ビデオのAIが現代の作業環境での作業をどのように強化するか

by REVOLUSYNAPSE
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人に知られている最長の年と言えるものからほこりを振り払う—リモートワークは雇用の世界でホットな話題です。 その利点と課題の両方を確立することにより、リモートワークは人々にその永続性について語らせます。 さらに、従業員はリモートワークに慣れており、実際、多くの従業員は実際にオフィスよりもリモートワークを好みます。 によると FlexJobs調査、従業員の回答者の65%が、パンデミック後のフルタイムのリモートワークを望んでいると報告し、31%がハイブリッドリモートワーク環境を望んでいます。つまり、96%が何らかの形のリモートワークを望んでいます。

これらの数字は必然的に、パンデミックの際に、主に画面やビデオ通話を介して作業した方法にある程度の寿命があることを意味します。

過去1年間に、現在運用しているさまざまなデジタルプラットフォームを介して、膨大な量の「偶発的」または意図的でないコンテンツが作成されてきました。 ただし、大量のデータがあるため、膨大な量の洞察を得る必要があります。

適切なツールを使用すると、ビジネスは困難ではなくスマートに機能し、この貴重な知識を労働者の日常的なやり取りから得られたコンテンツから抽出できます。 この洞察力は、現代の仕事の世界の多くの要素を強化するビデオのAIを使用して、テクノロジーの仕事を進める上で、ビジネスに必要な競争力になる可能性があります。

AIがビデオストリーミング体験をどのように変えたか

2021年に行われるオンライン会議とコンテンツ作成の量が増えるにつれ、現代の仕事の世界でのビデオストリーミングの鍵はそれをナビゲートすることです。 ビデオにはコンテンツに命を吹き込む可能性がありますが、さらに重要なことは、直感的かつ効率的な方法でビデオの内容にアクセスできることです。

このように見てみましょう。目次、索引、または章がない場合、教科書を購入しますか? もちろん、あなたはそうしません。 構造化されていないテキストのページをたどるだけで道を見つけるのはおかしなことですが、それが私たちがビデオに対して行っていることです。

AIをビデオに実装することで、ビデオのコンテンツに存在するすべてのコンテキストをカスタマイズして簡単にアクセスできます。

使って 機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)、AIは、データを取得するという大変な作業をすべて行うことができます。これにより、検索時間とそれに伴う疲労を軽減できます。 AIは、音声および視覚データを通じて、ビデオから利用可能なすべての理解を取得し、キーワード、概念、および重要で関連性のあるトピックによってコンテンツにタグを付けます。

次に、MLとNLPがトランスクリプトを作成し、そこからAIが直感的なインデックスを作成します。つまり、トランスクリプト、チャプター、チャプタータイトル、そして最後に目次を作成します。 これにより、ユーザーごとにコンテンツの検索がより簡単かつ効率的になります。

現在のビデオは、過去のビデオとは大きく異なります。

今日まで、ビデオの力を利用することになると、ほとんどの場合、それは非常に細心の注意を払って行われてきました。 エディターツールアプリケーションを使用してビデオメディアに手動でタグを付ける(タグを1つずつ作成したり、分間隔でタグを付けてタイムスライスビデオを作成したりする)のではなく、AIが作業を行います。

キーワードは出版社の解釈に限定されているため、1つのラベルやタイトル、または「6分」のタグは検索に関してはほとんど意味がありません。

食料品店であろうとGoogleの検索エンジンであろうと、何かを探しているときは、ほとんどの場合、特定済のことを念頭に置いています。 AIは、多数のトピックやキーワードに関連性を引き出す機能を備えた、ビデオタグ付けの新しいバリエーションを可能にします。 これにより、ビデオの編成と使用の親しみやすさと範囲の両方が向上します。 AIは、企業のスタッフ、時間、およびリソースを節約して、これらの方法を既存のビデオコンテンツバンクに適用します。

