動画インサイトの発見：PhylloとTwelve Labsのコラボレーションが持つ力

このブログ記事は、PhylloのRonit Orga氏との共同執筆です。

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はじめに

ソーシャルメディアのプラットフォームは、テキスト重視から動画主導へと移行しています。 

その理由は、動画の方が圧倒的に人々の関心を引きつけるからです。調査によると、動画投稿はテキストベースの投稿に比べて最高で10倍ものエンゲージメントを獲得しています。さらに、ただなんとなく見ているだけではありません。Instagramでブランドの動画を視聴した後、74%のユーザーが行動を起こしている（ウェブサイトへのアクセスや購入など）のです。

この動画革命は、「動画からインサイトを収集する」という課題を生み出しています。YouTube、TikTok、Snapchat、Instagramで動画コンテンツが爆発的に増加しているため、企業は貴重なインサイトを見逃しています。これらのプラットフォームこそが、ユーザーが時間を費やし、体験を共有し、ブランドに反応する場所であり、そのすべてが動画を通じて行われています。

ここで、PhylloとTwelve Labsによる画期的なコラボレーションが登場します。両社は溝を埋め、動画コンテンツからインサイトを導き出す方法に革命をもたらします。

Phylloは、データの過負荷を解消します。山のようなコンテンツをスクレイピングする面倒な作業は不要です。Phylloは、よりスマートでコスト効率の高いアプローチを提供します。カスタマイズ可能な検索と取得により、ソーシャルデータの力を最大限に引き出します。これにより、すべてのデータをダウンロードして終わりのないコンテンツを掘り進める代わりに、ターゲットを絞ったフェッチ（取得）を実行できます。さらに、Phylloは15以上の主要なソーシャルメディアプラットフォームとシームレスに統合されています。 

Twelve Labsは、動画の言語の解読を支援します。当社の強力な動画理解プラットフォームは、マルチモーダル基盤モデルを使用して、動画を詳細に分析および理解します。動画内の映像、音声、テキストの要素を処理・理解することで、動画を通じて伝えられている微妙なニュアンスを把握できます。これは、動画コンテンツがますます支配的になっている現代において極めて重要です。動画をマシンが理解できるようにすることで、Twelve Labsのテクノロジーは、隠れたインサイトを明らかにし、企業がオーディエンスとつながるための新たな機会を創出します。

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コラボレーションについて

このコラボレーションの主な目的は、現在の動画コンテンツ分析における限界に対処することです。Phylloのデータアクセス機能と、Twelve Labsの動画理解における専門知識を組み合わせることで、これまで見過ごされてきた動画コンテンツから貴重なインサイトを回収する、包括的なソリューションの創出を目指しています。

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想定されるユースケース

動画向けインサイト・コパイロット

テキストを扱う際は、検索オプションを使って特定のインスタンスを素早く見つけたり、特定の出現箇所を作成したりする利便性が常にありました。しかし動画では、タイムラインを手動で早送りしたり、さらに悪い場合は、必要な情報を見つけるために異なる速度で動画を再生したりしなければならないという煩わしさがあります。これを何千本もの動画に対して行うことを想像してみてください。うんざりしてしまいます。

マーケターやコンテンツクリエイターは、一連の動画について質問し、詳細な回答を受け取ることができるインサイト・コパイロットから大きな恩恵を受けるでしょう。これらのインサイトには、要約、レビュー、センチメント（感情分析）、参照情報などが含まれ、オーディエンスの反応やエンゲージメントをより深く理解できるようになります。この技術により、動画コンテンツから貴重な情報を抽出するプロセスが効率化され、プロフェッショナルが情報に基づいた意思決定を行い、戦略を最適化することが容易になります。

例：ファッション企業のマーケティングチームが、YouTube動画で紹介された新しい衣料品ラインに対するカスタマーレビューの全体的なセンチメントと重要なポイントを理解したいと考えています。このコラボレーションによって開発されたインサイト・コパイロットを使用することで、チームは質問を投げかけ、動画から詳細な要約、センチメント分析、および参照情報を受け取ることができます。

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製品開発

企業はこのテクノロジーを活用して、ソーシャル動画の中で製品がどのように使用されているかを理解できます。使用パターン、色の組み合わせ、製品プレイスメント（プロダクトプレイスメント）を分析することで、企業は製品開発やマーケティング戦略に役立つ貴重なインサイトを得ることができます。

例：家電メーカーが、スマートフォン市場のギャップを分析したいと考えています。PhylloとTwelve Labsのコラボレーションを活用することで、ソーシャルメディアの動画から使用パターン、人気の色の組み合わせ、製品プレイスメントに関するデータを抽出できます。たとえば、特定のカラーバリエーションがインフルエンサーの間でより人気があることを発見できるかもしれません。

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長尺コンテンツを細分化したセグメント（ショート動画など）に変換

長尺の動画を扱いやすい短いセグメントに分割することで、視聴者がコンテンツを消費しやすくなり、マーケターが異なるチャネルでコンテンツを再利用して配信することが容易になります。これらの短いセグメントは、短いコンテンツのパフォーマンスが向上するInstagramやTikTokなどのプラットフォームでの共有に最適であり、エンゲージメントとリーチの向上につながります。

