動画でやりたいことすべてをここから。
セマンティック検索やコンテンツレコメンド機能の構築から、これまでの常識を覆す全く新しいアプリケーションの開発まで。当社の最先端AI動画理解テクノロジーが、動画のポテンシャルを最大限に引き出します。
人間並みの理解力。人間の限界を超える成果のために。
これまでに体験したどの技術をも上回る、セマンティック検索と動画のテキスト化機能を体感してください。動画特化型AIが、その違いを生み出します。
検索
自然な言葉でシーンを説明するだけで、動画内の特定の瞬間を見つけ出せます。

分析
動画から要約・チャプター・ハイライトなどのテキストを自動生成。

エンベッド
自然言語を使用して独自の分類器を構築し、
すぐに実行できます。
自然言語を使用して独自の分類器を構築し、すぐに実行できます。

検索
検索
自然言語であらゆるシーンを検索。
ユーザーの意図を深く理解し、高速かつ高精度で、文脈に沿った検索結果を提供。スピーチ、テキスト、音声、映像を横断して検索することで、動画を多角的に探索できます。

分析
要約し、分析し、説明する。
Q&A、ハッシュタグ、要約といったテキストフォーマットを瞬時に作成。レポートの生成や専門分野に特化した分析を行い、あらゆる疑問に的確に答えます。

分析
要約し、分析し、説明する。
Q&A、ハッシュタグ、要約といったテキストフォーマットを瞬時に作成。レポートの生成や専門分野に特化した分析を行い、あらゆる疑問に的確に答えます。

分析
要約し、分析し、説明する。
Q&A、ハッシュタグ、要約といったテキストフォーマットを瞬時に作成。レポートの生成や専門分野に特化した分析を行い、あらゆる疑問に的確に答えます。

エンベッド
動画をベクトル化する。
ニュアンスまで捉えるエンベディングを活用して、セマンティック検索やドメイン分類といった機能を構築し、あらゆるデータを最大限に活かします。

エンベッド
動画をベクトル化する。
ニュアンスまで捉えるエンベディングを活用して、セマンティック検索やドメイン分類といった機能を構築し、あらゆるデータを最大限に活かします。

