より優れたメディア分析のための 5 つの AI ベースのビデオ分析ツール

毎日制作および消費されるビデオ コンテンツの膨大な量は、気が遠くなるようなものです。 Statista によると、毎分 500 時間のビデオが YouTube にアップロードされています。

明らかに、メディアアナリストにとって、すべてを理解するのは困難です。

幸いなことに、人工知能 (AI) の進歩により、ビデオから貴重な洞察を正確かつ簡単に抽出する強力なビデオ分析ツールが開発されました。

この記事では、現在市場にある最高の AI ベースのビデオ分析ツールを紹介し、それらを使用してメディア分析を改善する方法を示します。

AI ベースのビデオ分析ツールとは何ですか?

AI ベースのビデオ分析ツールは、プログレッシブ CV (コンピューター ビジョン) および機械学習テクノロジーを使用して、あらゆる形式のビデオから有意義な情報を抽出します。

理想的には、これらのツールはビデオをピクセルごとにスキャンし、ライブまたは録画されたビデオ内で発生するアクティビティ、オブジェクト、およびイベントを検出する一連の複雑なアルゴリズムを使用します。

オブジェクト、動き、感情など、アルゴリズムが選択できるすべてについて学ぶことができます。実際、ビデオ分析ツールは、ビジネス ニーズに合わせてアルゴリズムをトレーニングしたり、カスタム モデルを構築したりする方法に柔軟に対応します。

公開されたビデオまたはユーザーが作成したビデオ内の不適切または不快なコンテンツを特定したいとします。何がコンテンツをビジネスにとって不快または不適切にするのかを説明する一連のガイドラインに基づいて、カスタム AI モデルを構築できます。次に、ビデオ ファイル全体でモデルを実行して異常を検出します。

分析は次の 2 つの中心原則に基づいて機能します。

• モーション検出: 各ピクセルを検査し、ビデオ内のオブジェクトのあらゆる動きを検出します。
• 物体認識: 物体を識別して監視し、移動した物体、なくなった物体、または新しい物体を認識します。

基本的に、ハイエンドのビデオ分析は、潜在的な脅威、人物、または異常な行動を検出して警告するために、セキュリティおよび監視システムで使用されます。

ビデオ分析は業界全体で広く使用されており、個々のビジネス ニーズに対応する多彩なサービスを提供しています。

しかし、最近では、このソフトウェアは企業やメディア会社の間でますます人気が高まっています。

ビデオ コンテンツの需要の増加に伴い、ブランドは AI ベースのビデオ分析ツールを活用して次のことを行っています。

• 視覚的な言及を特定する
• 視聴者の洞察を引き出す
• ユーザー作成コンテンツを悪用する
• 偽ブランドロゴや偽商品を見つける

さらに多くのこと。

したがって、技術的には、AI を活用したビデオ分析ツールの使用例はそれ以来進化し続けています。

AI ベースのビデオ分析ツールを使用する利点

#1.徹底した分析

高度なビデオ分析ツールは、人間の目では達成できない深さまでビデオ ストリームを分析できます。

人間の脳は、目で見た画像をわずか 13 ミリ秒 で処理できます。

この短い時間枠で、人間がストリーミング ビデオのすべての詳細や矛盾を把握できるとは期待していません。しかし、AI がそうすることは間違いなく期待できます。

AI を活用したビデオ分析ツールは、ストリーミングまたは録画されたビデオを全体として見るのではなく、フレームごとに検査します。きめ細かなアプローチにより、シーン内のオブジェクトを検出、追跡、分類できます。

この詳細レベルは、セキュリティの脅威や不審な動作を特定する上で非常に重要です。

#2.効率と生産性の向上

ビデオ分析プロセスの大部分は自動化を伴います。ビデオの分析から洞察の収集と保存まで、ツールはすべてを実行します。

理想的には、これらの活動を定期的に実行するには数時間とかなりの労働力が必要です。そして、何時間も働いた後でも、AI が提供するような洞察を得ることができません。

これを例で見てみましょう。あなたは実店舗を所有しており、店舗の監視フィードを分析するためのコントロール センターをセットアップしました。

ビデオ分析ツールがなければ、監視チームは 24 時間年中無休で画面を見つめることになります。

しかし、ビデオ分析を組み合わせることで、チームは次のような洞察をより効率的に収集できるようになります。

• 理想的な足取り
• 顧客層
• リピートのお客様
• 会計カウンターでの待ち時間
• 店内で最も活気のあるセクション

分析ツールによってすでに大量のデータが抽出されているため、インサイトを活用して戦略を構築し、小売店でのユーザー エクスペリエンスを向上させるなど、中核となるタスクに集中できます。

#3.手間のかからないコンテンツモデレーション

コンテンツ作成がブームになっているため、ユーザーが作成したコンテンツに目を光らせるのは困難です。

AI を活用したビデオ分析ツールは、何時間ものビデオ コンテンツを数分で分析するのに役立ちます。

最も良い点は、特定のコンプライアンス ガイドラインに従ってアルゴリズムをトレーニングできることです。コンテンツが設定されたガイドラインに準拠していない場合、ツールはそれらを数秒で検出できます。

