AIビデオ編集ソフトウェア：インテリジェントな検索と自動化でビデオ技術に革命を起こす
#はじめに
動画編集業界は、ストリーミングプラットフォーム、ソーシャルメディア、プロの映画制作など、コンテンツの爆発的な増加に牽引され、急速な進化を遂げている。映像制作の規模が拡大するにつれ、編集者やコンテンツ制作者は、大量の映像の管理、ワークフローの合理化、検索性の向上といった課題に直面している。AI主導のソリューション、特に ベクターデータベース、大規模言語モデル(LLM)、大規模ビジョンモデル(LVM)は、自動化、スマート検索、リアルタイムコラボレーションツールを導入することで、ビデオ編集ソフトウェアを再定義しています。これらのイノベーションは、映像制作のペースを加速し、新たな創造の可能性を引き出している。
現状と課題
ソーシャルメディア、デジタルストリーミング、動画中心のマーケティング戦略によって、動画コンテンツの需要が急増している。YouTube、TikTok、Instagramのようなプラットフォームと、動画ベースの広告の優位性の高まりにより、効率的な動画編集がこれまで以上に重要になっています。
動画コンテンツに対する需要の高まり：短編動画、ライブストリーミング、インフルエンサー主導のコンテンツの爆発的な増加により、動画編集はコンテンツ制作の中核的な要素となっています。企業はエンゲージメントを高めるために動画制作に投資しており、91%の企業がブランドプロモーションに動画を利用している（出典： Mordor Intelligence ）。
編集を変革するAIと自動化：AI主導のツールは、自動シーン検出、オブジェクト追跡、インテリジェントなコンテンツ提案を可能にし、編集時間を短縮している。このシフトは、プロのワークフローを強化しながら、初心者編集者の障壁を下げている。2024年、GoogleはGoogleフォトでAIを活用した編集機能拡張を展開し、自動化への業界の注目が高まっていることを強調した。
動画中心のマーケティングが加速する：マーケターの87%がROIを高めるために動画を活用している**（出典： Mordor Intelligence ）ことから、企業は高品質な編集ツールへの投資を強化している。AIが支援するシームレスなワークフローへのニーズが、専門的なソフトウェアやユーザーフレンドリーなモバイルアプリへの需要を後押ししている。
動画がデジタル消費を支配し続ける中、AI、自動化、より効率的なワークフローを通じてこれらの課題に対処することが、動画編集ソフトの可能性を最大限に引き出す鍵となる。
技術の進歩にもかかわらず、動画編集ソフトは依然として、効率性を妨げるいくつかの大きな痛みに直面している：
非効率な資産管理：非効率的な資産管理**：テラバイト単位の映像では、適切なクリップを探すのに時間がかかり、多くの場合、手作業でタグ付けしたり、大量のファイルをブラウズしたりする必要があります。
手作業による編集プロセス：シーンのトランジション、オブジェクトのトラッキング、字幕の生成などの作業には手作業が必要なため、編集プロセスが遅くなり、手間がかかります。
限られた検索機能：従来のメタデータベースの検索では、ビデオ内の特定のオブジェクト、シーン、または感情を見つけられないことが多く、フラストレーションと無駄な時間が生じます。
共同作業のボトルネック：大容量の動画ファイルは、リモート・コラボレーションに課題をもたらします。
高い処理コスト：高解像度の動画コンテンツのレンダリングと処理は、依然としてリソースを大量に消費し、制作スケジュールを遅らせ、コストを増加させます。
AIとベクターデータベースはどのように役立つか
AIを搭載したソリューションは、作業を自動化し、検索性を向上させることで、ビデオ編集プロセスに革命をもたらしています：
セマンティック動画検索：ベクターデータベースは、AIを活用した検索を可能にします。編集者は、手動で各クリップにタグを付けるのではなく、「夕暮れのビーチシーン」などの説明を使ってクリップを見つけることができます。これにより、検索の精度とスピードが大幅に向上します。
自動編集アシスト：AIモデルが映像を分析し、映像や音声を手がかりに編集、トランジション、シーンの選択を提案するため、編集作業がスピードアップします。
音声および物体認識：AIアルゴリズムは、ビデオ内の顔、物体、話し言葉を検出し、関連するクリップの分類と検索を容易にします。
AIによる文字起こし＆字幕：大規模な言語モデルが正確なリアルタイム字幕と翻訳を生成し、アクセシビリティを向上させ、ポストプロダクション作業を合理化します。
強化されたビデオ推薦：ストックフッテージ、サウンドエフェクト、オーバーレイをAIが提案するため、エディターは最適なアセットをすばやく見つけ、制作をスピードアップできます。
メディア制作におけるセマンティック検索の台頭
