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re:Invent 2024: BundesligaのGenerative AI活用 - AWS導入事例

2024/01/01に公開

AWS

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はじめに

海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！

📖 AWS re:Invent 2024 - Revolutionizing sports with generative AI: The Bundesliga trailblazer (SPT207)

この動画では、ドイツのプレミアサッカーリーグBundesligaにおけるGenerative AIの活用について、AWS Professional ServicesのElif Dogan氏らが解説しています。Bundesligaでは、試合中の選手とボールの位置を1秒間に25回、1試合で360万のデータポイントを収集し、Bundesliga MatchFactsと呼ばれるリアルタイム統計の作成に活用しています。また、Amazon Personalizeを用いたアプリのパーソナライゼーションや、Amazon Bedrockを活用したLive Tickerの自動生成、さらにはコンテンツのローカライゼーションなど、AWSの各種サービスを駆使した革新的な取り組みを進めています。特に注目すべきは、AIを活用したコンテンツ制作の効率化により、年間で707点の試合日用グラフィックや846本の動画を制作している点です。

※ 動画から自動生成した記事になります。誤字脱字や誤った内容が記載される可能性がありますので、正確な情報は動画本編をご覧ください。
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re:Invent 2024関連の書き起こし記事については、こちらのSpreadsheet に情報をまとめています。合わせてご確認ください！

本編

Bundesligaとイノベーション文化：AWSパートナーシップの概要

みなさん、本日はご参加いただきありがとうございます。今日最後のセッションとなりますが、皆様にとって有意義な学びと気づきがあることを願っています。本日は、BundesligaのGenerative AIの取り組みについてお話しさせていただきます。Bundesligaをご存じない方のために説明させていただきますと、ドイツのプレミアサッカーリーグです。なお、アメリカの視聴者の方々のために申し上げますと、サッカーのことを本セッションではフットボールと呼ばせていただきます。

私の自己紹介をさせていただきます。私はElif Doganと申しまして、AWS Professional Servicesチームのプリンシパルエンゲージメントマネージャーを務めております。BundesligaのAWSテクノロジーロードマップを担当しています。本日は2人の同僚と一緒に登壇させていただきます。DFL Deutsche FußballligaのStrategic Cooperations部門のヘッドを務めるLuccas Roznowiczと、DFL Digital SportsのCEOを務めるBastian Zuberです。

こちらが本日のアジェンダです。テクノロジーの話に入る前に、Amazonのイノベーション文化についてお話ししたいと思います。パートナーや顧客の皆様の中には、すでに私たちのイノベーションの進め方をご存じの方もいらっしゃいますが、まずは文化についてお話しさせていただきます。これは私たちがスポーツ関連のお客様、特にBundesligaと取り組む際のアプローチです。その後、Bundesligaと共に実現してきた成果についてご紹介し、LuccasがBundesligaのイノベーションストーリーと継続的なイノベーションへの戦略についてお話しします。そして最後に、BastianがGenerative AIへの取り組みと、Bundesligaの今後の展望についてお話しします。

Amazonのカスタマーオブセッションと意思決定プロセス

皆様もご存じかもしれませんが、私たちのミッションは「地球上で最もカスタマーセントリックな企業になる」ことです。これは非常に広範なミッションで、参入する市場やターゲットとする領域に制限や制約を設けていません。産業や地域によって定義されるものではなく、私たちは継続的なイノベーションを実現するために、あらゆることの中心にお客様を置いています。このミッションは広範である一方で、非常に具体的でもあります。なぜなら、私たちが意思決定を行う際の決め手となる問いは、「それは本当にカスタマーオブセッションなのか」「お客様にとってどのような意味があるのか」ということだからです。

2016年、Jeff Bezosは株主への手紙の中で、カスタマーオブセッションであることの多くの利点について述べました。彼は、お客様は幸せだと報告し、ビジネスが順調であっても、常に美しく、素晴らしく不満を持っているということを強調しました。すべての活動の中心にお客様を置くことで、お客様のために継続的な改善を行うための無限のインスピレーションとイノベーションが生まれるのです。

