AIでクリエイティブ制作を再発明する：ShiningがZilliz Cloudで高速かつ大規模な動画検索を構築する方法
大規模環境で <300 ms のレイテンシ
1,000万近いベクトルのライブラリでも、ほぼ瞬時の検索を実現します
>1億個のベクトル
再設計、ダウンタイム、追加の運用負担なしに、将来の成長へシームレスに拡張できます
コミュニケーション時間を65％削減
大規模キャンペーン制作を加速し、提案作成の期間を7日からわずか2日に短縮します
承認率が40%向上
数分で非常に関連性の高いクリップを提示し、代理店がより多くの提案を勝ち取るのを支援します
We tested every mainstream vector database, and Milvus delivered the best overall performance.
Su Wei
Shiningについて
Shiningは、ディレクター、プロデューサー、エージェンシーが、初期アイデアを本格的なクライアント向け提案へと変えるプロセスを高速化するために使用する、AI搭載のクリエイティブプラットフォームです。フォルダーやストックサイトを手作業で検索する代わりに、クリエイターは「日の出の中で走るランナーのスローモーションのクローズアップ」のように、欲しいシーンを自然言語で説明するだけで、Shiningが最も関連性の高い動画リファレンスを瞬時に返します。そこからユーザーは、数分以内にリファレンスをストーリーボードに変換し、同じワークスペース内でプレゼンテーションにそのまま使えるデッキを生成できます。現在、2,000を超えるクリエイティブチームがShiningを利用し、ピッチ開発プロセスから何時間（場合によっては何日）もの時間を削減しています。
これを大規模に実現するために、ShiningはMilvus上に構築されたフルマネージドのベクトルデータベースであるZilliz Cloudを統合しました。Zilliz以前、Shiningのチームは、多くのメディア企業やコンテンツ企業が直面するのと同じ課題に苦しんでいました。膨大な動画ライブラリ、一貫性のないタグ付け、遅い検索、そしてインフラの維持に費やされる重いエンジニアリング工数です。Zilliz Cloudにより、Shiningは数千万件の動画アセットを処理し、ミリ秒単位で結果を返す、高速で非常に高精度なセマンティック検索エンジンを構築しました。クリエイターは今や、ムード、カメラアングル、照明、スタイルのいずれで定義される場合でも、手動のメタデータに頼ることなく、思い描いた正確なショットを見つけることができます。
クリエイティブチームがAIに本当に求めるもの
クリエイティブ広告は、メディア業界の中でも最も手作業が多く、時間のかかる領域の一つであり続けています。テレビCMのコンセプトを準備するような日常的な作業でさえ数日かかることがあり、その大半は使えるリファレンス映像を探すことに費やされます。オンラインプラットフォームでは、高品質なクリップに無関係な素材が混在していることが多く、適切なコンテンツが存在する場合でも、チームは必要な正確なショットを見つけるために、フォルダーを掘り返し、長いタイムラインを細かく確認するのに何時間も費やします。
ボトルネックはそこで終わりません。リファレンスを集めた後も、チームは依然として手描きのストーリーボードに頼っており、そのプロセスは遅く、反復的で、一貫性を欠きやすいものです。提案段階ではさらに摩擦が加わります。スライドの整形、修正管理、フィードバックの収集、全員の認識合わせによって、夜遅くまで作業したり、何度も手戻りが発生したりすることがよくあります。こうした運用上の障害は、本来クリエイティブな思考に費やせる貴重な時間を奪ってしまいます。
Shiningは、このワークフローを本当に現代化するには、クリエイティブチームが3つの中核的な機能を備えたAIシステムを必要としていることを認識しました。
百万規模のインテリジェント動画検索 — ユーザーは、ビジュアルの説明を入力したり画像をアップロードしたりするだけで、グローバル広告、映画のストーリーボード、TVCを含む数百万本の動画を瞬時に検索できるべきです。構図、色、スタイルに基づく自動類似検索により、インスピレーション探索の効率を最大80%向上させることができます。
