【IP ISSUE】OTTストリーミングに隠された特許技術たち

現代を生きる多くの人々は、少なくともひとつのOTTサービスを利用していると思います。実際、近年ではOTTサービスの視聴時間が継続的に増加する一方で、テレビの視聴時間は徐々に減少しており、コンテンツの消費スタイルそのものが大きく変化していることが分かります。ある調査によると、10人中の8人がOTTを利用しているとのことで、ストリーミングサービスはもはや私たちの日常にしっかりと根づいた存在と言えるでしょう。

▲OTTサービス画面　〈出処：gettyimagesbank.com〉

最近では、多くの映画やシリーズ作品がテレビや映画館よりも先に、あるいは独占的にOTTサービスで公開されるケースが増えています。
このようにOTTプラットフォームがコンテンツの消費者と提供者の間で中心的な役割を担うようになった理由としては、どこにいても高品質なコンテンツを楽しめること、そして個人の好みに合わせたレコメンド機能の便利さが大きいと言えるでしょう。

そんな便利なOTTサービスが、実は数えきれないほどの特許技術によって支えられた「特許のかたまり」であることをご存じでしょうか。

実際に代表的なOTTブランドである「Netflix(ネットフリックス)」は、世界でおよそ2,000件もの特許を出願している「特許モンスター」として知られています。

今回は、OTTストリーミングを構成するさまざまな特許技術を通して、私たちが普段何気なく利用しているOTTの裏に隠されたテクノロジーを一緒に見ていきたいと思います。

「最近のトレーラー映像は、みんな“こう”作っているんです。」

近年、多くのOTTサービスでは、新作コンテンツの発表時に本編の一部を活用した「トレーラー」映像を積極的に制作・公開する傾向が見られます。

かつてはトレーラーを1本作るために、制作者が本編の中から使いたいシーンを一つひとつ探し出し、手作業で編集する必要がありました。

しかし、この方法は膨大な作業負担がかかり、現在の制作環境にはそぐわない非効率的な作業だったのです。

▲ネットフリックス「トリガー」公式トレーラー
〈出処：Netflix公式Youtube〉

多様なコンテンツを提供するOTTの特性上、毎年数十本から数百本におよぶ作品を配信しなければならないNetflixは、制作プロセスの効率化が大きな課題となっていました。そこでNetflixは、従来の方法の限界を機械学習アルゴリズムと自動化によって解決する道を選びました。

トレーラー制作に関する一種の公式を構築し、それを機械学習によって学習させたうえで、アップロード予定のコンテンツから最も効果的なシーンを自動的に選び出し、トレーラーを生成するシステムを開発しました。

▲Wipsglobal.com、US 12374372、「Automatic trailer detection in multimedia content」

このアルゴリズムは、各メディアアイテムからビデオショットを抽出・分析し、それぞれのショット間の相対的な類似度をスコア化して、主要なシーンを一つにまとめることでトレーラーを生成する仕組みです。

つまり、人の手で行っていた作業を機械が代わりに行うことで、従来に比べて時間と労力を大幅に削減し、制作リソースをより効率的に活用できるようになったのです。

このような技術は、近年のOTT業界で次々と新しいコンテンツを制作・公開することが当たり前になっている状況を考えると、非常に重要な意味を持ちます。
自動化されたトレーラー制作技術は、常に新しいコンテンツを求めるユーザーのニーズを的確に捉え、その戦略効果を最大化する強力な武器であり、同時に競合他社への牽制手段でもあると言えるでしょう。

???：視聴履歴をビッグデータで分析して、あなたの「心」を読んでみました。

かつて、「YouTube Algorithm brought me here(YouTubeのアルゴリズムが私をここに連れてきた)」というコメントが流行したことがありました。
このコメントは、「なぜこの動画がおすすめに出てきたのかは分からないけれど、面白いからまあいいか」というニュアンスを持つ、いわば冗談めいた「ミーム」の一種でした。

▲Youtubeの推奨アルゴリズム関連インターネットミーム
〈出処：Reddit- r/PewdiepieSubmissions〉

YouTubeは、昔から「面白いけれど、なぜこれをおすすめされたのか分からない」動画を勧めてくることで有名でした。そのため、人々はYouTubeのアルゴリズムを不思議に感じつつも、一種のユーモアとして楽しむ文化が自然と生まれたのです。しかし、こうした「正体不明のおすすめ」さえも、実はGoogleの緻密なアルゴリズムが、ユーザー自身も気づいていなかった隠れた好みを見抜いた結果だと言えるでしょう。では、どうしてアルゴリズムは私たち自身さえ知らなかった「好み」を、ここまで正確に見抜くことができるのでしょうか？

その秘密を解き明かす鍵は、Googleが2013年に出願した「動画の同時発生統計に基づく動画推薦」に関する特許にあります。
これは、現在のYouTubeアルゴリズムを支える最も重要な中核技術のひとつです。