例：フィットネスブランドが、YouTubeやTwitchに1時間のワークアウト動画シリーズを持っており、それをソーシャルメディアのショートやリール用に再利用したいと考えています。PhylloとTwelve Labsのツールを使用することで、これらの長尺動画を、主要なエクササイズやコツを強調した短い魅力的なクリップに自動的に分割できます。

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インフルエンサーのインサイト

どのインフルエンサーが動画内で特定の製品を使用しているかを特定することは、ブランドにとって大きな変革をもたらす可能性があります。このコラボレーションは、インフルエンサーの活動と、それが製品の露出や消費者行動に与える影響について、詳細なインサイトを提供します。

これにより、ブランドは新しいインフルエンサーパートナーシップを開拓し、インフルエンサーコミュニティにおける自社製品の影響力を理解できるようになり、マーケティングの取り組みやコラボレーションを最適化するのに役立ちます。

例：スキンケアブランドが、日常のルーティンで自社製品を使用しているインフルエンサーを特定したいと考えています。このコラボレーションを通じて、ソーシャルメディアの動画を分析し、明示的にタグ付けされていなくても、自社製品に言及したり使用したりしているインフルエンサーを見つけることができます。

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実行プロセス

このコラボレーションは、PhylloとTwelve Labsのそれぞれの独自の強みを活かして、以下の革新的なソリューションを提供します。

Phylloの役割

Phylloは、関連する動画コンテンツのカスタマイズされた検索と取得を可能にすることで、ソーシャルデータへのアクセスを容易にします。このターゲットを絞ったアプローチは、利用可能なすべてのコンテンツをプルするよりも、コスト効率が高く効率的です。

PhylloのAPIを使用すると、複数のプラットフォームからコンテンツを取得できます。以下に、コンテンツの取得に利用できるさまざまなエンドポイントの詳細を示します。

• 特定のソーシャルハンドルからのコンテンツ取得：提供されたコンテンツURLを使用して、プロフィールのコンテンツ情報、または単一のコンテンツアイテムの情報を取得します。

  • ソーシャルプラットフォームからのコンテンツ取得
    
    
    

• キーワード/ハッシュタグ/メンションを使用したコンテンツ取得：ユーザーが指定した特定のキーワード、ハッシュタグ、またはキーワードに関連するコンテンツアイテムを取得します。返される結果には、メディアURLに加えて、エンゲージメントやクリエイターの詳細などのコンテンツに関する情報が含まれます。‍

  • リクエストの送信‍

  • ステータスの確認‍

  • 結果の取得

Twelve Labsの役割

Twelve Labs動画理解プラットフォームは、AIを使用して動画から情報を抽出します。このプラットフォームは、動き、アクション、オブジェクト、人物、音声、画面上のテキスト、および話し言葉を識別して解釈します。動画に最適化された最先端のマルチモーダル基盤モデルの上に構築されたこのプラットフォームにより、開発者向けのAPIを通じて、豊かで文脈に即した動画理解機能をアプリケーションに追加できます。

具体的には、開発者向けに以下の主要機能が提供されています。

• 高度な意味検索（ディープ・セマンティック・サーチ）：タグやメタデータの代わりに自然言語のクエリを使用して、動画内の必要な瞬間を正確に見つけ出します（Search APIを利用）。

• ゼロショット分類：自然言語を使用してカスタムタクソノミー（分類体系）を作成し、独自のユースケースに合わせた正確で効率的な動画分類を可能にします（Classify APIを利用）。

• 動的な動画テキスト生成：動画のエッセンスを簡潔な要約やカスタムレポートとして書き出します（Generate APIを利用）。プラットフォームには、タイトル、トピック、要約、ハッシュタグ、チャプター、ハイライトなどを生成するための組み込みフォーマットが用意されています。さらに、内容や希望する出力形式（警察の捜査報告書など）を詳細に説明したプロンプトを提供して、ニーズに合わせた結果を出力することも可能です。

• 強力なマルチモーダル埋め込み（エンベディング）：動画とテキストの文脈に即したベクトル表現であるマルチモーダル埋め込みを作成します（Embed APIを利用）。マルチモーダル埋め込みは、異常検知、多様性に基づくユーザー分類、センチメント分析、レコメンデーションなどのアプリケーション向けに、カスタムマルチモーダルモデルをトレーニングすることを含む（これらに限定されない）さまざまな下流タスク（Downstream Tasks）で活用できます。

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結論

PhylloとTwelve Labsのコラボレーションは、ソーシャルメディア上の動画コンテンツからインサイトを導き出す方法を根本から変えようとしています。動画コンテンツを検索可能にし、詳細なインサイトを提供することで、このパートナーシップは、これまでアクセスできなかった貴重な情報をマーケター、製品開発者、そしてブランドにもたらします。

ソーシャルメディアが進化し続けるにつれて、高度な動画コンテンツ分析に対するニーズは高まる一方です。PhylloとTwelve Labsのコラボレーションは、ソーシャルデータの取得と動画分析における継続的なイノベーションを約束する大きな一歩です。両社は共に、動画インサイトの可能性を最大限に引き出し、デジタル時代における動画コンテンツの理解と関わり方を変革させていきます。