ケーススタディ

SBS、TwelveLabsを活用して特殊効果アーカイブを最適化

TwelveLabsのマルチモーダルAIモデルは、SBSがメディア資産の再利用を可能にし、社内アーカイブおよび個別アーカイブ全体のシーンレベルでの検索を可能にするのを支援しました。

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。

グラフィック
結論

結論

TwelveLabsとSBSのパートナーシップは、テレビ放送分野における最先端のマルチモーダルAIのもたらす変革の可能性を示しています。TwelveLabsのマルチモーダルAI技術を導入することで、SBSはアーカイブされたコンテンツの再利用や二次利用を可能にし、国内および世界市場の需要に合わせた特定のシーンを迅速に見つけ出すことで、VFX制作プロセスを効率化できます。このパートナーシップは、社内のニーズを集約し、それらのニーズをAIの力と融合させることで、ワークフロー全体のより広範な最適化を促進します。技術と戦略が進化し続ける中、このコラボレーションは、デジタル時代においてビデオコンテンツがどのように制作、配信、二次利用され、そして体験されるべきかという新たな基準を打ち立てるものです。

顧客プロファイル

8TB以上

8TB以上

データがインデックスされました

データがインデックスされました

200時間以上

200時間以上

ビデオの 処理が完了し ました

ビデオの 処理が完了し ました

95%

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データがインデックスされました

データがインデックスされました

95%

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データがインデックスされました

データがインデックスされました

エグゼクティブサマリー

SBSの膨大なコンテンツアーカイブは、非常に高い価値を持つシーンや特殊効果の宝庫ですが、TwelveLabsのAIが登場するまでは、アクセスが難しく、管理にも時間がかかっていました。このケーススタディでは、TwelveLabsのマルチモーダルAIモデルを導入したことにより、SBSがどのようにメディア資産の再利用を可能にし、社内および個人のアーカイブ全体にわたるシーンレベルの検索を実現したかをご紹介します。

エグゼクティブサマリー

エグゼクティブサマリー

SBSの膨大なコンテンツアーカイブは、非常に高い価値を持つシーンや特殊効果の宝庫ですが、TwelveLabsのAIが登場するまでは、アクセスが難しく、管理にも時間がかかっていました。このケーススタディでは、TwelveLabsのマルチモーダルAIモデルを導入したことにより、SBSがどのようにメディア資産の再利用を可能にし、社内および個人のアーカイブ全体にわたるシーンレベルの検索を実現したかをご紹介します。

エグゼクティブサマリー

エグゼクティブサマリー

SBSの膨大なコンテンツアーカイブは、非常に高い価値を持つシーンや特殊効果の宝庫ですが、TwelveLabsのAIが登場するまでは、アクセスが難しく、管理にも時間がかかっていました。このケーススタディでは、TwelveLabsのマルチモーダルAIモデルを導入したことにより、SBSがどのようにメディア資産の再利用を可能にし、社内および個人のアーカイブ全体にわたるシーンレベルの検索を実現したかをご紹介します。

グラフィック

課題

SBSの膨大なコンテンツアーカイブは、非常に高い価値を持つシーンや特殊効果の宝庫ですが、TwelveLabsのAIが登場するまでは、アクセスが難しく、管理にも時間がかかっていました。このケーススタディでは、TwelveLabsのマルチモーダルAIモデルを導入したことにより、SBSがどのようにメディア資産の再利用を可能にし、社内および個人のアーカイブ全体にわたるシーンレベルの検索を実現したかをご紹介します。

1

コンテンツ取得

以前にアーカイブされた視覚効果を見つけるのは困難であり、時間がかかりました。

2

個別チームアップロードへのアクセス

個々のチームメンバーが各自の成果物をアップロードすることは、企業のアーカイブにおいて、説明がつかない(把握されない)メタデータのもう一つのレイヤーを生み出すことになります。

3

シーンレベルの検索機能の欠如

特定のシーンに基づいた映像のやり取りや共有は、大量のビデオデータに深く潜り込んで探す必要があり、時間のかかるプロセスです。

3

シーンレベルの検索機能の欠如

シーンレベルの検索機能の欠如

特定のシーンに基づいた映像のやり取りや共有は、大量のビデオデータに深く潜り込んで探す必要があり、時間のかかるプロセスです。

SBSの膨大なコンテンツアーカイブは、非常に高い価値を持つシーンや特殊効果の宝庫ですが、TwelveLabsのAIが登場するまでは、アクセスが難しく、管理にも時間がかかっていました。このケーススタディでは、TwelveLabsのマルチモーダルAIモデルを導入したことにより、SBSがどのようにメディア資産の再利用を可能にし、社内および個人のアーカイブ全体にわたるシーンレベルの検索を実現したかをご紹介します。

「Twelve LabsのマルチモーダルAI技術は、すでに世界最高峰であることが証明されているため、素晴らしい選択肢になり得ます。」

SBS技術研究開発センター シニアディレクター

解決策

Metric

Metric

Performance Lift / Baseline Shift

Performance Lift / Baseline Shift

Total Ordering Customers

Total Ordering Customers

+57.5%

Conversion Rate

Conversion Rate

+29.4%

Unique Clicks

Unique Clicks

+21.7%

Average Video Watch Time

Average Video Watch Time

6.3s → 8.0s

Broadcast Search Time

Broadcast Search Time

Reduced from 1–2 hours to mere seconds

TwelveLabsのマルチモーダルAI技術をSBS独自のシーン検索技術と組み合わせることで、これらの課題に対応できます。

結論

TwelveLabsとSBSのパートナーシップは、テレビ放送分野における最先端のマルチモーダルAIのもたらす変革の可能性を示しています。TwelveLabsのマルチモーダルAI技術を導入することで、SBSはアーカイブされたコンテンツの再利用や二次利用を可能にし、国内および世界市場の需要に合わせた特定のシーンを迅速に見つけ出すことで、VFX制作プロセスを効率化できます。このパートナーシップは、社内のニーズを集約し、それらのニーズをAIの力と融合させることで、ワークフロー全体のより広範な最適化を促進します。技術と戦略が進化し続ける中、このコラボレーションは、デジタル時代においてビデオコンテンツがどのように制作、配信、二次利用され、そして体験されるべきかという新たな基準を打ち立てるものです。

カバーCTA

TwelveLabsが貴社のビジネスをどう支援できるか、
詳しく知りたいですか?

セールスチームにお問い合わせいただくか、プレイグラウンドをお試しください。

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