ほとんどの場合、ビデオ分析ツールは企業に次のようなメリットをもたらします。

• 偽のブランドロゴを検出する
• ブランドの言及 (テキスト/音声/ロゴ)
• 攻撃的なコンテンツを検出する

さらに、ビデオ コンテンツを注意深く監視することは、メディア会社にとって非常に重要です。これにより、許可されていないブランドの言及を理由に法的な争いに巻き込まれたり、ブランド名を使って不快なコンテンツを表面化したりすることが防止されます。

#4.リアルタイムのアラートと通知

アルゴリズムが非倫理的なものを検出した場合、ソフトウェアはアラートと通知を送信するように設定できます。

これにより、コンテンツ モデレーターはアラートに対処するための措置を直ちに講じることができます。偽のロゴの検出、古いコンテンツ、ブランドへの言及など、あらゆるものに対してアラートを設定できます。

リアルタイムのアラートは、主にセキュリティ分野など、一刻を争う状況において不可欠です。最も重要なのは、アルゴリズムが違反を感知した場合に自動的にトリガーされるイベントベースのアクションを設定することもできます。

たとえば、火災が発生した場合には建物全体にサイレンが鳴らされたり、不法侵入があった場合には警察が呼ばれたりする可能性があります。

所有者、セキュリティ スタッフ、その他の人は、人間の介入なしに自動的に電子メールまたは通知を受け取ります。

ここでは、メディア分析を改善するための素晴らしい AI ベースのビデオ分析ツールをいくつか紹介します。

アマゾンの認識

Amazon Rekognition は 、事前トレーニング済みのカスタマイズ可能なコンピューター ビジョン API を備えた強力なビデオ分析ソフトウェアです。ディープラーニング技術を使用して、顔認識、物体検出、画像分析を実行します。

主な特長

• Rekognition モデレーション API をソーシャル メディアや広告に埋め込んで、不適切または攻撃的なコンテンツを検出し、ユーザーフレンドリーで法的に受け入れられるメディアを作成します
• 画像やビデオに対する RekoRekognition の検出テクノロジーを活用して、目の開閉、感情、年齢、性別などの顔の属性を識別します。
• ストレージベースの API を使用して、さまざまな画像やビデオで検出された顔のコレクションを作成します。コレクションを使用して、顔の一致と検索操作を実行します。
• 画像やビデオからテキストを検出して抽出し、ナンバー プレート認識や文書分析などのアプリケーションに役立ちます。
• 画像やライブビデオストリーム内の車両、建物、風景などのラベルとシーンを簡単に識別します

Rekognition は、Pinterest、PBS などから信頼されています。間違いなく、セキュリティ、メディア、広告など、さまざまな業界で幅広い用途に使用できる多用途ツールです。

Google Cloud ビデオ インテリジェンス

GooglGoogle’so ビデオ分析とメディア管理を簡素化する Google’Video。事前トレーニングされたモデルは、保存されたビデオやストリーミング ビデオ内の 20,000 を超えるオブジェクト、アクティビティ、シーンを認識できます。

主な特長

• ペタバイト規模のビデオ データを簡単に閲覧して、コンテンツのモデレーションとコンプライアンスに必要な露骨なコンテンツまたは不適切なコンテンツを特定してフィルタリングします。
• 内蔵のショット変更分析により、保存されたビデオまたはストリーミングビデオのショット変更をリアルタイムで検出します
• 動画内の適切な場所または時間枠を特定して、動画コンテンツと文脈的に関連する広告を挿入します。
• ビデオ内のオブジェクト、アクティビティ、シーンを識別して豊富なメタデータを抽出し、それらを使用して検索と発見を強化します
• 光学式文字認識 (OCR) を使用して入力ビデオ内のテキストを検出および抽出するテキスト 検出機能を 備えています。

Video AI を使用すると、音声を自動的にテキストに変換し、ビデオからキャプションと字幕を生成できます。さらに、ビデオ AI にはベータ段階にある顔検出モデルと人物検出モデルもあります。

ビデオインデクサ

Video Indexer は 、Microsoft Azure によるクラウドベースのビデオ分析ツールです。メディア AI を使用してオーディオ ファイルやビデオ ファイルから洞察を簡単に抽出し、アクセシビリティ、検索性、全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

主な特長

• Video Indexer は、音声、クローズド キャプション、タグ、トランスクリプトなどの幅広いメタデータをビデオから抽出します。
• AI ベースのビデオ エディターを備えており、既存のコンテンツから新しいメディアを作成できます。ビデオからクリップを簡単に切り出し、エディターを使用してつなぎ合わせます。
• Azure Cognitive Services、Power BI、SharePoint などの他の Microsoft サービスと統合します。
• ビデオに登場する物体や人物に基づいて推奨アルゴリズムを微調整する

