ML エンジニアが映像の作り方を学ぶことになった話

ABEMA では視聴体験を損なわずに広告を届けるため、機械学習を用いて CM を挿入すべき箇所（CM チャンス）をサジェストする取り組みを進めています。 しかし映像をただモデルに入力するだけでは、会話の途中や盛り上がりの直前など視聴を妨げる位置を選んでしまう恐れがあります。 そこで私たちが立ち返ったのが「映像はどう作られているのか」という問いでした。 映像はフレーム・ショット・シーンといった階層的な単位で構成されており、この構造を理解することが精度向上の鍵となります。 本セッションでは、ML エンジニアが映像制作の基本を学びながら解析手法を組み立てていった過程と、ABEMA における映像解析の基礎を紹介します。

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  青木 陽太

  Machine Learning Engineer

  2025年に入社。 AI Product 所属の機械学習エンジニア。 専門は三次元再構成で、衛星リモートセンシング画像の解析にも携わった経験を持つ。 現在は映像解析を活用し、視聴体験を妨げない CM チャンス推定の開発などに取り組んでいる。 プライベートではゲーム大会の配信を行っており、業務と趣味の両面から「映像をどう届けるか」に向き合っている。