視聴者は以前にも増して多くのコンテンツを閲覧するようになっています。ほぼ無限のコンテンツを、いつでもどこでもどの画面でも視聴したいと視聴者の多くが期待しているため、メディア企業の事業や経営が変化しつつあります。お客様の要望に応えるスピードで変革を進めるには、メディアテクノロジーとソリューションを柔軟に組み合わせ、コンテンツ作成を加速して、最適な視聴者が最適なタイミングと最適な画面で視聴できるよう配信することが必要です。
ここに AWS の強みがあります。AWS は高度にスケーラブルかつ伸縮自在でセキュアなクラウドサービスを提供して、コンテンツを作成、保存、処理、配信します。そして、メディアのバリューチェーン全体に組み込まれた Machine Learning と Analytics を併用することで、効果的なコンテンツ投資とコンテンツライブラリを有効活用でき、ユーザー別に最適化したエクスペリエンスで顧客に満足をもたらすことができます。
セグメント別の詳細
スタジオから放送局まで、メディアバリューチェーン内のあらゆるメディア企業は、変化し続ける視聴者の期待に応えるため、俊敏性とイノベーションを追い求めています。それぞれの段階で AWS はお役に立ちます。
メリット
柔軟性
ストレージ、コンピューティング、統合などの AWS のコアサービスにより柔軟性の高い基礎が構築されます。お客様は AWS の専用メディアソリューションや AWS の豊富なパートナーエコシステムを併用して、ビジネスを構築することができます。
俊敏性
新機能の試験、起動、公開を数か月ではなく数分で実行できます。ハードウェアの準備にではなく、優れたコンテンツの作成、拡販、配信にリソースを集中できます。
インテリジェンス
Machine Learning と分析がメディア向けに完全統合されました。AWS の ML と Analytics によってすべての開発者とデータ技術者がツールを手にすることができ、コンテンツとデータの価値を享受できます。
グローバルスケール
オンデマンドで従量課金制の処理能力と料金はビジネスの拡大とともに増加します。AWS のグローバルに提供するサービス規模によって、顧客がより近いものになり、地理的状況によらずグローバルな能力が利用できるようになります。
M&E 用の Machine Learning と分析
AWS Machine Learning (ML) と分析を使用して、自動化、事業拡大、イノベーションを実現します。メディア企業はデータであふれていますが、この価値を享受する方法を知らない企業は多くありません。ML と分析によって、時間を要する手作業の処理が自動化され、ビジネスの決定をより良いものにするインサイトがもたらされます。ML と分析は AWS のメディアワークフローに完全統合されており、異常検知と予測的分析によって、コンテンツのつながりの強さに応じた規模でパーソナライズ化を行い、メディアファイルからメタデータを抽出し、サービスの質を管理します。
