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VIDEO AI FOR SECURITY

単なる「動き」ではなく、「行動」を理解する。

複数のカメラ、データソース、そして時間軸を横断して推論するマルチモーダルAI。自然言語で映像を検索し、複数のフィードからインシデントを再構築して、脅威となる前に異常を検知します。

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導入企業

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ワークフローに最適化。

チームがTwelve Labsを活用して動画の価値をさらに引き出す方法。

行動ベースの監視

単にピクセルがどう動いたかではなく、実際に何が起きているのかをセマンティックに理解し、ライブ映像や録画データ全体からパターンを検出し、アクティビティを追跡します。AIモデルは視覚、音声、コンテキストのシグナルを統合して推論するため、動きのみを検知するシステムでは完全に見逃してしまう事象も確実に捕捉します。

証拠検索と再構築

人物、車両、または事象を、それを捉えたすべてのカメラを横断して追跡します。断片的な映像をつなぎ合わせ、完全なタイムラインを数日ではなく「数分」で構築。出力データは、既存のビデオ管理システムやインシデント管理ツールとシームレスに連携できます。

異常およびパターン検出

数ヶ月分のアーカイブ映像から、ベースラインから逸脱した行動を抽出します。反復するパターン、不審なアクセス、新たな傾向などを、実際のインシデントに発展する前に可視化します。確信度スコアは、お客様のセキュリティ環境に合わせて最適な閾値に調整することが可能です。

規模に応じたセキュリティ構築、データが存在する場所へのデプロイ

すべてのカメラ映像のインデックス作成は一度だけ。クエリはいつでも無制限に。新しいモデルへのアップグレードは過去のアーカイブにも遡って適用されるため、再取り込みを行うことなく、時間の経過とともにシステムの精度が向上します。

+13.1%

Gemini 3.1 Proと比較してPegasus 1.5のスコアが+17%向上

10倍

コンテンツレビューとコンプライアンススキャンが10倍高速化

4時間

1回のAPIコールで4時間の単一動画を処理

Python

Node.js

import requests
 
# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}

パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。

使いやすいAPIと開発者に優しいSDKにより、導入初日から動画をさらに活用できます。これはお客様のために機能するように作られたAIであり、すぐに統合・適応できる状態になっています。

SDKを取得

Python

Node.js

import requests
 
# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}

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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# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}

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Node

Security Analysis

Process security footage, dash camera videos, and CCTV recordings to identify key security events.

サンプルを試す

Python

Workplace Safety

Building A Workplace Safety Compliance Application with TwelveLabs and NVIDIA VSS

サンプルを試す

Python

Recursive Video Enhancement

Building Recurser: Iterative AI Video Enhancement with TwelveLabs and Google Veo

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Node

Security Analysis

Process security footage, dash camera videos, and CCTV recordings to identify key security events.

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Workplace Safety

Building A Workplace Safety Compliance Application with TwelveLabs and NVIDIA VSS

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Security Analysis

Process security footage, dash camera videos, and CCTV recordings to identify key security events.

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お客様の声

「ファンに最高のコンテンツをパッケージ化して提供するために、試合中の正確な瞬間にアクセスすることは私たちのビジネスにおいて不可欠です。マルチモーダルAIは、手持ちの最高のコンテンツを見つけ出す上でゲームチェンジャーとなります。」
ブラッド・ボイム氏（NFL Media、メディアマネジメント＆ポストプロダクション担当シニアディレクター）
「生成AIを活用することで、各チームのブランドアイデンティティをチーム固有の生成モデルに保持したまま、試合の内外を問わず、これまで見過ごされてきた動画の側面にアクセスし、各ファンに合わせたコンテンツを作成できます。この画期的なアプローチにより、クリエイティブチームは高度な戦略に集中できると同時に、パーソナライズされた魅力的なコンテンツをかつてない規模で提供できるようになります。」
- ファラ・バスティエン氏
「TwelveLabsは唯一無二の存在です。私たちがデザインパートナーとして、基盤モデルを活用したこの種の高度なテクノロジーを世界で初めてデプロイする都市となることは、本当にありがたい機会です。」
セジョン市 CTO
「Twelve Labsは、ユーザーが動画について質問すると、まるで魔法のように答えが返ってくる、強力で使いやすいテクノロジーを開発しました！」
ホルヘ・トーレス氏（MindsDB 共同創業者兼CEO）
「TwelveLabsを使った構築は、当社の動画データセットを強化するための、簡単かつ強力な手段でした。優れたドキュメントとチュートリアルのおかげで、FiftyOneとの連携もシンプルになりました。」
ダニエル・ギュラル氏（Voxel51 機械学習エバンジェリスト）
「TwelveLabsのようなものは世界中どこにもありません。組み込みが簡単で、価値のあるものを見つけ出し、その精度は驚くべきものです。当社の動画データは、私たちがこれまで想像するしかなかったビジネス領域への新たな扉を開いてくれました。」
ペドロ・アルメイダ氏（Mindprober CEO）
「TwelveLabsのAPIが動画の『あらゆる部分』を検索できることには、常に驚かされています。検索を行うたびに、お客様にとっての新たな成果とテクノロジーの可能性を発見しています。」
マイケル・フィリップス氏（Source Digital 最高プロダクト責任者）

