サーバーレス MediaOps：Amazon Web Services 上の AI による動画ワークフローの自動化

セッションノート

問題の概要

• 手作業による動画処理
• 長い所要時間
• スケーリングや自動化が困難
• 多大な運用負荷／サーバーメンテナンス 従来の動画ワークフローの概要
• [ 1 ] 入力：
• コンテンツは初期工程を通じて手動で管理されます。
• 手作業
• 長い処理時間
• サーバーを使用
• トランスコーディングの滞留
• [ 2 ] 運用フロー：
• 入力は Cron Job（スケジューリングユーティリティ）に送られます。
• cron ジョブがエンコーディングをトリガーします。
• メタデータが生成され、EC2 サーバーに保存されます。
• エンコーディング／保存後、コンテンツはコンテンツレビューを受けます。
• レビュー済みのコンテンツは、その後視聴者に配信されます。
• [ 3 ] 出力：
• 配信を表す、コンピューターモニター上での最終的な視聴段階です。

MediaOps とは？

• MediaOps = 動画ワークフローのための DevOps
• 取り込み → 処理 → 配信を自動化
• 手作業の工程を削減
• 一貫性がありスケーラブルなパイプラインを確保
• 品質、速度、信頼性を向上 4 段階のメディア運用（MediaOps）ワークフロー：
• 取り込み：メディアコンテンツを受け入れるプロセス。
• 処理：メディアを準備または変更する段階。
• 品質／メタデータ：品質管理を行い、メディアに関する関連データを追加する工程。
• 配信：メディアが配布される、または配信先で利用可能になる最終段階。中核となる Amazon Web Services
• S3 – 取り込みと保存
• Lambda – イベント駆動ロジック
• Step Functions – オーケストレーション
• MediaConvert – トランスコーディング
• Rekognition / Bedrock – 分析と AI メタデータ
• CloudFront – グローバル配信

AI 自動化レイヤー

• シーン分析（Rekognition）
• 自動生成メタデータ（Bedrock）
• インテリジェントな判断：再処理、フラグ付け、公開
• イベント駆動のオーケストレーション（Lambda + Step Functions）AI 自動化レイヤーのワークフロー概要 AI 駆動の動画コンテンツワークフロー：
• 入力：動画出力が自動化システムに送られます。
• AI 自動化：中核となる処理では、AI サービスである Rekognition と Bedrock を使用します。
• 出力／アクション：AI 分析に基づいて、システムは次の 3 つのアクションのいずれかをトリガーできます：
• [ 1 ] 再処理：追加処理のためにコンテンツを戻します。
• [ 2 ] フラグ付け：手動レビューまたは確認が必要なコンテンツとしてマークします。
• [ 3 ] 公開：コンテンツをライブ配信します。主なメリット
• 主なメリットには、手作業の 80% の削減が含まれます
• 公開までの時間を 10 倍高速化
• 自動スケーラビリティを実現し、AI が生成する一貫した品質とメタデータによって、発見可能性とコンプライアンスを向上させます。