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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。

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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

SBSは、韓国を代表するテレビ・ラジオ放送局の1つです。人気ドラマからスポーツ、ニュース、バラエティ番組などに至るまで、SBSは近年世界的な人気を博している「韓流」エンターテインメントのパイオニアとして活躍してきました。SBSは、世界中の視聴者とのつながりを深めながら、社内アーカイブの特殊効果や、各チームメンバーがアップロードして保存した映像など、膨大なビデオコンテンツのライブラリを最大限に活用し、収益化することを目指しています。

「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

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。

課題

SBS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。

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。

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。

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。

解決策

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。

フェーズ 1

VFX参照検索とシーンベースの探索

実装

特撮番組・映画制作に向けたMarengo 2.7を用いたシーン検索サービスの開発

視覚的要素、音声コンテンツ、およびテキストオーバーレイをキャプチャする包括的なビデオ埋め込みを作成します

キーワードだけでなく、セマンティックな内容（文脈や意味）に基づいて映像にインデックスを付けます

主要な瞬間、関連するショット、およびVFXタイプのタイムスタンプを生成します

特典

検索可能なビデオコンテンツへの即時アクセス

TwelveLabsは、さらに多くの検索可能な詳細情報を追加する予定です

主要なVFX要素の自動識別

初期のコンテンツ検索に費やす時間を短縮

国内および国際的な取引・物流における需要の高いシーンへの迅速なアクセスをサポートします

フェーズ 2

インテリジェント統計分析

実装

さまざまなトピックにおけるデジタルコンテンツの制作と消費の傾向を特定するための、統計分析サービスの開発

Pegasus 1.2を統合し、コンテキストやプロンプトに基づいてクリップを自動的に提案します

特典

デジタルコンテンツのトレンドや消費に関連して、見落とされがちな課題を検出します

ニュース（またはその他の分野）を超えて、多様なジャンルへと拡大できる領域を明確にします

手動で検索する時間を削減します

フェーズ 3

要約（ショートフォーム）

実装

Pegasus 1.2を活用したAI搭載の短尺要約サービスの開発により、デジタルコンテンツ制作の効率を向上

特典

コンテンツを再利用するための迅速なテキスト要約を可能にすることで、オリジナルコンテンツの生産性と使いやすさが向上しました

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。