膨大なメディアライブラリから最適なコンテンツを素早く簡単に見つけることは、メディア制作において非常に重要です。従来、これはメディア資産にキーワードで手作業でタグ付けすることを意味していたが、この方法には精度、拡張性、コンテキストの面で限界がある。AIを駆使したセマンティック検索は、コンテンツの文脈、意味、関係性を理解し、それをさらに推し進める。キーワードに頼る代わりに、セマンティック検索は、ユーザーがその固有の意味に基づいて関連するコンテンツを見つけることを可能にする。
メタデータベースの検索からセマンティック検索へのシフト
メタデータベースの検索からセマンティック検索への移行は、メディア制作ワークフローにおける重要な進歩である。多くの場合、クラウドプロバイダーのAIサービスの助けを借りて、長年にわたってメタデータのログと検索を効率的に行うことを可能にしてきたシステムがいくつかある。これらのシステムは、自動タグ付け、音声テキスト転写、光学式文字認識（OCR）などを通じてメタデータを充実させている。このような技術革新によって検索は高速化されたとはいえ、定義済みの分類法やキーワードに依存しているため、コンテンツの真の意味を捉えることはできない。
対照的に、セマンティック検索は、コンテンツの背後にある実際の意味と文脈を理解するために、最先端の基盤モデルを活用します。メディア資産内の視覚的要素、話し言葉、その他のデータを分析することで、セマンティック検索エンジンは、事前に定義されたキーワードや分類法だけに頼るのではなく、根底にある概念や関係性を理解することができます。これにより、より正確で意味のある検索結果を得ることができます。
セマンティック検索がメディア制作にもたらすもの
セマンティック検索の正確性と効率性は、膨大なテキスト、オーディオ、ビデオ、画像*のライブラリを素早く検索し、取得する必要があるメディア制作環境において特に価値があります。コンテンツの真の意味とコンテキストを理解することで、セマンティック検索エンジンは、ユーザーのクエリがメディア資産に関連するキーワードやメタデータと完全に一致しない場合でも、関連性の高い結果を提供することができます。
キーワードが完全に一致するファイルを探す代わりに、ユーザーは意味やコンテキスト、または異なるメディアタイプにまたがってアセットを見つけることができます。1枚の画像を使用して関連するビデオクリップを検索したり、オーディオスニペットを使用して関連するトランスクリプトや記事を表示したり、テキストの説明を使用して完璧なサウンドエフェクトを見つけることができます。このマルチモーダル検索機能は、時間を節約し、創造的なストーリーテリングとコンテンツの再利用のための新しいアイデアを呼び起こします。さらに、手作業によるタグ付けが不十分であったり、見逃されていたために、これまで見落とされていた隠れた逸品、クリップ、サウンド、ビジュアルを発見することもできます。
セマンティック検索の仕組み
セマンティック検索の中心には、メディアエンコーダが重要な役割を果たすプロセスがある。メディアエンコーダは、ビデオやオーディオファイルのような生のメディアをコンピュータシステムが理解し分析できる形式に変換するツールである。翻訳機のように、コンピュータがメディアファイルを「読む」のを助ける。
この過程でエンコーダーは、画像、音声、単語などの主要な特徴を抽出し、埋め込みと呼ばれる数値表現に変換します。これらのエンベッディングは、ビジュアル、オーディオ、およびテキストコンポーネントを含むコンテンツの本質をキャプチャするデジタル指紋として機能します。これらのエンベッディングは、エンベッディング・データベースに保存される。このデジタル・ライブラリーにより、システムは、セマンティック検索プロセスの一環として、これらの数値表現に基づいて、類似のメディア・ファイルをすばやく見つけ、比較することができます。
将来の展望
ビデオ編集ソフトウェアにおけるAIの将来は、マルチモーダル検索とAI駆動型検索がセマンティック検索と全体的な制作ワークフローを強化することで、さらに高度なツールと機能を約束する。
マルチモーダル基礎モデル：Twelve Labs](https://zilliz.com/product/integrations/twelve-labs)のMarengoやPegasusのようなモデルは、異なるモダリティ（ビデオ、オーディオ、テキスト）にまたがる情報融合のパイオニアである。膨大なマルチモーダルデータセットで訓練されたこれらのモデルは、より洗練された検索エンジンが、異なるタイプのメディアコンテンツ間の複雑な関係を理解することを可能にする。
データ統合の強化：ナレッジグラフ、スクリプト、トランスクリプトをセマンティック検索システムに統合することで、より豊かな文脈理解が可能になる。ナレッジグラフはエンティティ間の関係をマッピングし、スクリプトの統合はダイアログや物語要素の正確な検索を可能にする。
