映像には、人物、物体、場所、発言、出来事、音響、字幕など複数種類の情報が同時に含まれています。従来の番組名や固定タグだけでは、映像の内容や文脈を十分に表現できません。
本プロジェクトでは、映像・音声・字幕を統合して解析し、意味単位への分割、メタデータ生成、要約、関係構造化、自然言語検索までを一つの処理系として設計します。
技術課題
- 複数モダリティを統合する必要がある
映像だけでなく、音声、字幕、テキスト、BGMなどを合わせて理解する必要があります。 - 固定時間で分割すると意味が切れる
長時間映像では、話題・会話・シーンの切り替わりに沿って分割しなければ検索単位として使いにくくなります。 - タグだけでは文脈を保持できない
人物と組織、人物と出来事、場所と番組などの関係を扱う必要があります。 - 検索対象は「番組」だけではない
利用者が求めるのはファイルではなく、特定の発言や場面であることが多く、該当シーンまで到達できる検索が必要です。
技術アプローチ
- マルチモーダル解析
映像、音声、字幕、テキスト、音響情報を統合し、人物、物体、場所、会話、話題、出来事を抽出します。 - 意味単位のセグメント化
固定時間ではなく、話題、シーン、会話、イベントの変化を基準に映像を分割します。 - メタデータ・要約生成
各セグメントに対して、キーワード、内容説明、要約、重要発言、代表画像などを生成します。 - 関係情報の構造化
人物・組織・出来事・場所・番組などの関係を整理し、横断探索に利用できる形で保持します。 - 自然言語検索
利用者の質問を映像内容と照合し、関連する映像だけでなく該当するシーンまで検索します。 - 多言語処理
生成したナレッジを翻訳・要約し、字幕や説明文など別用途へ展開できる構造にします。
設計上のポイント
-
映像・音声・字幕を別々に扱わない
複数情報を統合して文脈を保持します。
-
検索単位を細かくする
番組単位ではなく意味のあるシーン単位で扱います。
-
タグから関係へ広げる
属性だけでなくエンティティ間の関係を利用します。
まとめ
映像検索を高度化するには、メタデータを増やすだけでは不十分です。映像の意味と文脈を構造化し、必要な場面へ直接到達できる状態にすることが重要です。