Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Bedrockのマルチモーダル機能を活用した高度な動画解析フレームワークを発表した。従来、長時間の動画解析には手作業や、文脈理解に欠けるルールベースのソフトウェアが必要だったが、新ソリューションはこの課題を克服する。AIが映像と音声を同時に「見て」「聞く」ことで、生のピクセルデータを検索可能なデータへと変換し、3つの異なるアーキテクチャ・パスを提供する。

第一のアプローチである「フレームベース解析」は、インテリジェントなサンプリングにより、冗長な映像を排除しながら重要な瞬間のみをキャプチャする。コスト最適化のため、システムは高度な視覚計算を用いて、新しいフレームが前のフレームに対して意味のある情報を追加しているかを判断する「重複排除」の仕組みを採用した。解析対象の画像数を削減することで、企業は膨大な計算コストを抑えつつ、製造ラインやセキュリティカメラの監視を行えるようになる。

テレビ番組やスポーツなどの複雑なナラティブに対しては、視覚的な転換点に基づいて自然なシーンごとに動画を分割する「ショットベース」のワークフローが有効である。これにより、単なる一定間隔の抽出ではなく、ストーリーの流れに沿った説明的な要約やメタデータの生成が可能となった。さらに「埋め込みベース」の手法では、視覚的なシーンを数学的なベクトルに変換することで、大規模な動画ライブラリ内から特定の動作を自然言語で検索できる環境を実現している。

このサーバーレスアーキテクチャにより、開発者は複雑なサーバー管理を行うことなく、1つのクリップから数百万のファイルまで解析をスケールさせることが可能だ。自動音声文字起こしやコスト追跡ツールなどの機能も統合されており、AWSは小売からグローバルなメディア制作に至るまで、あらゆる業界で高度な動画インテリジェンスの活用を目指している。

Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Bedrockのマルチモーダル機能を活用した高度な動画解析フレームワークを発表した。従来、長時間の動画解析には手作業や、文脈理解に欠けるルールベースのソフトウェアが必要だったが、新ソリューションはこの課題を克服する。AIが映像と音声を同時に「見て」「聞く」ことで、生のピクセルデータを検索可能なデータへと変換し、3つの異なるアーキテクチャ・パスを提供する。

第一のアプローチである「フレームベース解析」は、インテリジェントなサンプリングにより、冗長な映像を排除しながら重要な瞬間のみをキャプチャする。コスト最適化のため、システムは高度な視覚計算を用いて、新しいフレームが前のフレームに対して意味のある情報を追加しているかを判断する「重複排除」の仕組みを採用した。解析対象の画像数を削減することで、企業は膨大な計算コストを抑えつつ、製造ラインやセキュリティカメラの監視を行えるようになる。

テレビ番組やスポーツなどの複雑なナラティブに対しては、視覚的な転換点に基づいて自然なシーンごとに動画を分割する「ショットベース」のワークフローが有効である。これにより、単なる一定間隔の抽出ではなく、ストーリーの流れに沿った説明的な要約やメタデータの生成が可能となった。さらに「埋め込みベース」の手法では、視覚的なシーンを数学的なベクトルに変換することで、大規模な動画ライブラリ内から特定の動作を自然言語で検索できる環境を実現している。

このサーバーレスアーキテクチャにより、開発者は複雑なサーバー管理を行うことなく、1つのクリップから数百万のファイルまで解析をスケールさせることが可能だ。自動音声文字起こしやコスト追跡ツールなどの機能も統合されており、AWSは小売からグローバルなメディア制作に至るまで、あらゆる業界で高度な動画インテリジェンスの活用を目指している。