デジタルアセット管理ワークフロー
プランニングから設計、審査、承認、公開までのワークフローの作成を容易にし、アセットをよりスピーディに市場へ投入します。
単なる説明文の域を超え、企業固有のキーワードを用いたインテリジェントな内容で画像や動画、テキストベースのアセットのタグ付けを自動化します。Adobe Senseiが、人工知能(AI)とマシンラーニング(機械学習)を活用してコンテンツの内容を理解し、適切で記述的なタグを生成します。
アセットへのタグ付けは、クリエイターだけでなく、マーケターにとっても悩みの種です。自動タグ付けは、多くのコンテンツクリエーターの重荷を軽減してきましたが、ほとんどのソリューションが提供するタグは一般的なキーワードばかりで構成され、最適なアセットをすばやく見つけるために必要な詳細情報を含んでいませんでした。
Adobe Experience Manager Assetsだけが唯一、自己学習アルゴリズムを使用してアセットの内容を詳しく説明するタグを作成できるので、わずか数回のクリックで適切なアセットを見つけ出すことができます。スマートタグで使用されるアドビの人工知能とマシンラーニングのフレームワークであるAdobe Senseiは、一般的なタグと企業固有のタグの両方を認識して、画像や動画、テキストベースのアセットに自動的に適用するようにトレーニングすることが可能です。例えばトレーニングすることで、ミッキーマウスのような企業固有の画像アセットを認識して、「ミッキーマウス」というタブを自動的に追加します。動画ファイルにおいては、スマートタグを使用すると、利用者は自動追加されたタグをクリックすることで、動画内でそのオブジェクトまたはフレーズが現れるポイントにジャンプできます。
マシンラーニング
Adobe Senseiを活用して適切なアセットをすばやく見つけ出せるようになります。高度なアルゴリズムが学習と適応を重ね、アセットの内容に即して企業ごとに固有のタグを自動的に追加できます。
分類を生かした検索
従業員やパートナーが頻繁に使用するキーワードや階層を生かした検索により、アセットを容易に見つけ出すことができます。
自動トレーニング
トレーニングワークフローを自動的に実行し、スマートタグシステムにフォルダーアセットやそのタグについて学習させることができます。
色ベースのタグ付け
画像解析にAIを利用し、色の構成やその比率を判断して、色の値をメタデータに自動的に追加できます。また、検索にもAIを利用し、色の名前、HEX、RBG値などのさまざまな色の値にもとづいてアセットを見つけることができます。
スマートタグのアルゴリズムが検索システムを進化させ、必要なときに必要なものを見つけ出せるようにする仕組みをご紹介します。
プランニングから設計、審査、承認、公開までのワークフローの作成を容易にし、アセットをよりスピーディに市場へ投入します。
メタデータのカスケーディングフィールドを定義するか、サードパーティのシステムやファイルからメタデータを一括インポートすることで、メタデータの追加を効率化し、アセットの検索機能を強化します。
ひとつの言語で検索キーワードを入力すれば、Adobe Senseiがそれを瞬時に翻訳し、事前に定義されたあらゆる言語のライブラリを横断的に検索して、該当するアセットを提示します。英語のメタデータしかない場合でも問題ありません。