化を目指しています。こうした取り組みによって、最終成果物の完成までのスピードを加速させ、新しい映像制作のスタイルをいち早く実現し、ビジネスの成長につなげていきます。

本記事は、 2025 年 8 月 27 日公開の韓国語記事 래빗 워크의 제작 혁신 を翻訳したものです。
翻訳は Sir. Visual Compute Specialist Solutions Architect の森が担当しました。

参考リンク
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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