メディアと通信のプラットフォームが最も混み合う瞬間に評価される理由
メディアと通信のプラットフォームは、最も混み合う瞬間に評価されます。ライブイベント、新作の公開、話題の投稿です。配信が止まったり、フィードが自分ごとと感じられなくなったりすると、視聴者は離れます。そしてデータ、クラウド、AIのコストは、視聴者が増えるたびに膨らみます。
視聴者のピーク
ライブイベントや話題の投稿は、数分でトラフィックを何倍にもします。
短い集中力
配信が止まったり、フィードが自分ごとと感じられなくなったりすると、視聴者は離れます。
視聴者とともに増えるコスト
データ、クラウド、AIのコストは、新規ユーザーごとに増えます。
変わること
適切なエンジニアリングで変わること。視聴者のピークに耐えるプラットフォーム、見続けたくなるレコメンド、編集者だけでなく機械も理解できるコンテンツ、売上に連動するクラウドとAIのコストです。
ピークに耐えるプラットフォーム
最も混み合う瞬間を想定して設計・テストし、本番環境で監視します。
見続けたくなるレコメンド
お客様自身の視聴者・コンテンツデータで学習したパーソナライゼーション。
機械が読めるコンテンツ
動画、音声、テキストを索引化し、検索可能にし、モデレーションしやすくします。
売上に連動するコスト
クラウドとAIの支出を測定し、費用対効果のない部分を削減します。
支援領域
構築するもの
- 高同時接続のバックエンド、マイクロサービス、API
- iOS・Androidネイティブおよびクロスプラットフォーム（React Native、Flutter）のアプリ
- レコメンドとパーソナライゼーションのエンジン
構築するもの
- ストリーミングと視聴者向けのWeb・モバイルポータル
- コンテンツの索引化と検索のための動画認識、OCR、音声AI
- 地域コンテンツ向けのアラビア語優先の言語モデル
代表的な連携
- コンテンツ・メディア資産管理システム
- 視聴者データプラットフォームと分析基盤
構築するもの
- コネクテッドデバイスのソフトウェアと企業向けモバイルプラットフォーム
- 顧客向けのセルフサービス・ポータルと取引対応の会話型AI
- 音声推論エージェントを備えたAIコンタクトセンター
代表的な連携
- Salesforce、ServiceNowなどのCRM・サービスプラットフォーム
構築するもの
- 視聴者の分類とターゲティングのモデル
- 広告主向けの組み込み分析とセルフサービス型データプロダクト
- プライバシー管理：個人データの同意、マスキング、トークン化
代表的な連携
- Snowflake、Databricksなどのデータウェアハウスとレイクハウス
構築し、つなぎ、守るもの
ピーク負荷に備えたプラットフォーム
最も混み合う瞬間を想定して設計・負荷テストしたバックエンド。復旧を実証するカオステストも行います。
コンテンツ・動画AI
NLP、感情分析、深い意味解析、動画認識、OCRにより、コンテンツのタグ付け、検索、モデレーションを行います。
パーソナライゼーション
お客様自身の視聴者データで学習した分類、パーソナライゼーション、レコメンドエンジン。
リアルタイムデータ
レコメンド、ダッシュボード、課金にイベント発生時にデータを届ける、高速な取り込みとストリーミングのパイプライン。
SREとFinOps
可観測性、AIOps監視、予測アラート。クラウドとAIトークンの支出を測定し、最適化します。
マルチクラウドとエッジ
AWS、Azure、GCP、Alibaba Cloudとエッジにワークロードを分散し、特定のプロバイダーに縛られないようにします。
サブスクリプションと決済
決済ゲートウェイとサブスクリプション課金を、ERPと照合します。
パートナーAPI
コンテンツ、広告、測定のパートナーを、REST、Webhook、APIゲートウェイで接続します。
視聴者のプライバシー
個人データを最小化、マスキング、トークン化し、GDPR、CCPA、中東・北アフリカの個人データ保護法に備えて設計します。
AIガバナンス
EU AI Actに沿って、レコメンドとモデレーションのモデルにガードレールとアルゴリズムリスク監査を設けます。
レジリエンス
