【分析レポート：アプリケーション】メディア・エンタテインメントにおけるAI/ML

AI/ML in Media and Entertainment

実用的なメリット圧縮効率からパーソナライゼーションやワークフローの最適化まで、M＆EにおけるAI/MLの主要なユースケースを特定する。 M＆EにおけるAI/MLの影響を評価し、効率化、コスト削... もっと見る

出版社	出版年月	価格	言語
ABI Research ABIリサーチ	2021年9月30日	お問い合わせくださいライセンス・価格情報・注文方法はこちら	英語

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サマリー

実用的なメリット

圧縮効率からパーソナライゼーションやワークフローの最適化まで、M＆EにおけるAI/MLの主要なユースケースを特定する。
M＆EにおけるAI/MLの影響を評価し、効率化、コスト削減、歩留まり向上の機会を評価する。

重要な質問への回答

M＆E市場において、AI/MLは現在どこで使われているのか？
どのような状況で、どのような効果があるのか？
変化するM＆Eの状況に企業が適応するために、AI／MLはどのように役立っているか？

リサーチハイライト

M＆E領域におけるAI/MLの主要なユースケースの詳細な内訳。
M＆E分野におけるAI/MLの現在および長期的（5年後以降）な市場の可能性と影響の評価。
アドテクノロジー市場（全体および動画アドテクノロジー）のマーケットサイジング。
メディアワークフローにおけるパーソナライゼーションとAI/MLの利用に関する市場サイジング。

誰が読むべきか？

顧客基盤や消費額の維持（解約の削減など）や拡大を担当するサービスマネージャーやコンテンツマネージャー。
現在提供している製品に欠点がないかを評価し、将来の顧客のニーズや要求を計画する必要があるソリューションベンダー。
通信事業者やネットワークオペレーターのプランナーで、将来の変化するトレンドや、それがネットワークや顧客のニーズに与える影響を見極める必要がある方。

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（株式会社データリソース　03-3582-2531、office@dri.co.jp)

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Summary

このレポートでは、メディア・エンタテイメントにおけるAIとMLについて、分析・長期予測しています。

Report Desciption

Actionable Benefits

Identify key use cases for AI/ML in M&E, from compression efficiencies to personalization and workflow optimizations.
Evaluate the impact of AI/ML in M&E and assess opportunities to generate efficiencies, reduce costs, and increase yield.
Determine a timeline for future applications of AI/ML, enabled by upcoming technologies like XR.

Critical Questions Answered

Where is AI/ML being used today in the M&E market? In what capacity and to what effect?
How is AI/ML helping companies adapt to the changing M&E landscape?
How big I the market opportunity for personalization (premium content/services and advertising) and content contextualization?

Research Highlights

Detailed breakdown of key use cases for AI/ML in the M&E space.
Assessment of current and longer-term (beyond 5-year forecast window) market potential and impact for AI/ML in M&E.
Market sizing for ad tech market (total and video ad tech).
Market sizing for personalization and use of AI/ML in media workflows.

Who Should Read This?

Service and content managers responsible for maintaining (i.e. reducing churn) or growing the customer base and spend.
Solutions vendors who need to assess current product offerings for any shortcomings and plan for future customer needs and demands.
Planners within telcos and network operators who need to identify future transformative trends and its impact on the network and the needs of its customers.

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1. EXECUTIVE SUMMARY

2. SETTING THE STAGE

3. AI/ML USE CASES IN M&E: PERSONALIZATION, PROCESSING CONTENT, AND METADATA

3.1. Automated Media Metadata Tagging

3.2. Automated Closed Captioning, Subtitling, and Localization via Natural Language Processing

3.3. Automated Content Monitoring and Compliance Marking

3.4. Content Recommendation and Personalization

3.5. Advertisement Personalization

4. AI/ML USE CASES IN M&E: WORKFLOWS AND ANALYSIS

4.1. Content Creation

4.2. ML for Encoding Optimization

4.3. Detection of Consumer Patterns, BI, and Analytics

5. NEW OPPORTUNITIES ON THE HORIZON

5.1. Contextual Commerce

5.2. Future Impact of XR and Other Enabling Technologies

6. KEY TAKEAWAYS AND RECOMMENDATIONS

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