クラウドを活用したハイライト映像制作フローの高速化 / Speeding up the Highlight Video Production Process Using Cloud Technology for FIFA World Cup Qatar 2022

FIFA ワールドカップ カタール 2022におけるハイライト映像制作における課題と、開発が取り組んだ内容についてお話しします。

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Transcript

2. 自己紹介 中澤 優一郎 経歴 2012年入社 Amebaスマートフォンプラットフォーム 2014年~ 株式会社マッチングエージェント 2015年~ 株式会社AbemaTV 2021年~ コンテンツエンジニアリングマネージャーを担当 株式会社AbemaTV 開発本部 コンテンツエンジニアリンググループ マネージャー
3. アジェンダ 4. 今後の取り組み 1. ハイライト制作について 2. オフライン編集支援 3. 納品改善
4. ハイライト制作について
5. ハイライトとは スポーツ競技の試合や大会の中から、注目のプレー、得点シーン、などの重要なシーンなどをまと めた短い映像 解説
6. FIFA ワールドカップ カタール 2022 におけるハイライト制作 種類 内容 公開要件 編集工程 注目映像/試合ハイライト 試合中の重要なイベントの切 り出し 即時 少 ・カット デイリーハイライト 前日の複数の試合内容をまと めてナレーションなどを入れた もの 翌日12:00まで 多 ・カット ・ナレーション ・テロップ入れ
7. 映像制作フローについて 撮影 収録 オフライン 編集 オンライン 編集 納品 公開 作業者が独立した 環境下で行う 編集作業 (オフライン作業) 素材を収集し、映像を 繋ぐ作業を行う。 ナレーション収録 などを行い 映像の最終仕上げを行 う作業。 映像品質の 確認作業や、 映像配信に適した形に 映像変換を行う。 配信された映像を スタジオで収録 メディアなどに 保存する サムネイルや 概要などを設定し ユーザーに届ける。
8. 開発における取り組み 撮影 収録 オフライン 編集 オンライン 編集 納品 公開 オフライン編集/納品をスコープに開発を実施
9. オフライン編集支援
10. 開発における取り組み 撮影 収録 オフライン 編集 オンライン 編集 納品 公開
11. オフライン編集とは FIFA提供素材 テレビ朝日 カメラ素材 ABEMA カメラ素材 過去大会 素材 編集者 オンライン編集 複数の映像素材を元にした編集作業（ カット編集 / テロップ入れ ） その他素材 ・カット編集 ・バンパー挿入 公開 ・MA ・画面加工 ・テロップ入れ オフライン編集 映像素材
12. オフライン編集における課題 ABEMAスタジオにおけるオフライン編集の課題 • 拠点をまたぐ素材管理の課題 • 映像素材のフォーマットの課題 AbemaTV 収録素材 FIFA提供素材 過去素材 拠点B 拠点C MA室 変換/保存 テレビ朝日
13. 拠点をまたぐ素材管理 クラウドを活用し複数拠点を前提とした素材網の構築 • スタジオ設備/キャパシティの課題解決 • 拠点間データコピーの課題解決 ABEMAスタジオ 拠点B 拠点C MA室
14. ABEMAスタジオ オフライン/リモート アクセス AWS Cloud 素材管理 システム 外部拠点 拠点をまたぐ素材管理 リモートアクセス クラウド上の素材管理システム + リモート制作環境の提供 • リモート/オフラインのハイブリット編集環境の実現 外部素材 収録素材 収録サーバー Amazon S3 MA室
15. AWS Cloud リモートアクセス環境について AWS WorkSpacesを利用 • 素材管理システムとの連携によりダウンロードなしでの編集 • ピーク時で最大15台活用 VPN 素材管理 システム AWS WorkSpaces AWS Storage Gateway Amazon S3 拠点B 拠点A VPN 編集ソフト
16. リモートアクセス環境について AWSと連携し編集要件を満たす環境の構築 ネットワーク環境 RTT10~20 msec以内、有線接続 WorkSpaces バンドル GraphicsPro.g4dn
 (16 vCPU、122 GiB メモリ、1 GPU) 
 WorkSpaces OS Windows 10 (Server 2019 based) 通信プロトコル PCoIP
17. 映像素材フォーマットに関する課題 制作方式 フレームレート FIFA公式素材 PAL 50Hz ABEMA/テレビ朝日の収録素材 NTSC 60Hz フレームレートの課題 • ヨーロッパ/アジアの制作文化の異なりにより均一でない
