TwelveLabs
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ツール紹介:マルチモーダルAIで動画を横断検索・解析。テキスト生成、深いインサイト発見とワークフロー自動化を高精度に、大規模に。
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登録日:2025-11-07
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ツール情報
TwelveLabs AIとは？
TwelveLabs AIは、動画の視覚・音声・テキスト信号を統合的に理解するマルチモーダルAI（Marengo／Pegasus）を核にした動画インテリジェンス・プラットフォームです。膨大なアーカイブから自然言語で“探す”、コンテンツの文脈を“分析”する、そして動画から要約や説明文を“生成”する、といった処理を一つの基盤で実現します。時間的なつながりやシーンの意味をとらえることで、意図に沿った検索、ハイライト抽出、メタデータ自動付与、リミックスといった作業を効率化。API中心の設計により既存の制作・配信ワークフローに組み込め、組織全体の動画資産活用を加速します。クラウド大手やオープンソースモデルのベンチマークを上回る精度とカスタマイズ性を掲げ、エンタープライズ規模でも安定して運用できる拡張性を備えています。
TwelveLabs AIの主な機能
- マルチモーダル動画検索：自然言語やキーワードから、シーンや文脈に基づいて関連部分を高精度に検索
- 時間軸理解に基づくインデキシング：ショット／セグメント単位で結果を返し、タイムコードで素早くアクセス
- テキスト生成：動画の要約、説明文、見出し、章立てなどの自動生成に対応
- コンテンツ分析：トピックやキーモーメントの抽出、深いインサイトの発見を支援
- 類似シーン検索とリミックス支援：再編集やハイライト作成を効率化
- APIとコンソール：REST APIとダッシュボードで開発・運用を一元管理
- スケーラブルな処理：大規模な動画コーパスを横断して検索・解析
- モデルのカスタマイズ：用途やドメインに合わせた調整で精度を最適化
- ワークフロー自動化：取り込み〜インデクシング〜タグ付けまでを自動パイプライン化
TwelveLabs AIの対象ユーザー
メディア・放送・配信事業者のアーカイブ活用、マーケティングやブランドチームの素材検索と再利用、制作会社・ポストプロダクションの編集効率化、スポーツやイベント運営のハイライト抽出、教育機関・企業の研修映像の要約と検索性向上、リサーチやデータ分析での動画理解の自動化などに適しています。動画資産が増え続ける組織で、動画検索・解析・生成を統合した基盤を求める開発者やオペレーション担当者に特に有用です。
TwelveLabs AIの使い方
- アカウントを作成し、ダッシュボードにアクセスしてAPIキーを取得します。
- 処理したい動画をアップロードするか、ストレージの取り込み設定を行い、使用モデル（例：Marengo／Pegasus）とインデクシングのオプションを指定します。
- インデックスが完了したら、自然言語クエリで検索を実行し、タイムコード付きの該当シーンやセグメントを確認します。
- 分析機能でトピックやキーモーメントを抽出し、必要に応じて要約・説明文などのテキストを生成します。
- 結果をクリップ化してリミックスしたり、APIでCMSや編集ツールに連携して自動タグ付け・配信ワークフローに組み込みます。
- クエリやモデル設定を見直し、精度と再現性を継続的にチューニングします。
TwelveLabs AIの業界での活用事例
放送・配信では、長年の映像アーカイブから特定テーマの素材を素早く見つけ、ニュース特集やダイジェストの制作を短縮。マーケティングでは、膨大なUGCやキャンペーン動画からブランド関連シーンや訴求要素を抽出し、複数チャネル向けに再編集します。スポーツ分野では、試合内のキーモーメントを自動検出し、ハイライトや選手別クリップを効率的に生成。教育・企業研修では、長尺講義や社内動画の要約・章立てにより、学習者や従業員が必要な箇所へすぐに到達できる検索体験を提供します。
TwelveLabs AIの料金プラン
料金体系は利用規模や要件に応じて設計されており、詳細は公式の案内や担当窓口で確認できます。プロジェクトのボリューム、処理頻度、必要な機能範囲に応じて最適なプランが提案され、エンタープライズ向けのカスタム見積もりにも対応します。
TwelveLabs AIのメリットとデメリット
メリット：
- 視覚・音声・テキストを横断するマルチモーダル理解により、意味ベースの動画検索と解析が高精度
- 要約・説明文などのテキスト生成で編集・運用の生産性を向上
- API中心の設計で既存の制作・配信ワークフローに容易に統合
- 大規模アーカイブを前提としたスケーラビリティと運用耐性
- モデルのカスタマイズによりドメイン適合と再現性を確保
- ベンチマークで示される世界水準の精度を背景に、品質を担保
デメリット：
- 初期インデクシングに時間・計算資源が必要で、導入設計が重要
- 高度な自動化や連携には開発リソースと検証プロセスが求められる
- 機密性の高い映像ではデータ取り扱いポリシーや権限設計に注意が必要
- クエリ設計・評価・フィードバックを通じた継続的なチューニングが不可欠
- コンテンツ量が増えるほどコスト管理と最適化の工夫が必要
TwelveLabs AIに関するよくある質問
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質問： どのようなクエリで動画を検索できますか？
自然言語の説明やキーワードで検索でき、文脈や時間的な流れを考慮したセグメント単位の結果を取得できます。
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質問： 既存のワークフローやツールと連携できますか？
APIとダッシュボードを通じて、取り込み・インデクシング・タグ付け・配信といったパイプラインに組み込めます。
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質問： MarengoやPegasusなどのモデルはどのように使い分けますか？
プロジェクトの要件に応じて適切なモデルを選択し、設定やカスタマイズで精度と再現性を最適化します。
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質問： 大量の動画を短時間で処理できますか？
スケーラブルな設計により、大規模コーパスの一括インデクシングや横断検索に対応します。
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質問： 生成される要約や説明文の品質を高めるには？
明確な指示や例示を含むクエリ設計、評価結果のフィードバック、ドメインに合わせたモデル設定が有効です。