近年、動画コンテンツは爆発的な勢いで増加し、我々の生活の中でますます重要な役割を果たすようになっています。教育、エンターテインメント、ビジネスなど多岐にわたる分野で動画コンテンツが用いられていますが、その一方で、動画の長時間化によりユーザーが必要な情報を素早く得ることが難しくなっています。そのような中、近年注目を集めているのが「動画要約技術」です。この記事では、最新の研究成果である「ViSMaP: Unsupervised Hour-long Video Summarisation by Meta-Prompting（ViSMaP：メタプロンプティングによる教師なし1時間動画要約）」について詳しく解説します。
1. ViSMaPとは何か？
ViSMaPは、長時間の動画（特に1時間程度）のコンテンツを効率よく要約するために設計された新しい動画要約フレームワークです。この研究は、2024年4月に公開された論文「ViSMaP: Unsupervised Hour-long Video Summarisation by Meta-Prompting」によって発表されました。ほとんどの従来技術は短時間動画（数分から十数分）を対象にしており、しかも多くが教師付き学習（大量のラベル付きデータが必要）に依存していました。一方、ViSMaPは「教師なし学習（Unsupervised Learning）」と「メタプロンプティング（Meta-Prompting）」を組み合わせることで、長時間動画の要約を人手を介さずに実現しています。
2. 長時間動画要約の難しさ
通常、動画を要約するには動画の内容を意味的に理解したうえで、重要なシーンを抽出し、適切な順序で並べる必要があります。しかし、1時間以上ある長編動画は、内容が多岐にわたるうえに、同じような情報が繰り返されたり話題が頻繁に変化することがあります。このため、人手での要約作業は極めて時間と労力がかかります。機械にその作業を任せようとすると、多くのデータを「学習」させる必要があり、一般的には膨大なラベル付きデータが不可欠でした。
3. 教師なし学習×メタプロンプティングとは？
ViSMaPの革新的なポイントは「Meta-Prompting（メタプロンプティング）」というアプローチにあります。これは、言語モデル（たとえばChatGPTのような大規模言語モデル）に対して、動画の内容をサマリとして生成できるように複数の「プロンプト（指示文）」を自動的に生成し、これを使って動画の意味的な重要シーンを抽出するという技術です。
通常、プロンプト設計は人間が手動で行いますが、ViSMaPではこの「プロンプトそのものを自動的に導き出す」ことが可能です。その結果、どのようなジャンルの動画に対しても柔軟に対応でき、あらかじめ学習された情報を使って、新しい形式やテーマの動画にも適切な要約を行うことができます。
しかも、教師なしという点も重要です。ラベル付きデータや事前のアノテーションを必要としないため、大量の動画データに対して簡単にスケーラブルな運用が可能になるのです。
4. ViSMaPのフレームワーク
ViSMaPのシステム全体は大きく次の3つのステップに分かれています。
(1) コアセグメントの抽出
動画の中から音声や視覚的特徴をもとに「意味的にまとまったセグメント（約1～3分程度）」を自動的に切り出します。これにより、動画全体を小さな単位に分割することができます。
(2) メタプロンプトの生成と利用
次に、生成系AI（たとえばChatGPTやGPT系言語モデル）を用いて、各セグメントの要素内容を推定し、その中から「このような情報を抽出すれば要約になるはず」と考えられるプロンプトを複数作成します。そして、そのプロンプトに沿って各セグメントを要約し、意義ある要約文を得るのです。
(3) 要約候補の統合と再構成
得られた要約群の中から一貫性があり、ストーリーの流れを持った代表的なセグメントを選出し、自然な流れになるように並び替えることで最終的な短縮動画を出力します。
このプロセス全体が、完全に自律的かつ教師なしで行われるという点で、従来の自動要約システムよりもはるかに進化したアプローチであると言えます。
5. なぜViSMaPは優れているのか？
ViSMaPの開発者たちは、自己開発した大規模な動画データセット（例えば、YouTubeや学術講座、映画、コンテンツレビューなど）を用いてこの手法を検証しました。その結果、ViSMaPは以下の点で従来技術よりも優れていることが実証されました。
– 内容保持力：長時間動画の要点をしっかりと捉えた要約を生成。
– サマリーの自然さ：文脈に即した自然な内容の要約文を出力。
– ジャンル適応性：映画、講義、議論形式など、さまざまな長編動画にも対応。
– 一貫性：動画内の文脈や流れを乱さずにサマリを構成できる。
これらは、ユーザー体験の向上に大きく貢献するものと期待されています。
6. 実用化が期待される分野
ViSMaPのような高度な動画要約技術は、あらゆる分野で実用化の可能性を秘めています。
– 教育：長時間の講義動画を圧縮して学習時間の短縮に。
– メディア＆ニュース：重要な会見や報道をダイジェスト化し、多くの人に届けるツールに。
– ビジネス：会議記録やウェビナーを要約し、バックオフィスの効率化を図る。
– エンターテインメント：映画のレビューやダイジェスト版の作成によるプロモーション活用。
– SNS・動画プラットフォーム：ユーザーが自分のアップロード動画を自動要約し、視聴者に短時間で魅力を伝えるために。
7. 今後の展望
ViSMaPの登場により、今後さらに多くのアプリケーションやサービスに自動要約技術が取り入れられることが期待されます。また、言語や文化の壁を超えて適応可能な設計となっているため、グローバルな規模での利用も進むかもしれません。将来的には文字情報だけでなく、表情、抑揚、BGMなど、非言語的要素も含めた総合的な「意味抽出」にも挑戦が期待されます。
8. まとめ
ViSMaPは、従来の動画要約技術とは一線を画する、革新的なフレームワークです。教師なし学習とプロンプト駆動型の要約手法を組み合わせることにより、これまで困難だった長時間動画の効率的な要約を可能にしました。この技術は、教育やメディア、ビジネスなど多くの分野に有効であるだけでなく、今後のAI技術の発展にも大きな影響を与える可能性を秘めています。
今後も、私たちの生活の中で動画はより一層重要な役割を果たしていくでしょう。その中で、ViSMaPのような要約技術が活用されることで、情報を効率よく取り入れ、限られた時間を有効に使う社会の実現に大きく貢献すると考えられます。AI技術と人間の情報活用能力が、より良い未来のために手を取り合う第一歩となるのではないでしょうか。
