メディアアセット管理とは何ですか?

メディアアセット管理 (MAM) は、画像、オーディオ、ビデオなどのメディアファイルを整理して、効率的に検索、取得、使用できるようにするプロセスです。メディアファイルはデータの性質上、分類と並べ替えが困難ですが、適切にカタログ化されたアセットは、再利用、検索、コスト効率の高いエンドユーザーへの配信に役立ちます。MAM システムは、リッチメディアコンテンツのストレージを一元化します。これにより、画像、オーディオ、動画ファイルの編集、処理、タグ付け、配布に必要なツールに安全にアクセスできます。

メディアアセット管理の利点とは何ですか?

メディアアセットが、最小限のコンテキストでラベル付けされたさまざまなフォルダーやディレクトリに整理されている場合、コラボレーションは困難です。たとえば、組織のオフィススペースの写真は、新しいオフィスが開設されたときに撮影されたため、 キャンペーン開始というフォルダに保存されている場合があります。しかし、HR チームが採用キャンペーンに同じ写真を使用したい場合、簡単にはできません。ディレクトリでオフィススペースオフィスの写真を検索しても、その写真に img_o693.jpg のようなデフォルト名が付いている場合は役に立ちません。 

MAM は、アセットストレージレイヤーの上にソフトウェアレイヤーを作成することにより、デジタルアセットの整理をサポートします。基礎となる画像アセットをわかりやすい名前とタグにマッピングします。MAM には以下の利点があります。

組織

ファイルは、オンサイトでもクラウドベースのストレージでも、ストレージレイヤーのどこにでも置くことができます。MAM は、関連するデータとともに、それらすべてに 1 か所でアクセスできるようにします。これにより、API とユーザーインターフェイスを介して操作できる 1 つのポータルでファイルをすぐに利用できるようになります。

データに含まれるこの信頼できる唯一の情報源は、人間の組織だけでなく、機械の組織化と処理にとっても効率的です。たとえば、さまざまなユーザーやグループに権限を設定することで、関連するファイルを関連するユーザーやアプリケーションと共有したり、IP を保護したり、最小権限のアクセス強化を奨励したりすることができます。 

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簡単検索

MAM 解決を導入すれば、適切なデジタルメディアアセットを探すのが簡単になります。顧客関係管理 (CRM) ソフトウェアを使用して顧客を検索してセグメント化するのと同じ方法で、ファイルを検索してセグメント化できます。メディアファイルにメタデータタグを添付して、アップロード日または公開日、タイトル、テーマ、関係者、部署などで検索できるようにすることができます。

デジタルファイル全体の分析

メタデータに基づいてリッチメディアアセットを検索してセグメント化する MAM の機能により、データベース全体のメディアファイルを分析できます。たとえば、TV 番組データベースでは、外国語番組の割合、US で最も評価の高い番組、特定の俳優が出演する特定の番組のエピソード数などを調べることができます。

次の画像は、コンテンツの充実、運用の自動化、制作の強化、消費に合わせたコンテンツの最適化という MAM の利点をまとめたものです。

メディアアセット管理解決の使用例にはどのようなものがありますか?

MAM 解決は、メディアファイルのカタログ化ニーズが非常に高いため、これまでメディアおよびエンターテインメント業界全体で使用されてきました。しかし、現在ではすべての組織がメディアコンテンツの制作、保存、整理、操作を行っています。MAM はコンテンツ管理と制作に非常に役立つため、マーケティング部門、社内研修、その他のメディアリッチなビジネス機能にとっての資産となっています。たとえば、MAM を使用して次のものを保存、タグ付け、整理できます:

  • さまざまなバージョンの広告、キャンペーン資料、その他のクリエイティブアセット
  • トレーニングビデオ、マーケティングコンテンツ、製品デモ、講義、その他の教材
  • オンライン販売用の製品写真、ビデオデモ、およびその他の関連メディアアセット
  • 講演、プレゼンテーション、販促資料のビデオ
  • シミュレーション、実験写真、研究開発に関する資料

MAM を使用すると、図書館、博物館、公文書館は、コレクションをデジタル化し、カタログ化し、一般市民や特定の対象者に配布することができます。医療機関は、医療画像、ビデオ、および関連コンテンツを保存および整理できます。MAM のユースケースは、サポートできる資産と同じくらい多様です。

メディアアセット管理の特徴とは何ですか?