エンベッド
動画をベクトル化する。
ニュアンスまで捉えるエンベディングを活用して、セマンティック検索やドメイン分類といった機能を構築し、あらゆるデータを最大限に活かします。
主な用途
あなたの業界に合わせたカスタマイズされています。
メディア&エンターテインメント
広告
政府・セキュリティ
自動車
自動クリップ生成
長時間の動画から、ソーシャルメディアやマーケティングに活用できるショートクリップを瞬時に作成します。
シーン選択
重要なシーンを素早く検索し、分類。ベストなテイクを選び抜き、ハイライトシーンを簡単にまとめることができます。
NG集&舞台裏コンテンツ
メイキングや舞台裏などの特別映像から、最高に魅力的なシーンを自動でまとめたハイライトリールを作成します。
自動タグ付け
手作業によるタグ付けは一切不要。膨大な動画ライブラリのコンテンツへ簡単にアクセスし、効率的に管理できます。
コンテンツ要約
高品質な要約文や見出しを生成し、動画のコアメッセージを視聴者へ即座に伝えます。
コンテンツディスカバリ
— 映像内の重要な瞬間をすぐに見つけ出します。また、顧客自身が目的のシーンを発見しやすくなるようサポートします。
リアルタイムシーン分類
ワークフローの途中で編集サポートを提供し、シームレスで迅速な映像制作を実現します。
広告マッチング
動画の文脈に合わせた最適な広告配置を行い、顧客の注目度とエンゲージメントを確実に高めます。
Python
Node
from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finishtask.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。
カスタムトレーニングしたモデルを任意のクラウドに展開できます。動画内のあらゆる要素を可視化・抽出し、あなたの最も革新的なアイデアを実現するAIで、これまでの限界を超えていきましょう。
主な用途
あなたの業界に合わせたカスタマイズされています。
メディア&エンターテインメント
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政府・セキュリティ
自動車
自動クリップ生成
長時間の動画から、ソーシャルメディアやマーケティングに活用できるショートクリップを瞬時に作成します。
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重要なシーンを素早く検索し、分類。ベストなテイクを選び抜き、ハイライトシーンを簡単にまとめることができます。
NG集&舞台裏コンテンツ
メイキングや舞台裏などの特別映像から、最高に魅力的なシーンを自動でまとめたハイライトリールを作成します。
自動タグ付け
手作業によるタグ付けは一切不要。膨大な動画ライブラリのコンテンツへ簡単にアクセスし、効率的に管理できます。
コンテンツディスカバリ
— 映像内の重要な瞬間をすぐに見つけ出します。また、顧客自身が目的のシーンを発見しやすくなるようサポートします。
コンテンツ要約
高品質な要約文や見出しを生成し、動画のコアメッセージを視聴者へ即座に伝えます。
リアルタイムシーン分類
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Python
Node
from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。
カスタムトレーニングしたモデルを任意のクラウドに展開できます。動画内のあらゆる要素を可視化・抽出し、あなたの最も革新的なアイデアを実現するAIで、これまでの限界を超えていきましょう。
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自動タグ付け
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コンテンツ要約
高品質な要約文や見出しを生成し、動画のコアメッセージを視聴者へ即座に伝えます。
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リアルタイムシーン分類
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Python
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from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。
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どんな動画からも、あらゆるものを見つけ出す。
36の言語にわたる視覚、音声、対話、モーションを処理し、本番環境の検索にすぐ利用できる512次元のベクトルを返す動画埋め込みモデル。
36の言語にわたる視覚、音声、対話、モーションを処理し、本番環境の検索にすぐ利用できる512次元のベクトルを返す動画埋め込みモデル。
無料
無料
テストと構築向け
インデックス制限
10時間未満
環境
共有中
組織アカウント
SSO/SAML
微調整
無料
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テストと構築向け
インデックス制限
無制限
環境
共有中
組織アカウント
SSO/SAML
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無料
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テストと構築向け
インデックス制限
無制限
環境
専用
組織アカウント
含まれています
SSO/SAML
含まれています
微調整
含まれています
どんな動画からも、あらゆるものを見つけ出す。
36の言語にわたる視覚、音声、対話、モーションを処理し、本番環境の検索にすぐ利用できる512次元のベクトルを返す動画埋め込みモデル。
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マレンゴ 3.0

単一のエンベディングモデルで、ゼロショットのテキストから動画、テキストから画像、テキストから音声の検索タスクにおいて新たなベンチマークを打ち立てます。
MSR-VTTデータセットではGoogleのVideoPrism-Gモデルを+10%上回り、ActivityNetデータセットでは+3%上回る性能を示します。
ゼロショットのテキストから画像検索タスクにおいて、最先端(SOTA)の画像基盤モデルを上回る性能を実現し、視覚コンテンツを理解し、処理する高度な能力を明確に示します。
ペガサス 1.5

動画入力を処理し、映像フレームと音声認識(ASR)データの両方から高精度で情報量の豊富なエンベディングを生成します。
動画のエンベディングを対応する言語エンベディングへとマッピングし、動画とテキストの表現が整合された共有空間を構築します。
大規模言語モデルのデコーダーが、整合されたエンベディングとユーザープロンプトを入力として受け取り、一貫性があり文脈に即したテキスト出力を生成します。
どんな動画からも、あらゆるものを見つけ出す。
36の言語にわたる視覚、音声、対話、モーションを処理し、本番環境の検索にすぐ利用できる512次元のベクトルを返す動画埋め込みモデル。
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動画をこれまでとは違う視点で?
Playgroundに動画をアップロードして、最先端の動画AIを実際に体験してください。

プラットフォーム
©
2026年
TwelveLabs, Inc. All Rights Reserved.
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