OCRとそれがビデオ会議をどのように変えているか

新たなビデオ技術である光学式文字認識(OCR)、ビデオの静止スナップショットを読み取り、関連するテキストを引き出すことができるかどうかを判断できるようになりました。 これは、背景のPowerPointプレゼンテーションや、ビデオのスピーカーの後ろにあるホ俺トボードに書かれた単語などに使用できます。 AIは、音声録音とOCRから派生したテキスト要素の両方を組み合わせることで、これまで以上に多くのコンテンツを取得し、ビデオの包括的なトランスクリプトを作成できます。

このAI主導の翻訳は、「メディアのコンテキスト化」の機能を提供します。これは、単にビデオの内部を見て、その時点で必要なすべての関連情報を引き出す機能を意味します。

このプロセスは、NLPとMLによって可能になります。これらの機能を組み合わせて、関連するすべての情報が一元化されるナレッジベースを作成します。 NS ディープラーニングプロセス 次に、すべてのテキストを分析してシステム化されたデータベースに整理し、コンテキストがいつ変更されたかを理解します。

次に、AI主導のテクノロジーは、それに応じて新しい「章」をいつ作成するかを認識します。つまり、コンテンツのそのセグメントに最適なタイトルであるフレーズまたは宣伝文を出力します。 そこから、ビデオ録画ごとに目次全体が表示され、すべての情報が正確かつ効率的に整理されます。

AIがさらに進んで、ビデオで示されているすべてのデータポイントを理解できるようにすることで、このテクノロジーは、企業内の部門間で関連情報を伝達するのに役立ちます。

これは、特に現代の仕事の世界で記録された会議の増加で重要です。 企業の録画されたビデオ通話には何マイルもの潜在的な洞察がありますが、個人に関連するフレームワークでそれを理解する必要があります。

OCRが実装されたAI主導のテクノロジーは、すべての情報全体でコンテキスト接続を確立し、ユーザーフレンドリーな構造を作成するのに役立ちます。 これにより、はるかに直感的なビデオユーザーエクスペリエンスが実現し、ユーザーは探しているものを正確に見つけて共有できるようになります。

オントロジーとDBpediaを介してコンテキストを接続する

AIは、十分に組織化され、情報に基づいた、一元化された知識の基盤を備えており、オントロジーと呼ばれるものを通じてさらに革新をもたらします。 オントロジー は、共通のプロパティとそれらの関係を示す、サブジェクトエリアまたはドメインの概念とカテゴリのセットです。

私のクライアントの1つ、 Ziotag、独自のAIオントロジー技術を使用して、ビデオメディア内にタグを作成します。 これは、最初に、特定済のトピックについて人々が話す可能性のあるさまざまな用語をすべて割り当てることから始まります。

この洞察により、AIはその魔法を実行し、オントロジータグを作成して、50,000を超える概念を調達し、それらすべてが相互に関連する方法を見つけることができます。

これにより、概念、キーワード、コンテキストの理解を使用して、ユーザーが知識ベースで何を探しているのかを推測することで、人間の脳をほぼ表すことができるデータポイントの多面的で動的な基盤が作成されます。

この地元の不安がインターネットの全体像に適用されるとき、可能性は無限大です。 ウィキペディアによるプロジェクトとして知られています DBpedia ウィキペディアの111の異なる言語版から構造化情報を抽出し、セマンティックWebおよびリンクトデータテクノロジーを使用して知識を引き出します。

最大のDBpediaナレッジベースは英語で存在し、370万の事柄を説明する4億を超える事実で構成されています。これは、少し規模を拡大するためです。 これらのマッピングは、さまざまなウィキペディアのすべてのエディションの知識を組み合わせてデータからコンテキストを作成できるようにすることを期待して、世界中のクラウドソーシングの取り組みによって作成されました。

Ziotagのオントロジーアプローチは、このデータ接続戦略を反映しており、AIがさまざまなリソースから概念を識別するのに役立ちます。

AIは、膨大な量の知識からコンテキストを理解することで、ビデオを変換し、それを使用する人々に計り知れない洞察を与えることができます。

これらの洞察は、名前は似ているが意味が大きく異なる単語を検索するときに見ることができます。 簡単な例を投げ出すには、「塩」という単語を見てください。 その単語を検索したとき、科学的な化合物である塩化ナトリウムまたは食卓塩を探していましたか? それとも、そのようなタイトルの地元のレストランやその採掘の歴史を探していましたか?

