M&E 向け機械学習 と分析

AWS の機械学習 (ML) と分析を利用して、自動化し、質を高め、革新します。M&E 企業はデータで溢れていますが、それでもこの価値を引き出す方法を知る企業はほとんどありません。Machine Learning と分析は、より良いコンテンツやインフラストラクチャ、収益戦略を創造するために、顧客、コンテンツ、運用データを分析することで、競争の激しいこの分野でビジネスの意思決定の最適化に必要なインテリジェンスを提供します。

Michelle McKenna-Doyle 氏による、NFL が ’Next Gen Stats’ を次のレベルへ引き上げる方法

ユースケース

  • メタデータの自動生成
  • よりスマートなコンテンツ作成
  • レコメンデーションエンジン
  • メタデータの自動生成
  • メタデータの自動生成

    Media Analysis Solution は、コンテンツにロック済みのメタデータの処理、分析、抽出に役立ちます。このソリューションは、AWS Step Functions、Amazon Rekognition (イメージ認識)、Amazon Transcribe (音声テキスト化)、Amazon Comprehend (自然言語処理) を活用して、より豊富なコンテンツ検索機能を提供します。

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  • よりスマートなコンテンツ作成
  • よりスマートなコンテンツ作成

    ユーザーエンゲージメントと組み合わせたメタデータ抽出を使用して、大規模に、よりスマートで動的なコンテンツ作成を可能にします。

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    Media-Entertainment-Industry_Smarter-content-creation
  • レコメンデーションエンジン
  • レコメンデーションエンジン

    パーソナライズされたコンテンツを大規模に配信して、コンシューマーとのつながりを格段に深めます。Amazon SageMaker は、大小の企業が関連性の高いパーソナライズされたコンテンツを提供するための独自のアルゴリズムの構築、テスト、デプロイメントを加速させます。

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    Media-Entertainment-Industry_Recommendation engine

導入事例とリソース

MLB の Statcast

メジャーリーグベースボール (MLB) は、MLB.com と MLB ネットワークのゲームごとのプレイヤーパフォーマンスを分析するのに使用する追跡技術、Statcast の AI に AWS 機械学習サービスを利用しています。さらに、Amazon ML Solutions Lab は MLB と協力して、各市場や地域向けによりパーソナライズされたコンテンツで視聴経験を強化し続けています。

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Hearst

Hearst は、エディタが数分でデータを取得するために、リアルタイムのクリックストリームイベントと、話題のコンテンツを分析するためのプラットフォームを開発する必要がありました。彼らは 300 のウェブサイトから 毎日 30 TB のクリックストリームデータを送信しました。コンシューマーに関連性の高いコンテンツを提供できるようになっています。

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NFL の Next Gen Stats

NFL は、プレイヤー装置内の無線周波数 ID (RFID) を介してリアルタイム情報をキャプチャしました。AWS Machine Learning と分析は、このデータを使用して、フィールドでのアクションを視覚化し、NFL が形成、ルート、および主要イベントを予測するのに役立つ新しい方法を開発することができました。さらに、彼らはこのデータからブロードキャストやゲーム後の洞察力を高めることで、より深いコンシューマーエンゲージメントを生み出しました。

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M&E 向けの Amazon Rekognition

コンピュータビジョンテクノロジーが、画像や動画コンテンツの自動識別によって、メディア専門家に価値ある洞察をすばやく低コストで生成させる方法を説明します。数回クリックするだけで、深層学習ベースの画像と動画の分析サービスである Amazon Rekognition を使用して、メディアワークフローに人工知能を統合できます。

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