EU NIS2の対象となる通信・メディア事業者向けに、事業継続を前提としたアーキテクチャとテストを提供します。
私たちの進め方
こうしたプラットフォームを支える高同時接続のバックエンド、モバイルアプリ、リアルタイムデータパイプラインを構築し、効果の見込める領域にAIを加えます。本番環境はサイトリライアビリティエンジニアが監視・運用し、稼働率と同じくらい厳密に支出を測定します。
ピークを測定
現状のプラットフォームに負荷テストを行い、どこで破綻するかを見つけます。
スケールのために構築
測定結果が求める箇所で、バックエンド、アプリ、データパイプラインを作り直します。
運用する
サイトリライアビリティエンジニアが、合意したサービスレベルで本番環境を監視します。
テクノロジーと標準
メディア・通信の取り組みが依拠するプラットフォームとモデルを、このページの根拠となる資料の表記に沿って示します。
- モバイル
- Flutter
- React Native
- AIと機械学習
- ALLaM
- Falcon
- Jais
- データと分析
- Apache Flink
- Apache Kafka
- Databricks
- Snowflake
- クラウド
- Alibaba Cloud
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- 標準と規制
- CCPA
- EU AI Act
- GDPR
- NIS2
実績
掲載している企業ブランドは、XSIS、KONG GROUP、当社CEOおよびプリンシパルエンジニアリングリーダーが、それぞれの経歴の中で設計または提供した、過去および現在のシステム、プラットフォーム、デジタル製品を表します。第三者商標はすべて各所有者に帰属し、事実に基づく実績の識別のみを目的として記載しています。
始め方
今後の流れ
日程の調整
セッションの日程を調整するため、当社チームからメールをお送りします。
事前コンサルティングセッション
無料の30分オンライン事前相談です。目標、システム、制約を伺います。
準備状況レビュー
無料の48時間準備状況レビューで、プリンシパルアーキテクトがプロジェクトを6項目のDefinition of Readyに照らして確認し、適切なトラックを提案します。
トラックの選択
スコープが確定したプロジェクトには、拘束力のある提案書を3–5営業日以内にお渡しします。構想段階のプロジェクトはBlueprint Studioから始まります。稼働中のシステムに障害がある場合、文書化されていない場合、連携が必要な場合は、1–2週間の診断から始まります。Blueprint Studioと診断はそれぞれ固定料金で、提案書に記載します。
よくある質問
視聴者のピーク時にプラットフォームが耐えられることを、どのように確かめますか。
最初からピークを想定して設計し、それを実証します。想定視聴者数とそれを超える負荷・カオステストを行い、ユーザーが気づく前に警告する可観測性を備えます。本番環境ではサイトリライアビリティエンジニアがプラットフォームを監視し、合意したサービスレベルで対応します。
当社自身のデータでレコメンドを構築できますか。
はい。お客様の視聴者・コンテンツデータを使い、お客様の環境内で分類、パーソナライゼーション、レコメンドエンジンを構築し、重視する成果指標で評価します。
言語モデルはアラビア語に対応していますか。
はい。Jais、Falcon、ALLaMなどのアラビア語優先モデルや地域方言モデルをファインチューニングし、コンテンツや視聴者データを国内に留める必要がある場合は、プライベートクラウドまたはソブリンクラウドでホストします。
視聴者が増えるなか、クラウドとAIのコストをどう抑えますか。
支出はサービス単位・機能単位で測定します。セマンティックキャッシュと、定型的なAIタスクを小型モデルへ振り分けるルーティングで推論コストを削減し、キャパシティは需要に追従させます。
既存の放送・コンテンツシステムと連携できますか。
はい。お客様が現在運用しているコンテンツ、視聴者、課金のシステムを棚卸しし、そのAPI、イベント、ファイルを通じて接続します。新しいプラットフォームはそれらを中心に構築し、置き換えは費用対効果が認められる場合にのみ計画します。