パーソナライズされたセマンティック検索：将来のシステムは、個々のユーザーの好みや行動パターンに適応し、各エディター独自のニーズや作業パターンに基づいて、より適切な検索結果を提供する。
リアルタイムAI編集アシスタント：AI主導のツールは、編集を提案し、クリップをトリミングし、動的にシーンを生成し、編集プロセスをさらに高速化します。
ビデオ圧縮の向上：AIを活用したエンコーディング技術により、高品質を維持しながらファイルサイズを縮小し、コラボレーションを容易にし、ストレージ管理を合理化します。
自動ストーリーボード：AIを活用したシーン分析により、ストーリーボードが自動的に作成されるため、編集者は編集を開始する前にプロジェクトを視覚化することができます。
ディープフェイクと合成メディア・アプリケーション：倫理的なAIツールにより、映画制作者やコンテンツ制作者はリアルなCGIやディープフェイクコンテンツを生成できるようになり、新たなクリエイティブの可能性が広がる。
クラウドベースの共同編集：AIを活用したベクトル検索により、リアルタイムのコラボレーションが向上し、分散したチームが場所や時間帯を超えて効率的に作業できるようになる。
ビデオ編集ソフトにおけるAIの利点
AIの統合は、ビデオ編集ワークフローに複数の利点をもたらし、クリエイティブな意思決定から作業効率まで、あらゆるものを強化します：
編集ワークフローの高速化：編集ワークフローの高速化：自動化されたシーン検出、検索、AI主導のレコメンデーションにより、編集に関わる手作業が軽減されます。
検索精度の向上**：AIを活用したセマンティック検索により、文脈の意味に基づいてクリップを検索できるため、手作業によるタグ付けの手間が省け、検索精度が向上します。
コスト削減**：効率的なビデオ処理と自動化により、制作コストを削減し、リソースの使用を最適化します。
より良い組織とコラボレーション**：AI主導のメタデータとクラウドベースのベクターデータベースにより、シームレスなコンテンツ管理が可能になり、チームコラボレーションが促進されます。
創造性の向上**：繰り返しの多い作業をAIが処理することで、エディターはストーリーテリングやクリエイティブな判断に集中することができ、より革新的な結果を導くことができます。
ケーススタディメディア資産管理に革命を起こす：セマンティック検索統合のケーススタディ
メディア資産管理(MAM)システムにセマンティック検索機能を統合することで、メディア企業がコンテンツライブラリを処理する方法が大幅に進歩します。従来のキーワードベースのシステムは、機能的ではあるものの、現代のメディア資産の複雑さと量にしばしば苦戦していました。大手メディアテクノロジープロバイダーはこの課題を認識し、高度なセマンティック検索機能でプラットフォームを強化する革新的な旅に乗り出しました。この統合は、コンテンツの発見を合理化するだけでなく、メディア関係者がアーカイブとどのようにやり取りするかを変えました。
導入の成功は、NABやIBCのような主要な業界イベントでのデモンストレーションを通じて明らかになり、ベンダーはクラウドベースのMAMプラットフォーム内のレコメンデーションエンジンを展示した。これらの洗練されたシステムは、基本的なテキストマッチングにとどまらず、コンテンツ内のコンテキストや関係性を理解します。例えば、ジャーナリストが原稿を書くと、システムはキーワードの直接一致と文脈の理解に基づいて、関連するメディア資産を自動的に提案する。 包括的なAIフレームワークのもと、各社は製品ポートフォリオ全体でこれらの機能を拡張し続けている。その結果、ジャーナリストや編集者は、コンテンツ発見にかかる時間を大幅に節約できたと報告している。同時に、企業はアーカイブ資料の利用率を高め、メディア資産への投資収益率を効果的に最大化している。
##導入のすすめ
AIとベクトル検索をビデオ編集ワークフローに統合するために、企業は以下のステップを踏むべきである：
1.ワークフローのボトルネックの評価：AIによる自動化によって時間を節約し、効率を上げることができる領域を特定する。
2.資産管理のためのマルチモーダルベクトル検索の活用：AI を活用した検索ツールを導入し、コンテンツの説明に基づいてクリップをすばやく検索できるようにします。
3.自動タグ付けとメタデータエンリッチメントにAIを使用する：AIが関連するメタデータを自動生成することで、映像にタグ付けする手作業を削減します。
4.クラウドベースの編集ソリューションの導入：クラウドネイティブのビデオ編集プラットフォームを採用することで、コラボレーションとリモートアクセスを改善する。
5.AIによるパフォーマンス向上のモニタリング：AIモデルとワークフローを継続的に改良し、時間の経過とともに精度と効率を向上させる。