ワンクリックAIストーリーボード生成 — 脚本やリファレンスクリップから、AIはストーリーボードのスケッチと、フレーミング、カメラワーク、タイミングといったショット単位のメモを生成し、クライアント向けにそのまま使えるエクスポートオプションを提供すべきです。Shiningはまた、ペーシングやナラティブを自動的に洗練するのを支援するStoryboard Agentも構築しています。
10分で提案に使えるスライド — ストーリーボード、リファレンス、戦略を数分で洗練されたピッチデッキにまとめ、組み込みのコラボレーションとバージョン管理によって、チームが整形に費やす時間を減らし、創作により多くの時間を使えるようにするべきです。
ShiningがAIワークフローを形作る方法
中核的な課題とニーズを特定したうえで、Shiningはあらゆるクリエイティブチームが共感できる3つの実践的な原則を中心に、AIプロダクトを洗練させました。
実際のクリエイティブ職種のために設計する
Shiningは、ディレクター、デザイナー、プロデューサー、ブランドマーケターなど、さまざまなユーザーが実際に必要としているものに基づいて機能を構築しています。たとえば、ディレクターは自身のビジョンを支えるための精密なストーリーボードと高品質なビジュアルリファレンスを得られます。ブランドチームや戦略チームは、より迅速で信頼性の高い提案書作成により、自信を持ってクライアントに対応できます。各機能は、単にツールを増やすのではなく、特定の役割における摩擦を減らすように設計されています。
制作ワークフロー全体の支援
クリエイティブプロセスの一部だけを解決するのではなく、Shiningは最大のボトルネックである リファレンスの検索、ストーリーボードの生成、提案書の組み立て の3つに注力しています。インテリジェント検索、自動生成、リアルタイムコラボレーションが、1つの統合されたワークフローの中で連携します。近日登場予定のStoryboard Agentはこれをさらに推し進め、チームが複数のアプリを行き来することなく、ブリーフから洗練された成果物へと進めるよう支援します。
人間とAIの協働を明確に定義
Shiningはまた、人間とAIがどのように協働するかについて明確な境界を定めています。AIは、素材の検索、構成の整理、ドラフトのストーリーボード生成といった反復的で時間のかかる作業を引き受けることで、チームがクリエイティブディレクション、戦略的思考、クライアントコミュニケーションに集中できるようにします。このバランスにより、優れたクリエイティブワークに不可欠な人間の判断力を失うことなく、スピードを確保できます。
ソリューション：ZillizでクリエイティブグレードのAIを強化
Shiningの技術戦略は、シンプルなアイデアから始まります。Retrieval-Augmented Generation (RAG)を使ってクリエイティブワークフローを再構築すること です。まず、ユーザーが適切なビジュアルリファレンスを即座に見つけられるようにし、次にそれらのリファレンスを使って高品質なストーリーボードと提案書を生成します。これを安定して実現するために、Shiningには、数千万から数億の動画埋め込みへと拡張しても遅くならず、運用コストが過度に高くならないベクトル検索が必要でした。
初期段階で、ShiningはオープンソースのMilvus上にシステムを構築し、ベクトル検索がクリエイティブリファレンス用途に適した基盤であることを確認しました。
「主要なベクトルデータベースをすべてテストしましたが、Milvusが総合的に最高のパフォーマンスを発揮しました」と、ShiningのCTOであるSu Weiは述べています。
しかし、Shiningのライブラリが1,000万ベクトルに近づくにつれ、自社クラスターの維持はますます困難になりました。メモリ使用量が急増し、運用負荷が増大し、エンジニアリング時間はプロダクト開発からインフラの安定維持へと移っていきました。この限界を突破し、さらに大規模なデータセットに備えるために、ShiningはフルマネージドのMilvusサービスであるZilliz Cloudへ移行しました。この移行により、インフラ負担がすべて取り除かれ、チームは長期的なスケールに必要な弾力性と信頼性を得ました。