お客様の声

「ファンに最高のコンテンツをパッケージ化して提供するために、試合中の正確な瞬間にアクセスすることは私たちのビジネスにおいて不可欠です。マルチモーダルAIは、手持ちの最高のコンテンツを見つけ出す上でゲームチェンジャーとなります。」
ブラッド・ボイム氏（NFL Media、メディアマネジメント＆ポストプロダクション担当シニアディレクター）
「生成AIを活用することで、各チームのブランドアイデンティティをチーム固有の生成モデルに保持したまま、試合の内外を問わず、これまで見過ごされてきた動画の側面にアクセスし、各ファンに合わせたコンテンツを作成できます。この画期的なアプローチにより、クリエイティブチームは高度な戦略に集中できると同時に、パーソナライズされた魅力的なコンテンツをかつてない規模で提供できるようになります。」
- ファラ・バスティエン氏
「TwelveLabsは唯一無二の存在です。私たちがデザインパートナーとして、基盤モデルを活用したこの種の高度なテクノロジーを世界で初めてデプロイする都市となることは、本当にありがたい機会です。」
セジョン市 CTO
「Twelve Labsは、ユーザーが動画について質問すると、まるで魔法のように答えが返ってくる、強力で使いやすいテクノロジーを開発しました！」
ホルヘ・トーレス氏（MindsDB 共同創業者兼CEO）
「TwelveLabsを使った構築は、当社の動画データセットを強化するための、簡単かつ強力な手段でした。優れたドキュメントとチュートリアルのおかげで、FiftyOneとの連携もシンプルになりました。」
ダニエル・ギュラル氏（Voxel51 機械学習エバンジェリスト）
「TwelveLabsのようなものは世界中どこにもありません。組み込みが簡単で、価値のあるものを見つけ出し、その精度は驚くべきものです。当社の動画データは、私たちがこれまで想像するしかなかったビジネス領域への新たな扉を開いてくれました。」
ペドロ・アルメイダ氏（Mindprober CEO）
「TwelveLabsのAPIが動画の『あらゆる部分』を検索できることには、常に驚かされています。検索を行うたびに、お客様にとっての新たな成果とテクノロジーの可能性を発見しています。」
マイケル・フィリップス氏（Source Digital 最高プロダクト責任者）

お客様の声

「ファンに最高のコンテンツをパッケージ化して提供するために、試合中の正確な瞬間にアクセスすることは私たちのビジネスにおいて不可欠です。マルチモーダルAIは、手持ちの最高のコンテンツを見つけ出す上でゲームチェンジャーとなります。」
ブラッド・ボイム氏（NFL Media、メディアマネジメント＆ポストプロダクション担当シニアディレクター）
「生成AIを活用することで、各チームのブランドアイデンティティをチーム固有の生成モデルに保持したまま、試合の内外を問わず、これまで見過ごされてきた動画の側面にアクセスし、各ファンに合わせたコンテンツを作成できます。この画期的なアプローチにより、クリエイティブチームは高度な戦略に集中できると同時に、パーソナライズされた魅力的なコンテンツをかつてない規模で提供できるようになります。」
- ファラ・バスティエン氏
「TwelveLabsは唯一無二の存在です。私たちがデザインパートナーとして、基盤モデルを活用したこの種の高度なテクノロジーを世界で初めてデプロイする都市となることは、本当にありがたい機会です。」
セジョン市 CTO
「Twelve Labsは、ユーザーが動画について質問すると、まるで魔法のように答えが返ってくる、強力で使いやすいテクノロジーを開発しました！」
ホルヘ・トーレス氏（MindsDB 共同創業者兼CEO）
「TwelveLabsを使った構築は、当社の動画データセットを強化するための、簡単かつ強力な手段でした。優れたドキュメントとチュートリアルのおかげで、FiftyOneとの連携もシンプルになりました。」
ダニエル・ギュラル氏（Voxel51 機械学習エバンジェリスト）
「TwelveLabsのようなものは世界中どこにもありません。組み込みが簡単で、価値のあるものを見つけ出し、その精度は驚くべきものです。当社の動画データは、私たちがこれまで想像するしかなかったビジネス領域への新たな扉を開いてくれました。」
ペドロ・アルメイダ氏（Mindprober CEO）
「TwelveLabsのAPIが動画の『あらゆる部分』を検索できることには、常に驚かされています。検索を行うたびに、お客様にとっての新たな成果とテクノロジーの可能性を発見しています。」
マイケル・フィリップス氏（Source Digital 最高プロダクト責任者）