NVIDIA AIブループリントでビジュアルAI: ビデオ検索ができるAIエージェントを提供： エンジンはNEMO
ビデオで何が起こっているか、時間ごとにテキストで記録してくれる。
NVIDIA AI ブループリントは、企業が膨大な量のライブビデオやアーカイブビデオ内のアクティビティを理解できる、
ビデオ検索と要約のためのビジュアルエージェントを構築する。
エージェントは、生成AI、ビジョン言語モデル（VLM）、大規模言語モデル（LLM）、およびNVIDIA NIMマイクロサービスによって駆動されます。
自然言語のプロンプトを通じてタスクを与えるだけで、ビデオの要約や視覚的な質問に対する回答を実行する
交通情報のビデオ解析
初期シーン（0.0-9.0）
交差点には車両も歩行者もいない。すべての一時停止標識がはっきりと見えるが、この時間帯に交通関連のイベントは発生しない。
車両との相互作用（10.0～29.0）
1台の車が右上から交差点に進入し、停止線で停止する。2台目の車が左下から交差点に進入し、交差点を通過して1台目の車の前を通過し、進路を確保する。
その後、1台目が交差点を通過する。
黒い車が左から交差点に進入し、交差点を横断する。
緑の車が左下から交差点に進入し、右へ横断する。
交差点はクリアで、通過する車両はない。
車両の相互作用（30.0-39.0）
赤いトラックが左側から交差点に進入し、白いトラックの後ろの交差点で停止し、順番を待ち、交差点を進み、左折してフレームから出る。白いトラックは停止したままである。
消防車と車両の相互作用（40.0-48.0）
赤い消防車が左側から交差点を進み、黒いトラックが上から近づいてくる。赤い消防車は交差点から左側に出て、赤い車が進入して前進する。その後、黒いトラックが交差点を横切り、赤い車は右側に出る。
黒いトラックは交差点をクリアし、右下に向かって進む。
バスと車両の旋回 (48.0-59.0)
黄色いスクールバスは、黒いトラックが交差点から出ると同時に交差点に進入し始め、右上のコーナーから右下のコーナーに向かって右折し、ターンを完了する。
青い自動車がバスに続いて右上コーナーから右下コーナーに向かって同じように右折する。右折を終えて交差点から出る。一方、黄色の車は交差点で待機し、直進または左折の態勢をとり、他の車が曲がり終えるまで静止している。
交差点を通過する黄色い車（60.0-69.0）
黄色い車が左側から交差点に進入し、停止線で停止した後、交差点を通過し、直進して右側の枠から出る。
交差点に進入する赤い車（71.0-75.0）
赤色の車両が右側から交差点に進入し、停止線で停止する。
黄色車両が赤色車両を追い越す（75.0-79.0）
黄色車両が赤色車両の後方、右側から交差点に進入し、停止したままの赤色車両を追い越して交差点を通過する。
車両同士の衝突（80.0～81.0）
交差点の中央で赤い車と黄色い車が衝突する。赤い車は交差点の左側から、黄色い車は右側から進入している。
衝突の余波（81.0-90.0）
衝突後、両車両は交差点の中央で停止したままであり、交差点を妨害している。
警察到着（94.0-99.0）
パトカーがライトを点滅させながら現場に到着し、左側から交差点に進入し、衝突事故付近に停車して対応する。
パトカーと消防車（100.0-129.0）
ライトを点滅させたパトカーが交差点の中央に位置し、赤い車と黄色い車をブロックしている。交差点には四方に明確な「STOP」の標識がある。
パトカーは、この場所で交通の流れを制御または停止しているように見える。
消防車が右側から交差点に近づき、停止している車両を回避する。
消防車はパトカーをうまくやり過ごし、交差点を通過する。この交差点では、赤い車、黄色い車、パトカー、消防車の4台が絡む交通事故が発生している。
これらの車両は、衝突または妨害の可能性を示唆するような形で配置されている。警察車両はライトを点灯しており、状況への積極的な対応を示している。交差点には 「STOP 」の標識があり、車両は進行前に停止すべきであったことを示唆している。現場はタイムスタンプを通して変化しておらず、おそらく事故のために車両が停止していることを示している。緊急車両の存在は、状況が管理されていることを示唆しているが、指定された時間枠内で動きは観察されていない。