Zillizクラウドはどのように役立つか
Zilliz Cloudは、AIビデオ編集アプリケーション向けにカスタマイズされたエンタープライズグレードのベクターデータベースを提供します。Zilliz Cloudを活用することで、企業は以下のことが可能になります：
セマンティックマルチモーダル**（動画、音声、画像、テキスト）の実現 検索：コンテンツの意味を理解するAI搭載のベクトル埋め込みを使用して、クリップを即座に検索します。
ビデオ処理を効率的に拡張**：膨大なデータセットを低遅延検索で処理し、大容量の動画ファイルでも高速処理を実現。
コラボレーションの向上**：クラウドネイティブなアーキテクチャにより、分散したチーム間でのシームレスなアクセスを実現し、コラボレーションのボトルネックを解消します。
AIパフォーマンスの最適化**：Zilliz Cloudの高度なインデックス作成と検索機能により、動画ワークフローを高速化し、AIのパフォーマンスを最大化します。
AIとベクトル検索を統合することで、動画編集ソフトウェアは新たな効率性、創造性、スケーラビリティを実現し、コンテンツ制作者がますます競争が激化し、ペースの速いデジタル環境で優位に立つことができます。
次のステップ動画編集ツールにAIを追加する
ビデオ編集ツールにAI機能を統合し、ワークフローを改善する準備はできましたか？ここでは、その方法をご紹介します：
小さく始めて、大きく考える。
クリップ検索、シーン分析、自動トランジションなど、ツールの特定の部分にAIを活用した検索や編集機能を追加することに集中しましょう。
Zilliz Cloudのチーム](https://zilliz.com/contact-sales)と協力して、セマンティック動画検索やAIによる編集提案の機能を実証する概念実証をセットアップしてください。
ROIを評価するために、クリップ検索の高速化、編集時間の短縮、コラボレーションの強化などのパフォーマンス向上を測定する。
専門家と連携する
Zilliz Cloudのソリューションチームとのコンサルテーションを予約して、お客様のツールのニーズを評価し、AIが最も価値を提供できる場所を決定します。
動画コンテンツの埋め込みや、効率的な資産管理とAI主導のレコメンデーションのためのベクトル検索の活用についてガイダンスを受けることができます。
動画編集ツールに AI を統合してワークフローを合理化し、ユーザー体験を向上させている他の開発者から学びましょう。
クイックウィンズファースト
動画アセットの発見を向上させるために、セマンティック検索を実装することから始めましょう。"夜の街並み" のような自然言語による説明を使用して検索できるようにします。
自動シーン切り替え、音声分析、自動字幕生成など、AI による編集機能をテストし、手作業を減らす。
クラウド ネイティブ アーキテクチャを使用してリアルタイム コラボレーションを実現し、ユーザーは長いアップロード/ダウンロード時間をかけずに大容量の動画ファイルを扱うことができます。
AIとベクトル検索機能でビデオ編集ツールを強化する準備はできていますか？私たちのチームにご連絡ください。デモを予約して、これらのテクノロジーがツールの機能とワークフローをどのように最適化できるかをご検討ください。
Chris ChuriloChris Churilo is the VP of Marketing & Community at Zilliz where she leads all community, developer relations, and marketing efforts. Prior to Zilliz, Chris was a founding member of the InfluxData’s go to market efforts and helped propel the time series database platform to dominance in the market. In earlier roles she defined and designed a SaaS monitoring solution at Centroid, and prior to that she was the VP of product management at iPass and was the LOB for several cloud services that required her to track the business and operational metrics and analytics to help identify and resolve issues.
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