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Media & Entertainment

メディア向けに設計されたAIで、作業は少なく、創造はよりスムーズに。

視覚的に理解するAIで、検索、要約、制作をスピードアップし、ストーリーを形にするスピードを劇的に高めます。

営業担当に相談する

Search, summarize, and speed up production with AI that understands what it sees – and helps you tell your stories faster.

Talk to Sales

あらゆるコンテンツから、必要なものをすべて見つけ出します。

あらゆるシーン、あらゆる音、あらゆる物体、あらゆる瞬間。「検索」はまったく新しい意味へ。

あらゆるコンテンツから、必要なものをすべて見つけ出します。

あらゆるシーン、あらゆる音、あらゆる物体、あらゆる瞬間。「検索」はまったく新しい意味へ。

膨大な動画データを、価値あるコンテンツへ。

アーカイブからハイライトを抽出し、数百万のクリップから、瞬時にリールを生成します。

膨大な動画データを、価値あるコンテンツへ。

アーカイブからハイライトを抽出し、数百万のクリップから、瞬時にリールを生成します。

画期的な顧客体験を創出。

顧客があらゆる動画を見つけ、自分に響く新たなコンテンツと出会えるよう支援します。

画期的な顧客体験を創出。

顧客があらゆる動画を見つけ、自分に響く新たなコンテンツと出会えるよう支援します。

Use Cases

AI for media that makes the cut.

制作ワークフローを短縮

コンテンツの即時要約

自動「デイリーズ」編集

ハイライトリールや予告編を瞬時に生成

制作ワークフローを短縮

コンテンツの即時要約

自動「デイリーズ」編集

ハイライトリールや予告編を瞬時に生成

タグ不要のコンテンツ管理

重複コンテンツ検出

メタデータ生成

高度なセマンティック検索

アーカイブおよび権利管理

タグ不要のコンテンツ管理

重複コンテンツ検出

メタデータ生成

高度なセマンティック検索

アーカイブおよび権利管理

よりパーソナライズされたユーザー体験

文脈を踏まえたコンテンツ理解

顧客向けコンテンツレコメンド

顧客発見の高度化

広告マッチング

よりパーソナライズされたユーザー体験

文脈を踏まえたコンテンツ理解

顧客向けコンテンツレコメンド

顧客発見の高度化

広告マッチング

TwelveLabsの価値

最先端の性能を、導入したその日から。

あらゆるクラウドで利用でき、独自データでファインチューニングし、カスタムモデルを展開できます。

世界トップクラスの精度。

TwelveLabsの動画特化型AIは、主要クラウドベンダーやオープンソースモデルのベンチマークを上回る。

圧倒的なスケール。

TwelveLabsの強力なインフラは、最大規模の動画ライブラリ―、ペタバイト級のデータでさえも処理可能。

フルカスタマイズに対応。

TwelveLabsのモデルは、お客様のデータで簡単に学習させることができ、専門分野のエキスパートへと進化。

どこにでもデプロイ可能。

クラウド、プライベートクラウド、オンプレミスのいずれでも、必要な環境に安全かつ簡単に導入できます。

世界トップクラスの精度。

TwelveLabsの動画特化型AIは、主要クラウドベンダーやオープンソースモデルのベンチマークを上回る。

圧倒的なスケール。

TwelveLabsの強力なインフラは、最大規模の動画ライブラリ―、ペタバイト級のデータでさえも処理可能。

フルカスタマイズに対応。

TwelveLabsのモデルは、お客様のデータで簡単に学習させることができ、専門分野のエキスパートへと進化。

どこにでもデプロイ可能。

クラウド、プライベートクラウド、オンプレミスのいずれでも、必要な環境に安全かつ簡単に導入できます。

フルカスタマイズに対応。

Our models can be easily trained on your data to become experts in your domain.

どこにでもデプロイ可能。

クラウド、プライベートクラウド、オンプレミスのいずれでも、必要な環境に安全かつ簡単に導入できます。

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 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)

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)

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)