交通事故（130.0-130.2）
交差点で、パトカー、消防車、2台の一般車両（1台は赤、1台は黄）が関係する交通事故が観察される。車両は衝突か緊急事態のためか、停止しているように見える。
パトカーはライトを点灯しており、積極的な対応を示している。消防車も存在し、緊急サービスの必要性を示唆している。赤と黄色の車が接近しているが、これは軽い衝突事故か通行止めを示しているのかもしれない。この交差点では交通の流れが乱れている可能性が高い。
ビデオ解析のユースケースを3つ
ビデオ解析の概要
NVIDIAの技術、ビデオの検索、要約、インサイト抽出などのタスクを自動化する
Whisper: 音声認識モデルで、ビデオ内の音声をテキストに変換
NVIDIA NeMo: 大規模言語モデルで、テキストの要約や質問応答などに活用
CLIP: 画像とテキストの関連性を理解するモデルで、ビデオの内容に基づいた検索を可能にする
Faiss: 高速な類似検索ライブラリで、ビデオの検索を高速化
ビデオ解析のユースケース
大規模ビデオアーカイブの効率的な検索・管理
課題: 大量のビデオコンテンツを抱える企業や組織では、必要な情報を迅速に見つけ出すことが困難です。キーワード検索では、ビデオの内容を正確に捉えることが難しく、手動でのタグ付けは膨大な時間と労力を要します。
ソリューション:
Whisperでビデオ内の音声をテキスト化し、NeMoで要約を生成します。
CLIPを用いて、ビデオフレームとテキストの関連性を学習させ、類似度に基づいて検索できるようにします。
Faissを用いて、大規模なビデオデータを高速に検索できるようにします。
ユースケースの例:
報道機関: 過去の映像から特定の事件や人物に関する映像を迅速に検索
教育機関: 授業動画から特定のトピックやキーワードに関する部分を検索
エンターテイメント業界: 過去の作品から特定のシーンやキャラクターが登場する場面を検索
監視カメラ: 特定の場所や時間帯の映像を検索
期待される効果:
検索時間の短縮による業務効率化
必要な情報へのアクセス性向上
手動タグ付け作業の削減
ビデオコンテンツの理解・要約による情報活用
課題: 長時間のビデオコンテンツをすべて視聴するには、時間と労力がかかります。特に、セミナー、講演、会議などのビジネスシーンでは、ビデオの内容を効率的に把握し、重要な情報を抽出する必要があります。
ソリューション:
Whisperでビデオ内の音声をテキスト化し、NeMoで要約を生成します。
NeMoを使って、ビデオの内容に関する質問応答を可能にします。
必要に応じて、ビデオのハイライトシーンを自動的に抽出します。
ユースケースの例:
企業の研修: 研修ビデオの内容を効率的に理解し、重要なポイントを把握
会議の議事録作成: 会議のビデオから自動的に議事録を生成
マーケティング: 製品デモビデオから重要な情報をプロモーションに活用
研究開発: 研究発表ビデオから関連情報を抽出し、研究に活用
期待される効果:
ビデオ視聴時間の短縮による業務効率化
重要な情報の迅速な把握
ビデオコンテンツを有効活用するための土台構築
ビデオコンテンツの自動分析によるインサイト抽出
課題: ビデオコンテンツには、多くの情報が隠されています。視聴者の行動、感情、興味関心などを分析することで、コンテンツの改善やマーケティング戦略の立案に役立てることができます。
ソリューション:
Whisperでビデオ内の音声をテキスト化し、NeMoでテキストの感情分析やキーワード抽出を行います。
画像認識モデルを用いて、ビデオフレーム内の物体、人物、行動などを認識します。
これらの分析結果を組み合わせて、ビデオコンテンツに対する視聴者の反応や行動を分析します。
ユースケースの例:
広告効果測定: 広告ビデオの視聴者の反応を分析し、効果的な広告を制作
eラーニング: 学習者の学習状況を分析し、最適な学習コンテンツを提供
