TwelveLabsがAWS AIコンピテンシーを取得

長年、企業はペタバイト規模のビデオを抱えながら、それを検索、分析、収益化することができずにいました。なぜなら、その規模でビデオを理解するために必要なツールが存在しなかったからです。その課題を解決するために、TwelveLabsは誕生しました。Amazon Web Services (AWS) は、エンタープライズスケールでそれを実現するためのインフラストラクチャとデリバリーを提供してくれました。

本日、卓越した技術力とAWSインフラストラクチャ上での実際の企業導入実績を反映する称号である「AWS AI コンピテンシー」を取得したことを皆様にお知らせいたします。

AWS AI コンピテンシーが実際に意味するもの

AWS AI コンピテンシーは、単なるパートナーディレクトリの掲載に留まりません。実証された技術的な深みと、文書化された顧客の成果を必要とする、厳格な評価プロセスの後にAWSから授与されるものです。AIベンダーを評価する企業にとって、これはパートナーが「約束」から「証明」の段階へと進んだことを示す、最も明確なシグナルの一つです。

TwelveLabsは、ビデオ理解モデルである「Marengo」と「Pegasus」の企業導入実績と技術的性能に基づき、AWS AI コンピテンシーを獲得しました。これらのモデルはいずれも、現在Amazon Bedrockでご利用いただけます。

当社のモデルは何を行うか

Marengoは、音声、動き、オブジェクト、シーン、文脈の関係性にわたるマルチモーダルビデオ検索と意味理解を実現します。ビデオを単なるフレームの集まりとして扱うのではなく、大規模な検索やナビゲーションが可能なデータ多次元ブロックとしてエンコードします。

Pegasusは、要約、推論、そして下流のAIワークフローをサポートする構造化されたインテリジェンスへとビデオを変換します。Marengoがエンコードを行うのに対し、Pegasusは推論を行います。つまり、何が、いつ起こり、なぜそれが重要なのかを特定します。

これら2つが組み合わさることで、生のビデオから検索、インデックス登録、アクションが可能なインテリジェンスに至るまでの、完全なパイプラインを企業に提供します。Maple Leaf Sports & Entertainmentはこのパイプラインを自社のチームで活用し、ビデオの検索と取得に要していた時間を16時間からわずか9分へ大幅に短縮しました。これにより、彼らのクリエイティブチームはアーカイブを掘り返す作業から解放され、ファン向けのコンテンツ制作に集中できるようになりました。

バッジを超える深いパートナーシップ

このコンピテンシーは、単に製品一覧に掲載される関係をはるかに越えた結びつきを反映しています。TwelveLabsのCEOであるJae Leeは、AWSカスタマーアドバイザリーボードのメンバーとして、ビデオインテリジェンスが進むべき方向性について、AWSの経営陣に直接意見を提供しています。また、当社はAmazon S3およびS3 Vectorsサービスチームと活発な共同製品開発を継続しています。

多くのパートナー関係はウェブページ上だけに存在しますが、私たちの関係性は、BedrockのカタログやAWSの製品ロードマップに具体的に現れています。

アーカイブ収益化プログラム

このコラボレーションの最も具体的な成果の一つは、AWS、Iconik、およびCloudfirstと共同開発したプログラムです。メディア企業は、ペタバイト規模のビデオアーカイブをAmazon S3に移行するための資金提供を受けたエンドツーエンドのパスを利用でき、さらにTwelveLabsを活用してそのコンテンツを検索、ライセンス、収益化のためにインデックス化することができます。

初期の参加企業にとっては、その効果はすぐに現れました。ある大手放送ニュース会社では、メタデータのカバレッジが10倍に増加し、レガシーなアーカイブデータの整合性の欠如によって長年阻まれていたライセンス取得への道が開かれました。

このプログラムを構築した本人たちから直接詳細を聞くには、ウェビナーへの登録をこちらから行うことができます。

開発を始める

メディア、エンタープライズ検索、コンプライアンス、あるいはコンテンツの収益化のために、AWS上でのビデオインテリジェンスワークフローの稼働を検討されているなら、Marengo 3.0とPegasus 1.2が現在Amazon Bedrockで利用可能であり、Pegasus 1.5も間もなく登場します。AWS AI コンピテンシーの取得は、そのシステムが実稼働可能（プロダクションレベル）かどうかを企業自身で判断する必要がないことを意味します。AWSが技術的なデューデリジェンスをすでに完了しているからです。