18. 映像素材フォーマットに関する課題 ウォッチフォルダ形式の変換システムを開発 • 作業者は変換を意識せずにフォルダにアップするだけで完結 ストレージ アップロード input/変換元ファイル .mov 変換素材の利用 トランスコード output/変換後ファイル .mxf 変換 input output 変換元ファイル.mov 変換後ファイル.mov 編集者 イベント フレーム レート変換
19. AWS Cloud 映像フォーマットに関する課題 Amazon S3 output bucket AWS Elemental MediaConvert Amazon EventBridge AWS Lambda Amazon S3 input bucket AWS Lambda Amazon SNS 映像変換ワークフローの構築 • AWS Elemenatal MediaConvertによるスケーラブルで高速な変換 • AWS Workspsaces と連携することによりダウンロードなしでの作業 invoke upload video upload convert video convert config AWS Storage Gateway
20. オフライン編集支援 素材管理環境・変換における環境を提供し、以下の利用実績を構築 素材管理 素材容量 203.5 TB VDI環境 Max 15台 映像変換 変換した件数 2,660件 変換尺 約195時間 平均変換速度 1.0x (実尺と等倍) 平均キュー待ち時間 30秒未満
21. 納品改善
22. 開発における取り組み 撮影 収録 オフライン 編集 オンライン 編集 納品 公開
23. 納品改善 既存フローの納品速度の課題 • 変換・QC(Quality Control)の作業工数大 ◦ 変換システムの速度 ◦ 納品のイレギュラーに対応するため QCの厳密性を重視 映像尺 想定ケース 変換 マニュアルQC (映像プレビュー etc…) 1分尺 みどころ 7分 1分 10分尺 試合ハイライト 16分 5分 20分尺 デイリーハイライト 28分 10分
24. 納品改善 入稿規定 & ソフトウェアの固定化 • Adobe Premiere Pro を採用 コンテナ（ファイル拡張子） MOV 映像 コーデック ProRes422 レゾリューション 1920×1080 ピクセル縦横比 1:1（正方形ピクセル） フィールド周波数 59.94Hz フレームレート 29.97fps スキャンタイプ インターレース フィールドオーダー トップフィールドファースト （奇数を先に表示） 音声 コーデック リニアPCM サンプリングレー ト 48kHz ビット深度 16bit トラック数 4Track チャンネル構成 1CH　モノラル
25. 納品改善 アップロード 従来の工程 : QCの厳密性 ◎ / 時間 ▲ トランスコード 自動 QC マニュアル QC 完パケ 今回実現した工程 : QCの厳密性▲ / 時間 ◎ アップロード トランスコード 自動 QC 完パケ 速度を優先する自動QCを前提としたワークフロー設計
26. AWS Cloud AWS Step Functions Transcode Workflow QC Workflow 納品改善 Amazon S3 output bucket AWS Elemental MediaConvert Amazon EventBridge AWS Lambda Amazon S3 output bucket AWS Lambda Amazon EC2 AWS Lambda Amazon S3 output bucket Video File Notify ・I/P変換 ・ロゴ入れ ・フォーマット変換 QC + トランスコードを行うクラウドワークフロー QC Result
27. 納品改善 想定ケース 従来フロー 新フロー 1分尺 みどころ 8分 2分 10分尺 試合ハイライト 21分 6分 20分尺 デイリーハイライト 38分 12分 • 速報性を重視するワークフローのステップ設計 • AWS MediaConvertによる変換速度の大幅改善 従来フローに対して大きな速度改善を達成した
28. クラウド VDI VDI 外部拠点 ABEMAスタジオ 構築した制作フロー全体 素材管理システム 編集者 編集者 映像素材 収録 サーバー MA 変換ワークフロー 納品ワークフロー FIFA素材 ・フレームレート変換 ・インタレース➡プログレッシブ変換 ・ABEMAロゴ入れ ・フォーマット変換 編集ソフト 編集ソフト 編集ソフト
29. 今後の取り組み
30. 今後の取り組み 1. 制作における更なるクラウドの活用 3. より高速なワークフローの構築 2. 映像制作に対するAI領域の活用