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公開：2024-09-06

LeminoがAIを活用したボクシング中継のハイライト自動抽出と配信を実施、新たな視聴体験の創出へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• LeminoがAI活用した映像ハイライト自動抽出を実施
• NECの映像認識AIとLLMを組み合わせて実現
• リアルタイムでSNSに配信し新たな視聴体験を提供

LeminoがAI活用した映像ハイライト自動抽出を実施

NTTドコモは、映像配信サービス「Lemino」で2024年9月3日に独占無料生配信された井上尚弥選手vs.TJ ドヘニー選手の試合映像において、NECの映像認識AIと大規模言語モデル（LLM）を活用したハイライトシーンのリアルタイム自動抽出と要約文章の自動生成および投稿の実証実験を行った。この取り組みは、スポーツ＆エンターテイメントの世界に新たなユーザー体験を創出することを目指している。^[1]

実証実験では、NECのデータ活用基盤ソリューション「NEC Multimedia OLAP」を活用し、ストリーミング映像に対して複数の認識AIを用いたマルチモーダル分析手法によりリアルタイムにハイライトシーンを多角的に抽出した。抽出されたシーンを基に、LLMを活用することで臨場感ある表現や特定の選手に焦点を当てた描写など、多様な視点でストーリー性のある要約文章の生成を行った。

この技術により、ユーザーは場所やシーンを選ばずより手軽に臨場感あふれる情報を入手し楽しむことが可能になる。さらに、利用者からの指示を元に該当するシーンを要約した映像や文章を生成できるため、今後は運営側での配信負担軽減のみならず、ユーザーが求める臨場感のあるハイライトシーン投稿を自動生成するサービス開発などへの活用を目指している。

AIを活用したハイライト自動抽出システムの概要

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マルチモーダル分析について

マルチモーダル分析とは、テキストや数値データの他、画像、動画、音声などの複数のデータをまとめて分析する技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複数の種類のデータを統合して解析可能
• 多角的な情報抽出によりより精度の高い分析が可能
• AIと組み合わせることで高度な自動化が実現可能

今回の実証実験では、マルチモーダル分析手法を用いてボクシングの試合映像からハイライトシーンを自動抽出している。映像からの視覚情報、音声からの聴覚情報、さらにテキストデータなど複数の情報源を組み合わせることで、より正確かつ多様な視点でのハイライトシーン抽出が可能となっている。

AIを活用したハイライト自動抽出に関する考察

AIを活用したハイライト自動抽出システムの導入は、スポーツ中継における視聴体験を大きく向上させる可能性を秘めている。リアルタイムでハイライトシーンを抽出し、自然言語で要約文を生成する技術は、視聴者がより効率的に試合の展開を把握できるだけでなく、臨場感ある表現によって試合の雰囲気をより深く伝えることができるだろう。また、この技術は運営側の作業負担を大幅に軽減し、より多くのコンテンツを迅速に提供することを可能にする。

一方で、AIによる自動抽出には課題も存在する。例えば、ハイライトシーンの選定基準がAIの判断に依存することで、人間の感覚とずれが生じる可能性がある。また、生成された要約文が常に適切な表現や正確な情報を含むとは限らず、誤った情報が拡散するリスクも考えられる。これらの問題に対しては、AI性能の継続的な改善とともに、人間によるチェック体制の構築が重要となるだろう。

今後、このシステムがさらに発展すれば、視聴者の好みや視聴履歴に基づいたパーソナライズされたハイライト配信など、より高度なサービスの提供が期待される。また、ボクシング以外のスポーツや、音楽ライブ、ニュース番組など、様々なジャンルのコンテンツへの応用も考えられる。AIとエンターテイメントの融合が進むことで、より豊かで多様な視聴体験が生まれる可能性がある。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「井上尚弥選手の世界タイトルマッチで、NECの映像認識AI等による実証を実施！リアルタイムでのハイライトシーンを自動生成し、スポーツ＆エンターテイメントの世界に新たなユーザー体験を創出 | 株式会社NTTドコモのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000402.000113690.html, (参照 24-09-06).
2. NEC. https://jpn.nec.com/

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