オントロジーAIテクノロジーは、意味ベクトルをリンクすることで探していたものを区別し、それによってビデオ内の概念の編成を個々のニーズに合わせて調整できます。

ビジネスプロセスの自動化

AIにおけるこれらすべての革新の組み合わせは、現代の企業ができるプロセスを変えることができます デジタル操作を実行する、効率と相互接続性の両方を大幅に向上させます。

AI主導のテクノロジーは、従業員のやり取りやチーム会議からメタデータを抽出することで、部門全体で専門知識を可視化できます。

これにより、従業員が必要とする重要な情報をすぐに利用できるようになり、ビジネスインフラストラクチャに存在する可能性のあるサイロを横断できます。 知識が一元化されると、AIはプロアクティブになり、楽しくパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。

からの落穂拾い 従業員の相互作用 ビデオでも、Slackや電子メールなどのさまざまなアプリケーションを介しても、AIは個人的なワークフローのダイアログの作成を開始できます。

従業員が分散している大企業では、これは特に重要な場合があります。さまざまな通信チャネルを統合し、勤勉な司書のように交換されたすべての情報を編集します。 さらに、AIは、企業における個人の役割や日常の作業負荷に関するデータにアクセスすることで、さらに認識を深めることもできます。

これは、たとえば、会議に出席できなかった場合や休暇のためにしばらく外出していた場合に、個人がすぐにスピードアップするのに役立ちます。 最良の部分は、情報を完全にカスタマイズ可能な方法で吸収できることです。

この情報は、章を拡大したり、主題を簡単に検索したり、好きなように読んだり聞いたりするなど、作業者にとって最も便利な方法で翻訳し直す​​ことができます。

プロセスの自動化は、方法に革命をもたらします AIはビジネスに実装されます、デジタルワークプレイスをより効率的でバラバラにならないように変更します。 これは代理人によるもので、多くの業界にわたる新しい働き方を教えてくれます。 コンピュータサイエンスとAIは巨大な構造であり、その基盤は膨大な数の開発に基づいて構築されました。

より高い目標に焦点を合わせると、多くの適切なイノベーションを達成できます。

次世代のAIはさらに多くのことを実行できるようになり、コンピューターサイエンス構造の各フロアは下のレベルで定義され、潜在的な高さに既知の制限はありません。 ビデオのAIは、この建物の建設における乗数となり、リモートワークの世界を未来へと駆り立てます。

に: エミリーセンコスキー、とのコラボレーション グラハムモアヘッドZiotag Inc.、ニューヨークを拠点とするテクノロジー企業であり、人工知能(AI)を使用して、ビデオおよびオーディオコンテンツの検索とナビゲートをシームレスなエクスペリエンスにしています。

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エミリーセンコスキー

作家

エミリー・センコスキーは、コロンビアのメデジンに住む作家です。 彼女は、輸送における人工知能(AI)から、企業知識におけるAI、音楽業界、そしてポジティブ心理学のテーマに至るまでのトピックでの経験があります。 エミリーは、言語を通じて新しい視点を駆使し、複雑な主題を読者が理解できるようにする方法を見つける芸術を愛しています。 彼女はさまざまな興味を通して常に社会の鼓動に指を置いており、悪魔の代弁者を演じて新しいアイデアをテーブルにもたらすことも大好きです。 長年自身のアートマガジンを運営した後、彼女はアートとエンターテインメント、そして自然への愛情を組み合わせたフリーランスの作品を頻繁に手がけています。 映画写真家であり、熱心なアウトドアアドベンチャー家として、彼女は自分の時間にこれらの作品を書き、芸術写真で記事を補足しています。 エミリーは、飽くなき好奇心を持って、言語学の能力を使って新しいアイデアや主題を毎日探求するのが大好きです。

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