最近はAIによる自動化が主流です。 それを念頭に置くと、このテクノロジーを大きな変化をもたらす規模で使用している人がいかに少ないかを知ると驚くかもしれません。
もちろん、一部のアプリケーションは他のアプリケーションほど実用的ではないかもしれません。 ただし、あなたは幸運です。このテクノロジーが存在する理由の 1 つは、大量のデータ セットを処理することです。 ストリーミングビデオの視聴者から得られる情報は間違いなくビッグデータと言えます。
AI 主導の自動化は、視聴者のデータ ストリームなどを分析する際に、大きなプラスの効果をもたらします。 すべてのクライアント、毎分の分析を機敏に行うことは、単に可能であるだけではなく、これまで使用してきた従来の方法よりもはるかに実用的なフレームワークであることがわかります。
重要なポイント:
- AI は、人間のチームが提供するのに何時間もかかる可能性のある洞察をほぼ瞬時に提供します。
- 自動化と専用の AI ツールにより、ハードコーディングの多くの必要性が排除されます。
- これらのツールは、最も強力なチームメンバーに力を与え、組織を無駄なく運営することができます。
- AI による意思決定サポートにより、問題をより迅速に発見し、より効率的な対応を行うことができます。
AI オートメーションを使用して競合他社に勝つ
競合他社は AI 自動化を使用していますか? このビジネス対応ツールを大規模に実装できるというだけで、あなたはアドバンテージを得ることができるかもしれません。おそらく、あなたはリーダーの一人になれるでしょう。 それは他の種類のテクノロジーと同じです。 市場の他のプレーヤーがまだ郵便サービスを使用している間に電子メールに切り替えることを想像してください。
ただし、最大限の利点を得るには、ツールを最大限に活用する必要があります。 AI を活用した分析をストリーム上で実行するだけでは、誰にも勝つには十分ではありません。 実用的な情報を取得するには、Conviva のVideo AI Alertsのようなものが必要です。
超強力な運用対応
運用上の対応に関しては、実用的であることが重要な概念です。 AI を活用した分析は、数分以内にではなく、また明日にでも実現できるように、今すぐにでも実現する必要があります。 次のような洞察が必要です。
- 国勢調査レベル (すべてのアクティブなクライアントからの測定)
- リアルタイム (60 秒未満の遅延で収集および処理)
- 柔軟性 (新しいクエリを自由に導入できる機能)
実行する必要がある即時修正の例としては、サービスの低下に応じてネットワークを切り替えることが挙げられます。 ネットワークの不安定性は 1 時間も続かない可能性があり、ましてや従来のプロセスがクエリを実行し、データを処理し、効率的な企業通信構造を通過するのにかかる時間に比べればなおさらです。 その間ずっと、聴衆は減っていきます。
AI を使用すると、適切な情報を適切なタイミングで適切な人々に届けることができます。 これがなければ、一時的な問題の根本原因を突き止めるのに時間を無駄にするか、不釣り合いな対応で多額の費用を費やすことになる (そしておそらく他の問題を引き起こす) ことになります。 どちらの反応もビジネスの競争力を高めることはありません。
サービスの最適化と開発をサポート
競争力を維持するもう 1 つの方法は、サービスを継続的に改善することです。 もちろん、指針となるのはエクスペリエンスの質の最適化です。QoE 測定は、AI 自動化が真に輝く場所の 1 つです。
還元的に考えれば、QoE はそれほど複雑ではありません。 バッファリングが悪いということです。 しかし、これは企業を市場の底辺に導く類の事例分析です。
実際、QoE は、ストリーミング パブリッシャーが測定できる最も複雑な項目の 1 つです。 これは、ビデオの品質、アプリのエクスペリエンス、サードパーティのサービスのパフォーマンス、エンドユーザーのデバイスの機能などが組み合わされたものです。 効率的に最適化したい場合は、ビジネス目標を達成する能力に影響を与える正確な指標を明らかにし、すべてのデータを分析して問題の根本原因を特定する必要があります。
AI はこれらの複数の要素をすべて考慮し、それらをサービス全体および業界全体の標準と常に比較します。 終わりのないレポートを調べたり、悲惨な結果を招く可能性のある推測をしたりする必要がなく、ロードマップに沿って進むのに役立つ実用的な情報が得られます。
ハードコーディングの必要性を軽減する
CTO または VP にとって AI の潜在的に最も魅力的な側面の 1 つは、分析のカスタマイズの必要性が軽減されることです。 個人的にはシステムの下位レベルで作業することを好むかもしれませんが、組織レベルでそれを行うことには多くの欠点があります。
- 人件費の増加
- 資格のある技術者を見つける際の課題
- 新しい質問に回答するまでのリードタイムが長くなる
- コードベースのメンテナンスコストは天文学的であり、特に標準が緩い場合には顕著です。
- M&A の価値が低い (高度にカスタマイズされたシステムの移行/統合が困難)
AI 自動化により、カスタマイズよりも構成を優先できます。 これらのシステムは、あなたが望むことをすでにすべて実行しています。あなたがしなければならないのは、必要なことをシステムに伝えることだけです。 これにより、チームや視聴者などの人々に焦点を当てることができます。
より緊密なチームを形成する
あらゆる形式の自動化により、作業が容易になります。 つまり、人間に実行してもらいたい機能を選択できるようになります。
言い換えれば、AI による意思決定のサポートと分析により、夢のチームを編成できるようになります。 これは単なる誇大広告ではなく、あなたはまだ時代の先を行っています。 これらのツールは、今後数年以内に広く普及すると予測されています。
テスト、クエリ、さらにはスクリプトの作成などに関わる人はそれほど多くないため、AI 自動化はチームを強化するのにも役立ちます。 以下に基づいて人員配置を決定できます。
- 特定の市場で人々がストリーミングにもたらす独自の洞察
- チームとの文化的な適合性
- 意思決定およびその他のソフトスキル
AI は技術的な競争の場を平準化します。 これにより、コードを迅速かつ比較的少ないエラーで送り出す能力だけではなく、それに基づいて人を選ぶことができます。
予期せぬ状況にうまく対応し、より早く目標を達成し、組織全体の文化とよりよく調和するタイプのチームを形成できます。 さらに、これはストリーミング分析の話題からは外れますが、AI は、そもそもより良いチームを選択するのに役立つ可能性もあります。
AI オートメーションは今すぐ利用可能です
VoD および生放送業界において、AI は楽しい SF の概念ではありません。 これは成熟したビジネス ツールであり、最大の競合他社もそれを最大限に活用しています。 これはあなたが探していた兆候です。このテクノロジーを大規模に実装する時期が来ています。 視聴者エクスペリエンスの洞察を確認するか、デモをリクエストしてください。