MAM 解決には、効率と有用性を高めるための以下の特徴があります。

追加のファイルデータ

MAM ソフトウェアを使用すると、独自のメタデータをファイルに追加して整理しやすくなります。たとえば、TV 番組のビデオファイルのライブラリを整理するタスクを考えてみましょう。各ファイルには、長さ、フレームレート、オーディオチャンネルが関連付けられている場合があります。ただし、タイトルや撮影日などの追加のデータ要素が必要です。これがないと、メインコンテンツとカテゴリを理解するために、長時間の手動再生を視聴せざるを得ません。シーズン、エピソード、監督、プロデューサー、キャスト、ゲスト出演などの追加データポイントは、幅広い検索ユースケースをサポートします。 

自動ファイル取り込み

MAM ソフトウェアは、既知の保存場所に保存されているすべてのファイルを、あらかじめ決められたメディアフォーマット (WAV や MP4 のオーディオファイルやビデオファイルなど) で自動的に取り込むことができます。また、現在リストにないメタデータを自動的に検出することもできます。たとえば、ビデオ処理解決を MAM に接続した場合、ビデオファイルを自動的に処理し、メタデータに含めるアクターを識別できます。

統合

MAM ソフトウェアは通常、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) や Amazon Rekognition などの一般的なオンサイト、クラウドストレージ、処理サービスと緊密に統合されています。 

MAM ソフトウェアをこれらのタイプの統合と接続すると、単純なメディアカタログ作成解決よりもはるかに強力になります。基になるファイルを操作して、より便利にすることができます。

再生、表示、編集

ほとんどの MAM 解決では、ビデオ、オーディオ、画像の再生と視聴が可能です。動画制作プロセス用のツールなど、より詳細なアプリ内編集を提供する解決もあります。

メディアアセット管理ワークフローオーケストレーションとは何ですか?

MAM システムの最大の利点は、自動化タスクとワークフローオーケストレーションを実行できることです。通常、操作、保存、管理が難しいデジタルファイル全体でこれを実行できると、作業がはるかに簡単になります。 

たとえば、ワークフローオーケストレーションを使用すると、次のようなワークフローを構築できます:

  • 特定の人の声を含むすべての新しいオーディオファイルもバックアップファイルストレージソ解決に追加されます
  • 暴力的な表現や不適切な表現を含む動画コンテンツは、年齢確認済みのユーザーアクセス権限を要求するように自動的に分類されます
  • メディアファイルを外部に配布する前に、写真に透かしが入ります

多くの MAM システムにはワークフローオーケストレーションツールが組み込まれていますが、独自の自動化を構築するためのオープン API を提供するだけの解決もあります。

ワークフローについて読む

VAM、DAM、MAM にはどのような違いがありますか?

MAM に加えて、ビデオアセット管理 (VAM)、ビデオデジタルアセット管理 (VDAM)、およびデジタルアセット管理 (DAM) という用語に出くわすこともあります。

VAM システムまたは VDAM 解決は、特にビデオファイルの管理に重点を置いています。解決には通常、高度な編集など、ビデオ制作プロセスとの緊密な統合が含まれます。多くの VAM 解決では、さまざまなサードパーティベンダーのワークフローだけでなく、複数の要素やマルチメディアファイルを組み合わせることができます。

DAM と MAM

MAM ソフトウェアを使用して、ビデオファイルやマルチメディアファイル、その他のファイルタイプを管理できます。これらは通常、組織の幅広いブランド資産の管理に使用されるレガシー解決です。多くの DAM 解決は、VAM や MAM システムほど高度ではありません。深い統合やワークフロー管理が欠けている可能性があります。また、ファイルサイズに制限があり、大きなファイルを管理できない場合もあります。それにもかかわらず、 DAM システムMAM システムという用語はしばしば同じ意味で使用されます。 

AWS はお客様のメディア資産管理要件にどのように役立ちますか?

Amazon Web Services (AWS) では、MAM または DAM システムに統合して効率を高めることができる 人工知能 (AI) サービスを提供しています。以下に例を示します。

  • Amazon Rekognition では、事前にトレーニングされたカスタマイズ可能なコンピュータビジョン (CV) 機能で、画像と動画から情報とインサイトを抽出できます
  • Amazon Rekognition Videoが生成する、物体、シーン、アクティビティ、有名人、テキスト、および顔分析のメタデータを使用すれば、大規模なビデオアーカイブを自動的にインデックス化し、簡単に検索できるようにすることが可能です
  • Amazon Transcribe は音声分析用に音声からテキストに変換します

Amazon Rekognition Video、Amazon Transcribe、そしてMedia2Cloud と Media Insights Engine といったエンドツーエンドのサーバーレスな AWS 解決を使えば、ビデオテープからメディア資産管理 (MAM) システムに至るまでのプロセスを横断して、アーカイブをシームレスに収集整理、選別、および収益化することができます。 

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