映像分析の未来へ──VideoAmpがAmazon Bedrockを活用して構築する次世代メディアアナリティクス環境
現代のメディア業界ではデータがかつてないほど重要な資産となっています。視聴者の意図を理解し、コンテンツのパフォーマンスを評価し、広告収益を最大化するためには緻密なデータ分析が欠かせません。しかし、従来のアナリティクス手法だけでは、ますます複雑化する視聴行動と多様化するプラットフォームに対応するのは難しくなっています。
このような変化の中、VideoAmpは革新的なテクノロジーを駆使して、より洗練されたメディア・解析ソリューションを開発しています。今回紹介するのは、同社がAmazon Web Services（AWS）の生成AIプラットフォーム「Amazon Bedrock」を活用して、どのように高性能なメディア解析インターフェースを実現しているかについてです。
この記事では、VideoAmpが直面していた課題から、Amazon Bedrockを利用したソリューションの構築プロセス、そして得られた成果に至るまでを詳しく追い、AIとクラウド技術がテレビ・ストリーミング業界の分析手法をどう変革しているのかをご紹介します。
VideoAmpとは何か？
VideoAmpはメディア測定と広告最適化のための包括的なプラットフォームを提供する企業で、テレビやストリーミング、デジタルメディアなど、複数のプラットフォームにまたがる視聴データを統合的に扱っています。同社が目指しているのは、広告主、メディア企業、出版社の間を結ぶより透明で測定可能なエコシステムを構築すること。これにより、広告キャンペーンの効果をより正確に評価できるようになり、広告予算の配分も戦略的に行えるようになります。
そのビジネスの核心を成すのが、視聴者行動に関する膨大なデータをリアルタイムで処理・分析し、分かりやすく可視化するメディアアナリティクスインターフェースです。しかし、この分析インターフェースが直面していた課題は、スケーラビリティ、応答性、データ活用の柔軟性といった側面での限界でした。
課題の核心：大量データの処理と柔軟な自然言語インターフェースの提供
VideoAmpが蓄積するデータ量は膨大です。日々増え続けるテレビ視聴データ、ストリーミング視聴ログ、広告解析結果などを迅速かつ正確に処理するためには、高いパフォーマンスを持つインフラが必要となります。
さらにVideoAmpでは、ユーザー企業がより直感的にデータと向き合えるよう、自然言語によるインタフェース──つまり「質問に英語で聞けば、視覚的に分析結果を表示してくれる」ような機能を求めていました。しかし、これを効率的・安全・かつコスト最適な形で構築するには、多くの技術的なハードルが存在したのです。
例えば、オープンソースの自然言語処理モデルを利用する場合、セキュリティ、パフォーマンス、サポートなどに不安が残ります。また、自社で大規模言語モデル（LLM）をトレーニングしたりホストしたりするには多額のコストと膨大な技術的リソースが必要です。
こうした課題を解決すべく、VideoAmpが選んだのが、AWSが提供するフルマネージド型の生成AIサービス「Amazon Bedrock」でした。
Amazon Bedrockを選んだ理由
Amazon Bedrockは、AnthropicやAI21 Labs、Stability AIなどの主要なAIモデルプロバイダーが提供する基盤モデル（Foundation Models）を、API経由で直接活用できる画期的なサービスです。ユーザーはインフラ構築やチューニングの煩雑な作業なしに、高性能な生成AI機能を既存アプリケーションに統合できます。
VideoAmpがAmazon Bedrockを選定した主な理由は以下の通りです。
1. 複数モデルへのアクセス：
BedrockではAnthropicのClaudeやAI21 LabsのJurassicなど、複数の先進LLMにアクセスできるため、ユースケースに応じて最適なモデルを柔軟に選択可能です。
2. セキュリティとプライバシー：
データセキュリティが極めて重要な広告・メディア業界において、BedrockはAWSのセキュリティ基準に合致しており、企業の信頼を得やすい環境です。データは外部プロバイダに共有されることなく、AWSアカウント内で完結します。
3. 簡易な統合：
既存のAWSサービス群との親和性により、VideoAmpの他のインフラ（例えばAmazon S3、Lambda、CloudWatchなど）とのスムーズな統合が可能で、全体のシステム設計と保守が容易になりました。
4. マネージドなサービス：
インフラ管理が不要なフルマネージド型サービスであるため、開発チームはより多くの時間をアプリケーションの機能改善に割くことができました。
実際のアーキテクチャとユーザー体験の変革
Bedrockの導入により、VideoAmpは自社のメディア分析ダッシュボードに「自然言語による質問→視覚的な回答」の機能を実装しました。ユーザーは、英語の文章で「このキャンペーンのリーチはどれくらいだったのか？」や「どのプログラムで最も視聴数が伸びた？」といった質問を入力すると、バックエンドではBedrockを通してLLMが理解、必要な指標を抽出し、ダッシュボードにリアルタイムで表示される形式です。
この機能により、従来はSQLやBIスキルを持つ分析担当者でなければ使いこなせなかったインターフェースが、大幅に民主化されました。広告主やマーケティング担当者、テレビ局の制作チームなどが専門知識なしにデータから洞察を得られるようになったのです。
今後の展望とまとめ：生成AIとメディア分析の融合が拓く新しいビジョン
VideoAmpの事例は、メディア業界が直面する膨大かつ複雑なデータをどのように有効活用できるかを示しています。同社はAmazon Bedrockの導入を通じて、分析作業のスピードと正確性を向上させただけでなく、ユーザー体験そのものを革新しました。
生成AIとクラウドインフラの融合は、テクノロジーに詳しくないユーザーにもパワフルな分析能力を提供するという点で、今後多くの業界に波及していくと考えられます。VideoAmpの取り組みはその先駆けとして、今後の生成AI活用の道筋を示す貴重な成功例と言えるでしょう。
今後、同社はさらなる精度向上や多言語対応、インサイトの自動生成といった機能の拡張も視野に入れており、メディアアナリティクスの進化はまだまだ続いていきそうです。
インテリジェンス溢れるアナリティクス体験を、誰でも享受できる時代は、すでに始まっています。VideoAmpとAmazon Bedrockの組み合わせが織りなす未来に、今後も注目していきたいものです。