▲AI Summary、US8868481、「Video recommendation based on video co-occurrence statistics」

このシステムは、ユーザーが視聴中の動画と、推薦リストに表示される他の動画との関連データを分析し、ユーザーの行動パターン(どの動画をクリックしたのか、どのくらいの時間視聴したのか など)を基に、最適化された新しいおすすめリストを提示する仕組みになっています。

▲Drawing、US8868481、「Video recommendation based on video co-occurrence statistics」

つまり、「なぜこの動画がおすすめに出てきたのか分からない」と感じる動画も、実は以前に視聴したコンテンツと何らかの関連性があったり、これまでの視聴パターンをもとに「きっと気に入るだろう」と判断して推薦されているのです。
一見すると突拍子もなく見える「謎の動画」たちも、実は恐ろしいほどの分析力を持つYouTubeアルゴリズムによって計算された結果だったと考えると、YouTubeの緻密な分析力が少し怖く感じられてきます。

こんにちは～！映画館レベルのオーディオです！私がOTTを救いました！

映像や音響のコーデックでその名前をよく目にする「ドルビー・ラボラトリーズ(Dolby Laboratories)」は、さまざまな映像・音声規格を開発してきたことで知られています。
映画業界では、このドルビーの規格がまるで「聖書」のように扱われるほど重要な存在なのです。

▲Dolby Atmosロゴ
〈出処：Dolby〉

その中でも、ドルビーを代表する音響技術である「Dolby Atmos(ドルビーアトモス)」は、「臨場感あふれる没入型サウンド」をコンセプトとした最新のオブジェクトベース・サラウンド音響技術です。
従来のサラウンドをさらに進化させ、スクリーン上の物体と劇場内の音響を1対1でリンクさせる仕組みを採用した、映画館向けの音響技術かつシネマ規格でもあります。

▲Dolby Atmosシステムの適用例示
〈出処：Dolby Professional〉

従来のサラウンドよりも多くのスピーカーを360度あらゆる方向に設置する必要があり、さらに音の反射まで考慮して空間設計を行わなければならなかったため、大型シネコンの中でもごく一部の劇場でしか導入できない規格として知られていました。

しかし、Dolby Atmosは仮想空間内で音の位置を正確に解析し、その位置に対応するスピーカーへ音を出力するという原理上、多くの制約がありました。そのため、PCやスマートフォン、さらにはホームシアターでの再現は事実上不可能とまで言われていたほど、非常にハードルの高い技術でした。

▲Wipsglobal.com、EP3434023、「Near-Field rendering of immersive audio content in portable computers and devices」

しかしドルビーは、この技術を「仮想化」することで、一般的なステレオスピーカーなどの身近なデバイスでもDolby Atmosの環境をそのまま再現できるようにして、現在ではAtmos技術が広く利用されるようになったのです。そして、こうした実現を可能にした背景には、ドルビーが2016年に出願した特許の存在が大きく貢献しています。

その特許とは、「携帯型コンピューターおよびデバイスにおける没入型オーディオコンテンツのフィールドレンダリング」に関するもので、通称「Near Field(ニアフィールド)」特許と呼ばれています。

この技術は、完璧なサラウンド環境が整っていなくても、ステレオスピーカーを通じて機械的に調整されたサウンドを出力し、Dolby Atmosを仮想的に再現するというものです。つまり、音の周波数や音量を精密に制御することで、ステレオスピーカーでも立体感のある“仮想サラウンド”を実現する技術なのです。

この技術のおかげで、スマートフォンやPCでも現場感あふれるサウンドを楽しむことができるようになり、現在主流となっているOTTプラットフォームもその恩恵を受けることになりました。OTTサービス各社は、自社コンテンツの品質向上を目的として、プラットフォームレベルでDolby Atmos機能を積極的に採用するようになり、その結果、OTTと従来のメディアとの間にあった没入感の差を大きく縮めることに成功しました。まさに市場の流れを一変させた画期的な技術と言えるでしょう。

総合コンテンツプラットフォームへ進化するOTT、その発展はどこまで続くのか？

▲国際ストリーミングフェスティヴァルポスター
〈出処：国際ストリーミングフェスティヴァル公式サイト〉

ここまで、OTTストリーミングに隠された核心技術を特許を通して見てきました。
近年、OTTの領域は映画やドラマといった従来の枠を超え、スポーツやeスポーツなど多様な分野へと拡大し、私たちのコンテンツ消費のあり方を大きく変えつつあります。
最近では、今年開催された「国際ストリーミングフェスティバル」にも大きな注目が集まって、OTTの価値は今後ますます高まっていくことでしょう。
単なる映像プラットフォームから、多彩なコンテンツを提供する「総合コンテンツプラットフォーム」へと進化を遂げつつあるOTTが、これからどのような技術と融合し、どんな華麗な変身を遂げるのか、その行方に注目が集まっています。

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