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TwelveLabsとDyn Sport：
スポーツコンテンツ制作に革命を起こす

TwelveLabsの映像理解モデルを活用することで、Dynは数千時間にも及ぶスポーツ映像から重要な瞬間を迅速に特定、抽出、再利用できるようになりました。

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顧客プロファイル

エグゼクティブサマリー

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解決策

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顧客プロファイル

Dyn Mediaは、急成長を遂げている複数のスポーツにおいて、多様なファンコミュニティに魅力的なコンテンツ体験を届けることに焦点を当てた革新的なストリーミングプラットフォームです。彼らの使命は、それらのスポーツの認知度と魅力を高め、ファン層とともにスポーツが持つポジティブな価値を社会に伝えていくことです。複数のスポーツ、性別、大会を横断し、Dynはファンに寄り添ったストーリーを大規模に届けることを目指しています。それを実現するために、Dynはハイライト制作を自動化するだけでなく、スポーツデータだけでは捉えきれない、試合の中のドラマチックな瞬間を見つけ出す能力を必要としています。

「TwelveLabsの映像理解技術は、スポーツコンテンツの検索や配信方法を根本から変革することをお約束します。これまでは、データでは捉えきれない内容を検索する手段がなく、編集制作で特定の瞬間を見つけて活用するには、そのタイミングを正確に把握している人員が必要でした。このインテリジェンスのレイヤーを加えることで、私たちは退屈な検索作業から解放され、よりクリエイティブな作業に集中できるようになります。試合を決定づけるシュートや感情豊かな歓喜の瞬間など、特定のシーンを即座に見つけ出せる機能は、新たな可能性を切り拓き、私たちのストーリーテリングをさらに強化してくれるでしょう。スコアの先にあるストーリーを、より簡単に伝えられるようになるのです」

モーリッツ・マイケル・ミュッケ
DYN MEDIA、プロダクト＆テック責任者

エグゼクティブサマリー

ペースの速いスポーツメディアの世界において、エモーショナルなストーリーテリングを通じて多様なファン層を惹きつけることは、不可欠な競争優位性となっています。本ケーススタディでは、DynのチームがTwelve Labsと提携し、最先端のビデオAIを導入することで、コンテンツ制作および配信のワークフローをどのように変革したかを探ります。Twelve Labsの映像理解モデルを活用することで、Dynは数千時間にも及ぶスポーツ映像から重要な瞬間を迅速に特定、抽出、そして再利用できるようになりました。これにより、貴重な時間を節約し、クリエイターが制作やストーリーテリングに集中できる環境を実現しています。

課題

Dyn Mediaは、コンテンツ運営においていくつかの課題に直面していました。

リソースが限られているメディア業界のスタートアップ企業として、Dynはシーズン中3,000以上のライブイベントをカバーしながら、作成される膨大なコンテンツを管理する方法を見つける必要がありました。いつ何が起きたかを手動検索や人間の記憶に頼る割合を減らすことが、TwelveLabsとパートナーシップを結んだ主な狙いの1つでした。

コンテンツ容量

複数のリーグ、トーナメント、多種多様なスポーツにわたるイベントから発生する何千時間ものスポーツ映像を管理します。

複数のリーグ、トーナメント、イベントにわたる数多くのスポーツの何千時間ものスポーツ映像を管理します。

リソースの制約

手動でのタグ付けとクリップ選択に割くリソースがないため、コンテンツパイプラインにボトルネックが生じています。

手動のタグ付けやクリップの選択にリソースを割けないため、コンテンツパイプラインにボトルネックが生じています。

クロススポーツ対応

一貫した品質の維持（視覚的要素や用語が異なる様々なスポーツにおいて）。

異なる視覚的要素や用語を持つさまざまなスポーツにおいて、一貫した品質を維持すること。

解決策

Twelve Labsのビデオ理解技術の実装

Dyn MediaはTwelveLabsと提携し、3つの主要コンポーネントで構成される
統合ビデオコンテンツ処理システムを開発しました。

Dyn MediaはTwelveLabsと提携し、3つの主要なコンポーネントで構成される統合された
ビデオコンテンツ処理システムを開発しました。

Marengoによるインテリジェントなビデオインデックス作成

Dynのチームは、TwelveLabsのビデオ埋め込みモデル「Marengo2.7」を導入し、ビデオライブラリの包括的な検索可能インデックスを作成しました。このシステムは以下の機能を提供します：

ゲームやイベントの終了後、新しいコンテンツを迅速に処理しインデックスに登録します

タグを超えてビデオの内容を理解するマルチモーダルな埋め込みを作成します

コンテンツライブラリ全体にわたる、強力な自然言語検索を可能にします

ビデオコンテンツ内の特定の瞬間、アクション、感情、そして相互作用を特定します

Pegasus-1によるコンテンツ自動生成

Dyn社は、動画クリップの正確で文脈に沿った説明を生成するために、Twelve Labsの動画言語モデル「Pegasus」を活用し、説明文、要約、キャプションを作成しました。

大規模なメディアエコシステムのサポート

Dyn社は、編集チームが関連するコンテンツをより迅速に発見、アクセス、活用できるようにするため、TwelveLabsのAIを採用しています。Dyn社は、クラブ、リーグ、メディアパートナーからのコンテンツを集約・配信する製品を構築しているため、提供されるメタデータはDyn社の編集チームだけでなく、「Content Desk」製品を通じて、コンテンツへのアクセス権を持つチームのワークフロー向上も支援します。これにより、Dyn社はすべての関係者がターゲット層に対して最高のストーリーを届けられるようサポートしています。

主なユースケース

この導入により、いくつかの革新的なユースケースが可能になりました。

アーカイブの有効化

これまで十分に活用されていなかったアーカイブ映像は、システムが過去の瞬間と現在の出来事を結びつけられるようになったことで価値ある資産となり、ストーリーテリングを強化する豊かなナラティブの糸筋を生み出しています。

感情を揺さぶるストーリーテリング

TwelveLabsの機能を活用することで、Dyn Mediaは過去および現在のコンテンツに定性的なデータを追加できるようになりました。これにより、編集に携わるユーザーは、スポーツにしかできない方法でファンの心を揺さぶるストーリーを見つけ出し、伝えることが可能になります。

タイムリーなハイライト作成

コンテンツチームは、イベント発生から数分以内にハイライトパッケージを作成できるようになりました。「試合後半の最高のケンパゴール」や「決勝ゴール後の感情的なファンの反応」といった自然言語の検索クエリを使用することで、編集者は何時間もの映像を手作業で見返すことなく、魅力的なコンテンツを迅速に組み立てることができます。

結論

TwelveLabsとDyn Mediaのパートナーシップは、スポーツメディア分野における高度なマルチモーダルAIの変革的な可能性を示しています。TwelveLabsの映像理解テクノロジーを導入することで、Dyn Mediaは重大なリソース制約や課題を克服しただけでなく、編集チームの力を強化するための将来的なユースケースの基盤も築きました。テクノロジーと戦略の双方が進化し続ける中、このコラボレーションは、デジタル時代においてスポーツコンテンツがどのように作成、配信、体験されるべきかという新たな基準を打ち立てています。このケーススタディは、スポーツメディアの未来が単なるコンテンツの量にあるのではなく、適切なコンテンツを適切なファンにスマートかつタイムリー、そしてパーソナライズされた方法で提供することにあるということを証明しており、それこそがTwelveLabsとDyn Mediaが実現しつつあるビジョンなのです。