TwelveLabs と Amazon Bedrock を活用したビデオインテリジェンス

手動によるタグ付けを行うことなく、膨大で非構造化なビデオデータを検索および分析可能なデータに変換します。

TwelveLabs と Amazon Bedrock を活用したビデオインテリジェンス

手動によるタグ付けを行うことなく、膨大で非構造化なビデオデータを検索および分析可能なデータに変換します。

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TwelveLabsとAmazon Bedrockでビデオインテリジェンスを解放する

先進的な組織が、どのようにしてメタデータの枠を超え、自然言語でビデオアーカイブを検索し、数時間の映像を数秒で分析し、視覚データに埋もれたインサイトを明らかにしているかをご覧ください。Amazon Bedrock上で稼働するTwelveLabsの専用ビデオ理解モデルが、ビデオを単なるストレージの負担から戦略的資産へとどのように変革しているかを学びましょう。

本ガイドの内容：

マルチモーダルAIが、視覚、聴覚、動きを通じてビデオを理解する仕組み
ビデオネイティブモデルが一般的なAIよりも優れている理由
メディア、セキュリティ、エンタープライズにおける実世界での応用例
ビデオセマンティック検索の技術アーキテクチャ

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TwelveLabsとAmazon Bedrockでビデオインテリジェンスを解放する

本ガイドの内容：

マルチモーダルAIが、視覚、聴覚、動きを通じてビデオを理解する仕組み
ビデオネイティブモデルが一般的なAIよりも優れている理由
メディア、セキュリティ、エンタープライズにおける実世界での応用例
ビデオセマンティック検索の技術アーキテクチャ

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TwelveLabsとAmazon Bedrockでビデオインテリジェンスを解放する

本ガイドの内容：

マルチモーダルAIが、視覚、聴覚、動きを通じてビデオを理解する仕組み
ビデオネイティブモデルが一般的なAIよりも優れている理由
メディア、セキュリティ、エンタープライズにおける実世界での応用例
ビデオセマンティック検索の技術アーキテクチャ

ビデオ検索の課題

ビデオアーカイブは増え続けています。しかし、それらを検索する能力は追いついていません。

ほとんどのビデオは検索不可能なままです。不十分なメタデータ、不完全な文字起こし、または制作ペースに追いつかない手動のタグ付けによって埋もれてしまっています。一般的なAIモデルは、ビデオを単なる画像の連続として扱ったり、音声テキスト変換に依存したりしているため、ビデオを意味のあるものにしている豊かな文脈を見落としています。

ビデオ検索の課題

ビデオアーカイブは増え続けています。しかし、それらを検索する能力は追いついていません。

ビデオ検索の課題

ビデオアーカイブは増え続けています。しかし、それらを検索する能力は追いついていません。

ビデオネイティブインテリジェンス

一からビデオ向けに構築

TwelveLabsのMarengoおよびPegasusモデルは、動画をただ「見る」だけではなく「理解」します。視覚的コンテンツ、音声、動き、話し言葉を統合されたエンベディングにエンコードすることで、これらのモデルは人間の知覚を反映した検索と推論を可能にし、Amazon Bedrockで利用可能な最も正確な動画理解技術を提供します。

ビデオネイティブインテリジェンス

一からビデオ向けに構築

ビデオネイティブインテリジェンス

一からビデオ向けに構築

検索から行動へ

一瞬で見つけ出す。どんなシーンも理解する。わずか数秒で。

タグやタイムスタンプではなく、日常的な言葉を使ってペタバイト単位の映像を検索できます。数時間に及ぶ動画を分析し、要約の作成、テーマの抽出、重要なイベントのフラグ立てをすべて、スケール、セキュリティ、そしてグローバルな展開に向けて構築されたAWSインフラストラクチャ上のシンプルなAPIを通じて行えます。

検索から行動へ