Video Indexer を使用すると、プライバシーとセキュリティはもはや神話ではなくなります。データとプライバシーの保護に専念する 3,500 人を超えるセキュリティ専門家がいます。このプラットフォームは最先端の認証も取得しているため、さまざまな業界の革新的なアプリケーションに最適です。

クラリファイ

Clarif ai は、 コンピューター ビジョンと AI を活用したフルモーション ビデオ分析を提供します。このツールは状況認識と物体検出に特化しているため、監視やセキュリティの目的に適しています。

主な特長

• パターンや個人の行動など、ビデオ内で行われている特定のアクションを検出して、顧客が製品とどのようにやり取りするかをより深く理解します。
• 非構造化データから洞察を明らかにします。リアルタイムで異常を検出し、現場での意思決定を迅速化し、ISR 軍事プロジェクトをサポートします。
• フルモーション ビデオ データと AI を組み合わせて応答時間を改善します。ほぼリアルタイムで被害地域を検出したり、人を捜索したりできます
• 音声の検出と転写、音楽の認識、その他の音の識別を行う組み込みの音声認識テクノロジー

Clarifai は、Canva、Nvidia などの世界最高のチームにトップレベルのビデオ分析サポートを提供しています。さらに、Clarifai を使い始めると、毎月 1,000 回の操作が無料になります。

ルメオ

Lumeo はコード不要のカスタムビデオ分析プラットフォームで、簡単なドラッグ アンド ドロップ ツールと事前に構築された分析ビルディング ブロックを使用して、誰でもビデオ コンテンツを最大限に活用できます。

主な特長

• すぐに使用できる数百の AI モデル、ツール、コネクタがあり、指を離すことなくさまざまなユースケースで Lumeo を使用できます
• シンプルなプラグアンドプレイ機能により、ソフトウェアを既存のカメラおよびビデオ管理システムと簡単に統合できます。
• REST API とプログラム可能な Python ノードの完全なセットにより、カスタム統合を簡単に構築できます
• 開発者、ソリューション エンジニア、実装チームがソリューションをより迅速に提供するための組み込みのコラボレーション機能

Lumeo は、オールインワンのビデオ分析プラットフォームです。直感的なデザインと既製の AI モデルにより、専門用語を学ばなくても、誰でも最先端の分析を最大限に活用できます。

ビデオ分析ツールの使用例

すでに述べたように、ビデオ分析ツールの使用例はたくさんあります。ただし、ヘルスケア、セキュリティ、小売の 3 つの主要業界に注目して、ビデオ分析がどのように使用されているかを確認します。

健康管理

バッファロー大学は、 子供の自閉症スペクトラム障害 (ASD) の検出に役立つように設計されたスマートフォン アプリケーション を開発しました。このアプリは、モーション検出の原理 (ビデオ分析の中核) に基づいて動作します。

このアプリは、スマートフォンのカメラを使用して、社交的な場面（複数の人物が写っている）の写真を見ている子供の表情と視線を追跡します。

このアプリは目の動きを監視し、自閉症でない人の目の動きとは異なる ASD の子どもを正確に検出できます。

小売り

Amazon Go は、 顧客が会計の長い行列に並ぶことなく店舗からチェックアウトできる、この種では初めての食料品店です。これは、顧客が棚から何を手に取ったかに応じて自動的に課金することによって行われます。

Amazon によると、顧客が棚から商品を手に取るたびに、その商品は即座にオンライン アカウントのショッピング バスケットに追加されます。購入者が商品を棚に戻すと、Amazon はその商品を仮想カートから削除します。

Amazonは自社が使用しているテクノロジーについて多くを語っていないが、このテクノロジーにはハイエンドのコンピュータービジョンと機械学習モデルが含まれており、店舗内のいくつかのセンサーと組み合わせて、ユーザーの購入代金を請求する際にAmazonが自信を持って決定できるようにしていると述べている。 。

安全

報告によると、ロンドンの人は 1 日に 300 回 以上監視カメラに映る可能性が高く、一方、アメリカ国民は 1 日に 75 回以上カメラに映る可能性があります。

したがって、人間的には、混雑した場所で顔や異常を追跡することは不可能です。ただし、ビデオ分析ツールを使用すると、人間のスーパーバイザーよりも 10 倍高速かつ正確にそれを行うことができます。

いいえ、既存の監視員や監視員を解雇できると言っているわけではありませんが、これらのツールは、仕事をより効果的かつ生産的に行うための正当なアシスタントとなり得ます。

最終的な考え

AI を活用したビデオ分析は、もはや「技術者の話」ではありません。マーケティング、販売、顧客サービス、その他のビジネスの役割で使用されています。

ビデオ分析が膨大な時間を節約し、実用的な洞察を提供できるという事実により、ビデオ分析は業界全体で広く受け入れられるようになりました。この記事では、AI ベースのビデオ分析のあらゆる側面をカバーしようとしました。

次に、なぜビデオ マーケティングがあなたのビジネスにとって重要なのか知りたいと思われるかもしれません。