近年、動画コンテンツの急増に伴い、「動画の中身をより深く、直感的に検索できる方法」が求められるようになっています。従来のキーワードベースの検索では、ユーザーが望む瞬間やシーンを的確に見つけるのが困難であることもしばしばです。こうしたニーズに応えるべく、Amazon Web Services（AWS）は、オープンソースの大規模視覚モデル（Large Vision Models）を活用し、Amazon SageMakerおよびAmazon OpenSearch Serverlessを組み合わせた「セマンティック（意味ベース）の動画検索」ソリューションの実装手法を紹介しています。
本記事では、AWS公式ブログ「Implement semantic video search using open source large vision models on Amazon SageMaker and Amazon OpenSearch Serverless」（オープンソースの大規模視覚モデルを活用したセマンティック動画検索のAmazon SageMakerとAmazon OpenSearch Serverlessによる実装）をベースに、セマンティック検索の価値、技術的なアーキテクチャ、使用されたツールやモデル、利活用方法までを分かりやすく解説します。
セマンティック動画検索とは？
従来の動画検索では、「タイトル」や「説明文」、「タグ」などのメタデータを使って動画を検索するスタイルが一般的でした。しかし、動画は1本の作品の中に多くのシーンや文脈を含みます。たとえば、「人が赤い自転車で橋を渡るシーン」を探したいと思っても、動画の説明文にそのフレーズが含まれていない限り、検索にヒットすることは困難です。
セマンティック検索はこうした課題を克服するため、「動画そのものの内容」を意味レベルで理解し、ユーザーの自然言語によるクエリと照合します。映像内に登場する物体、シーン、人物の行動などをフレーム単位で抽出し、ベクトル形式の特徴量として保存することで、従来にない柔軟かつ直感的な検索体験を提供します。
今回のAWSの事例では、オープンソースの大規模視覚モデル「CLIP」をベースにしたモデル群を活用し、抽出した特徴ベクトルをAmazon SageMakerで推論処理し、Amazon OpenSearch Serverlessで効率的にインデックス化。最終的に、ユーザーが入力する自然言語のクエリを元に、検索処理を実行するという構成になっています。
アーキテクチャ概要
このセマンティック動画検索ソリューションは、以下のような主要コンポーネントで構成されています。
1. 動画の準備とフレーム抽出
まず最初に、対象となる動画を一定間隔でフレーム化します。例えば、1秒に1枚などのペースでサンプルフレームを抽出し、そのフレームごとに視覚的な内容をベクトル化して保存する準備を整えます。
2. フレームごとの特徴量抽出：CLIPモデルの活用
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）とは、OpenAIが開発した視覚と言語のクロスモーダル学習モデルです。このモデルは、画像とテキストの関連性を共同で学習しており、「テキストで表現された意味」と「画像で表される内容」をベクトル空間内で比較可能にします。
AWSではこのCLIPモデルを、オープンソースとして公開されている「OpenCLIP」のバージョンを、Amazon SageMaker JumpStartを用いて容易に展開・利用しています。SageMakerは大規模分散処理に強く、モデルのデプロイからスケーリング、監視まで自動化された環境で行うことが可能なので、企業や開発者にとってたいへん実用的です。
3. 特徴ベクトルの保存と検索用インデックス作成
取得した特徴量（ベクトル）は、動画ごと・フレームごとにAmazon OpenSearch Serverlessに保存されます。OpenSearch Serverlessはスケーラブルかつ低運用負荷なサーバーレス検索エンジンで、ベクトル検索をネイティブにサポートしているため、自然言語のクエリに対して意味的に類似するフレームを高速に検索することができます。
検索を最適化するセマンティックテキストエンコーディング
ユーザーが検索する際には、「赤いシャツを着た女性が本を読んでいる」などの自然言語で入力できます。このテキストは、同じくCLIPモデルによってテキストベースのベクトルに変換され、画像ベクトルとの距離を計算することで最も類似したフレームを検索できます。
このように、画像とテキストが同一ベクトル空間で表現されていることにより、まるで「人間が内容を理解して検索する」ような体験が実現できるのです。
エンドツーエンドのパイプラインデプロイ手順
実際の実装においては、AWSが以下のようなステップで構築しています。
1. AWS Glueを使用したメタデータ管理とETL処理
AWS Glueは構造化および非構造化データのETL（抽出・変換・ロード）を自動化し、動画ファイルの管理や新しい動画の取り込みを効率的に行うワークフローを構築しています。
2. AWS Lambdaによるフレーム生成の自動化
動画がS3へアップロードされると、AWS Lambda関数がトリガーされ、適切な形式でフレームを抽出する処理が始まります。
3. Amazon SageMaker inference endpoints
抽出されたフレームは、SageMaker内のデプロイ済みCLIPエンドポイントで一括推論され、生成された特徴ベクトルはOpenSearch Serverlessへ送られます。
4. Amazon OpenSearch Dashboardによるユーザー検索インターフェース
最終的に、この検索機能はOpenSearch Dashboardに統合され、ユーザーが自由に自然言語で検索クエリを入力し、即座に該当シーンを取得できるように設計されています。
なぜサーバーレスアーキテクチャが有効なのか？
特に注目すべきは、Amazon OpenSearch ServerlessとAmazon SageMakerの組み合わせによって、完全なサーバーレスアーキテクチャが実現されている点です。これは以下の利点をもたらします。
– スケーラビリティ：アクセス量やデータ量に応じて自動的にリソースが拡張され、常に安定した性能を確保。
– コスト最適化：使用した分だけ課金されるため、過剰なインフラ確保が不要。
– 運用負荷の軽減：インフラ管理の必要がないため、開発者はビジネスロジックやモデル改善に集中できる。
活用事例と未来の可能性
このセマンティック動画検索の仕組みは、幅広い分野での応用が期待されます。
– メディアと放送業界：過去の映像資産から特定のシーンを短時間で検索・発掘。
– Eラーニング：教育動画において、学習者が必要とする概念や説明が含まれるシーンを即時に提示。
– セキュリティカメラ映像のモニタリング：特定の行動パターンやイベントを自動検出・検索。
– 医療記録の可視化：手術や診療記録動画から専門的な動作や機器使用場面の抽出。
これまでは非常に時間と労力がかかっていた作業も、セマンティック検索技術とAIの組み合わせによって革新的に効率化され、よりクリエイティブで価値ある業務に集中できる未来がすでに始まっています。
まとめ
CLIPのような大規模視覚モデルを活用し、Amazon SageMakerとAmazon OpenSearch Serverlessという高度なマネージドサービスを組み合わせることで、実用的かつスケーラブルなセマンティック動画検索システムが構築できます。AWSが提供するこのようなソリューションは、開発者にとっても企業にとっても非常に興味深いモデルケースと言えるでしょう。
今後、動画コンテンツの重要性がさらに増す中で、本記事が紹介するようなテクノロジーが、日常的なユーザー体験、ビジネスの意思決定、コンテンツアーカイブ管理など、さまざまな場面において活用されることが期待されます。AIとクラウド技術が支える未来の情報検索の姿を、ぜひ皆さん自身の事業やサービスに取り入れてみてください。
