AI901-Foundry#215
Content Understanding の Video analyzer における「シーン検出 (scene detection)」の代表的な活用法として、最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: D】の理由
Video analyzer のシーン検出は、動画を意味的に区切られた区間 (オープニング / 本編 / インタビュー / 商品紹介 / エンディング 等) に自動分割し、各シーンに対しメタデータ (タイトル / 主な被写体 / 主要話題 / 開始終了タイムコード) を構造化抽出する機能です。動画の自動チャプタリング / ハイライト生成 / 教育コンテンツの章構成抽出 / 違反シーンのフラグ立てなど、多様な業務ユース ケースで活用されます。analyzer スキーマで「シーン タイトル」「主要被写体」「主要話題」のような業務語彙のフィールドを宣言的に定義でき、業務システム連携が容易です。
【他選択肢が違う理由】
Video analyzer のシーン検出は、動画を意味的に区切られた区間 (オープニング / 本編 / インタビュー / 商品紹介 / エンディング 等) に自動分割し、各シーンに対しメタデータ (タイトル / 主な被写体 / 主要話題 / 開始終了タイムコード) を構造化抽出する機能です。動画の自動チャプタリング / ハイライト生成 / 教育コンテンツの章構成抽出 / 違反シーンのフラグ立てなど、多様な業務ユース ケースで活用されます。analyzer スキーマで「シーン タイトル」「主要被写体」「主要話題」のような業務語彙のフィールドを宣言的に定義でき、業務システム連携が容易です。
【他選択肢が違う理由】
- A〜C: いずれも別領域の機能で、シーン検出の本来の用途ではありません。

コメント