Zilliz Cloudにより、Shiningは現在、3つの主要な機能の恩恵を受けています。
高性能ベクトル検索： 約1,000万ベクトルがあっても、Zilliz Cloudは検索クエリを300 ms未満に抑え、ユーザーにほぼ瞬時の検索体験を提供します。
弾力的なスケーラビリティ： Shiningは、2025年までにライブラリが数億ベクトルへ成長すると見込んでいます。Zilliz Cloudのアーキテクチャは、この規模へスムーズに拡張できるように構築されており、再アーキテクチャ、ダウンタイム、運用上の予期せぬ問題は発生しません。
コスト効率のための階層型ストレージ： Zilliz Cloudは階層型ストレージを導入しており、ホットデータは高速アクセスのためにメモリ内に保持され、使用頻度の低いアセットは自動的にS3に保存されます。これにより、Shiningはデータセットの拡大に伴うストレージコストを抑えながら、高いパフォーマンスを維持できます。
結果：クリエイティブチームへの実際のインパクト
ローンチ以来、Shiningは2,000以上のクリエイティブチームのワークフローを支え、実際の制作環境において測定可能な成果をもたらしてきました。
大規模キャンペーンの制作を高速化： 自動車TVCプロジェクトにおいて、Shiningはディレクターチームの提案作成期間を7日からわずか2日に短縮し、同時にコミュニケーション時間を65%削減しました。
エージェンシーの受注率向上： BYDのCarShowプロジェクトに取り組む4Aチームに対し、Shiningは数分で300本以上の関連性の高いリファレンスクリップを提示し、提案承認率の40%向上に貢献しました。
小規模スタジオのアウトプット拡大： 10人規模のクリエイティブチームにとって、このプラットフォームは戦力を増幅する存在となり、年間の提案アウトプットを50本から200本のデックへと押し上げ、チーム生産性を3倍に高めました。
エージェンシー、スタジオ、制作チーム全体で、Shiningは今や信頼されるテクノロジーパートナーとなっており、最初のアイデアから最終的なクライアント向けデックまで、クリエイティブワークフロー全体を効率化する、標準化されたAI搭載ツールを提供しています。
結論
Shiningの成長を振り返り、CTOのSu Weiは、その成功をタイミング、テクノロジー、そしてフォーカスの組み合わせによるものだと述べています。大規模モデルによって、手作業のタグ付けでは決して実現できなかった方法で、AIがクリエイティブアセットを理解できるようになりました。同時に、最新のベクトルデータベースにより、大規模なセマンティック検索が実用的なものとなり、Shiningがクリエイティブチームの働き方を再考するために必要な技術的基盤が提供されました。
ベクトルデータベースとしてZilliz Cloudを選択したことは、重要な意思決定でした。このプラットフォームのパフォーマンス、信頼性、組み込みのスケーラビリティは、Shiningの長期的なニーズと直接合致しており、チームはクラスターチューニングやインフラ管理に足を引っ張られることなく、数百万から数千万のベクトルへと拡張できました。運用をZilliz Cloudに任せることで、Shiningのエンジニアはバックエンドの保守ではなく、プロダクトイノベーションに集中し続けることができました。
同じく重要なのは、Shiningが成果物を生み出す人々—ブランドチーム、エージェンシー、ディレクター、デザイナー—に徹底してフォーカスし続けたことです。AIが自動化すべきことと、人間が主導すべきことを明確に定義することで、Shiningは複雑さを増すのではなく、実際に摩擦を減らすツールを構築しました。適切なテクノロジーとユーザーワークフローへの深い理解の組み合わせが、Shiningに引き続き優位性をもたらしています。
この基盤をもとに、Shiningはかつてないスピードで前進しています。クリエイティブワークを意味ある形で強化するAIツールを構築し、業界全体のチームが、より少ない時間と労力で、より優れたアイデアを生み出せるよう支援しています。