動画の検索性を上げるために、各シーンに写っている人、場所、場面などについて属性＝メタタグをつける必要がある。しかし、メタタグをつけるためには、人が時間をかけて地道に行う必要がある。これまでも、こうしたデジタルアセットマネジメントシステムのデモを展示会などで見るにつけ、メタタグづけにかかかる工数を考えると気が遠くなる思いがしていた。
しかし、AIが使われるようになったことで、こうしたハードルも解消されそうだ。一つはIBMのワトソンを使ったソリューション、もう一つはグーグルらが行う機械学習アプリケーションの開発コンテストのテーマとなっているものだ。
AIというとなにか高度な判断が行えるようなイメージもあるが、そこまで難しそうなソリューションに導入しなくても、これまで長年、ストレージ内に放置されてきた工数がかかる単純作業、つまり「放置課題」を解決することで、新しい価値が生み出される好例だろう。これに類似した各分野における放置課題の発見こそが、重要になっていきそう。

ニュースソース

  • 日本IBMが「Watson」を適用した新製品「IBM Watson Content Hub」の日本語版提供開始［Web担当者フォーラム］
  • GoogleとKaggleの共催で大量のビデオに自動的にタグ付けする機械学習アプリケーションの懸賞、賞金総額10万ドル［TechCrunch Japan］
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https://i.impressrd.jp/wp-content/uploads/2016/11/ThinkstockPhotos-200066596-001-600x470.jpghttps://i.impressrd.jp/wp-content/uploads/2016/11/ThinkstockPhotos-200066596-001-130x130.jpg編集部ニュースキュレーションAI（人工知能）,イベント,コンテンツ,新製品,電子出版／コンテンツビジネス動画の検索性を上げるために、各シーンに写っている人、場所、場面などについて属性＝メタタグをつける必要がある。しかし、メタタグをつけるためには、人が時間をかけて地道に行う必要がある。これまでも、こうしたデジタルアセットマネジメントシステムのデモを展示会などで見るにつけ、メタタグづけにかかかる工数を考えると気が遠くなる思いがしていた。 しかし、AIが使われるようになったことで、こうしたハードルも解消されそうだ。一つはIBMのワトソンを使ったソリューション、もう一つはグーグルらが行う機械学習アプリケーションの開発コンテストのテーマとなっているものだ。 AIというとなにか高度な判断が行えるようなイメージもあるが、そこまで難しそうなソリューションに導入しなくても、これまで長年、ストレージ内に放置されてきた工数がかかる単純作業、つまり「放置課題」を解決することで、新しい価値が生み出される好例だろう。これに類似した各分野における放置課題の発見こそが、重要になっていきそう。 ニュースソース 日本IBMが「Watson」を適用した新製品「IBM Watson Content Hub」の日本語版提供開始［Web担当者フォーラム］ GoogleとKaggleの共催で大量のビデオに自動的にタグ付けする機械学習アプリケーションの懸賞、賞金総額10万ドル［TechCrunch Japan］ NextPublishingの関連書籍 TensorFlowはじめました　実践！最新Googleマシンラーニング Googleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイド。機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。IT第二幕を世界のニュースで横断読み解き。

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