メディアとコンテンツ / スポーツ映像コンテンツ
Formula 1：自然言語検索と競技記録を組み合わせた映像アーカイブの場面探索
- 企業
- Formula 1
- 国
- 複数国
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 導入時点
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
- 原文の本文を閲覧
業務課題
Formula 1の制作チームや放送局は、ある選手の初優勝や感情的な瞬間など、単純なタグだけでは見つけにくい場面を膨大な映像から探す必要があった。AWSはアーカイブが12ペタバイト規模で、一部の質問では正確な検索条件を作る前に別のデータベースにある過去の競技結果を確認する必要があったと説明した。
使った技術とデータ
同社は2026年4月にMedia Archive Discoveryを導入した。既存のOpenSearch検索の前段にAmazon BedrockのAmazon Novaを置き、自然言語の依頼を実在するタグと検索条件に変換する。競技の事実確認が必要な場合、モデルはSQLを直接書かず照会構造だけを返し、検証器が許可済みの表と列を使う読み取り専用照会に変換する。DynamoDBのタグ一覧とRDSの競技記録を使い、失敗時は通常のテキスト検索に戻る。制作者は時間軸画面で結果を確認し、利用する映像を選ぶ。
成果
AWSは、以前は数時間の調査が必要だった映像探索を数分で行えるようになったと説明した。プロンプトキャッシュだけでモデル費用を88%減らし、タグ一覧を簡潔なJSONで保存することでさらに12%減らしたと発表した。これは該当するモデル処理費用の説明であり、アーカイブ全体の運用費や制作人件費の削減率ではない。
限界と残る課題
原文には検索精度の評価標本、測定期間、システム全体費用の前後比較がない。二つの削減値の基準を合算し、全体費用の削減率とはしていない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。