スポーツ分析: スポーツ映像を分析し選手のパフォーマンス向上
小売業: 店内カメラの映像を分析し、顧客の行動パターンを把握
期待される効果:
ビデオコンテンツの改善
マーケティング戦略の高度化
よりパーソナライズされたサービスの提供
ビデオコンテンツのタグ付け
ビデオコンテンツの理解・要約において、人間がどこまで関与するかは、具体的なタスクと導入するシステムによって異なります。
前提となる考え方:
AIの役割: 近年のAI技術の進化により、ビデオコンテンツの解析において、人間の介入を大幅に減らすことが可能になってきました。特に、NVIDIAの記事で紹介されているようなモデル（Whisper, NeMo, CLIP）を活用することで、音声のテキスト化、テキストの要約、画像とテキストの関連性の把握といったタスクを自動化できます。
人間の役割: 一方で、完全に自動化することが難しいタスクも存在します。例えば、AIが出力した結果の最終的な確認や、特定の専門知識を必要とする複雑な分析、倫理的な判断などは、依然として人間の役割として残ります。
詳細な説明:
初期段階のタグ付け・マーキング:
従来の方法: 従来は、人間がビデオを視聴し、重要なシーンをフレームごとにマーキングしたり、手動でタグ付けを行う必要がありました。これは非常に時間と労力がかかる作業です。
AIの活用: 現在では、AIを活用することで、この作業を大幅に効率化できます。具体的には、以下のステップで自動化が可能です。
音声のテキスト化: Whisperなどの音声認識モデルを用いて、ビデオ内の音声をテキストに変換します。
テキストの要約: NeMoなどの大規模言語モデルを用いて、テキスト化された音声を要約します。
フレームの解析: CLIPなどのモデルを用いて、ビデオフレームの内容を解析し、テキストとの関連性を学習させます。
自動タグ付け: これらの解析結果に基づいて、AIがビデオの内容を自動的にタグ付けします。
人間の介入: 初期段階のタグ付けやマーキングは、基本的にAIが自動で行いますが、必要に応じて、人間の専門家がタグ付けの精度を確認したり、修正したりすることがあります。例えば、特定の業界の専門用語や、AIが判断できない微妙なニュアンスを反映させるために、人間の手が必要になる場合があります。
ビデオコンテンツの理解・要約:
AIの活用: ビデオの内容を理解し、要約するタスクは、主にAIによって自動化できます。
要約の生成: NeMoなどの大規模言語モデルを用いて、テキスト化された音声やメタデータを基に、ビデオの内容を要約します。
質問応答: NeMoを活用して、ビデオの内容に関する質問にAIが回答できるようにします。
人間の介入: AIが生成した要約や回答を人間が確認し、必要に応じて修正したり、補足情報を加えたりすることができます。特に、重要な意思決定に関わるような情報は、最終的に人間が確認する必要があります。
ユースケースによる違い:
単純な要約: 単純にビデオの内容を要約するだけであれば、基本的にAIが自動で行うことができます。例えば、会議の議事録作成や研修ビデオの要約などは、AIのみで十分に処理可能です。
複雑な分析: 一方で、ビデオコンテンツに対する深い洞察を得るためには、人間の専門知識や判断が必要になる場合があります。例えば、視聴者の感情分析や行動分析などは、AIの分析結果を基に、人間がさらに詳細な分析を行う必要がある場合があります。
結論:
初期段階のタグ付け・マーキングは、AIの活用により自動化が可能です。
ビデオコンテンツの理解・要約もAIが自動で行える範囲が広くなっています。
しかし、最終的な確認、専門的な分析、倫理的な判断など、人間の役割は依然として重要です。
導入するシステムとユースケースに応じて、AIと人間がどのように協働していくかを検討することが重要です。
NVIDIAの記事で紹介されている技術は、ビデオコンテンツの解析を大幅に効率化する可能性を秘めていますが、完全に人間を排除するものではありません。AIと人間がそれぞれの得意分野を活かし、より高度なビデオ解析を実現していくことが、今後の課題となります。