Customer-obsessedであることを象徴するメカニズムの1つが、Working Backwardsです。このメカニズムにより、私たちは達成したいことについて本質的に考え始め、そこから逆算して考えることができます。アイデアから始めて、達成しようとしているビジョンを見据え、そこからそのアイデアを実現するために逆算して取り組んでいくのです。もう1つ共有したい考え方が、One-way、Two-way Door Decisionです。これはAmazonで採用している考え方で、お客様も取り入れているのを目にします。ビジネスではスピードが重要であることはご存知の通りで、素早く判断を下してマーケットに投入する必要があります。One-way Door Decisionと呼んでいるのは元に戻せる判断なのでリスクが低く、一方でTwo-way Door Decisionは長期的な影響を及ぼす可能性のある判断です。

スポーツやスポーツクラブについて考えると、そこには多くのアクションがあり、非常に速いペースで進んでいきます。そのため、小規模からスタートし、多くの実験を行い、スピーディーに製品をマーケットに投入することが重要です。そして、これは私たちのCEOであり社長のAndy Jassyの言葉ですが：「経験には圧縮アルゴリズムがない」とよく言っています。

実験を通じて、ゆっくりと始めながら、広範な実験を重ねて大きなステップを踏んでいくことで、実際にプロセス全体を通して学んでいくのです。これが私たちがBundesligaで取っているアプローチであり、後ほど彼らからお話を聞いていただけます。

AWSによるスポーツ業界変革：データ活用からファン体験まで

AWSで私たちがどのようにスポーツ業界を変革しているのか、お話ししましょう。 AWSではスポーツに関して異なる領域に注目しています。最初の領域は皆さんにも関係のあることです - そこには膨大なデータが存在しており、スポーツでも同様です。選手一人一人、ボールの位置、ファンの好み、そして彼らの行動、すべてがデータとして捕捉されています。このデータを活用して、データストーリーテリングやパフォーマンス指標を構築し、クラブやチームが戦略に関するデータ駆動型の意思決定を行い、フィールド上のパフォーマンスを向上させ、ファンのニーズに基づいてカスタマイズされたパーソナライズされたコンテンツを提供できるようにしています。National Football Leagueでは、選手の怪我の健康と安全に関するプロダクトのために、週に5億のデータポイントを収集する怪我予測機能を持っています。

2番目の領域は、Live Cloud Productionです。高品質で低遅延、持続可能なクラウドベースのプロダクションを実現することで、パーソナライズされたインタラクティブなファン体験を創出することができます。3番目の領域はスマートベニューに焦点を当てています - バッグや財布を持たずにスタジアムに入場することを想像してみてください。Amazon One IDマネジメントシステムですぐに認識され、WCAテクノロジーを使用して売店に行くことができます。IoTやセンサーによって持続可能なファン体験が提供され、列に並ぶ必要がなく、すべてが指先一つで利用できます。

最後になりましたが、ファンデータとアナリティクスについてお話しします。ファンに最高のサービスを提供するためには、ファンを特定し理解する必要があります。パーソナライズされた個別の体験を創出する必要があり、それはデータ収集から始まります。そして、ファンの360度プロフィールを統合的に作成することで、ファンについての理解を深め、個別の体験を提供することができます。もちろん、Generative AIはこれら4つの領域すべてに応用可能です。世界の主要組織の多くが、AWS、AWS Professional Services、そしてAWSパートナーと協力して、革新的なソリューションの移行と展開を行っています。

私たちはスポーツ業界を再形成しており、多くのユースケースがありますが、今日はBundesligaに焦点を当てたいと思います。まず質問させていただきます：会場の中でBundesligaの試合を見たことがある方はどれくらいいらっしゃいますか？サッカーは90分の試合だけではありません - 感情であり、野心であり、情熱なのです。ドイツではサッカーへの愛が圧倒的です。Bundesligaは毎シーズン2,600万人のファンがスタジアムで試合を観戦し、世界中で10億人以上のファンが試合を追いかけています。私たちのBundesligaとのパートナーシップは2020年に始まり、それ以来革新を続けています。

  スタジアムで感じる情熱とエネルギーの一部を感じていただけたと思います。 具体的なユースケースに入る前に、データ収集の部分とBundesligaが実際にどのようなデータを活用しているのかについてお話ししたいと思います。これは私たちが一緒に構築する多くの製品の基盤となるものだからです。Bundesligaのデータを見ると、4つのレベルがあります。第一層は試合映像で、Bundesligaはメタデータや画像を含む15万時間以上の過去の試合映像を持つ、世界最大のサッカーアーカイブを保有しています。第二層はスポーツデータで、このデータを直接使用する製品について説明する際に詳しく見ていきます。第三層はBundesliga MatchFactsや、私たちがBundesligaと共に構築した高度な統計などの洞察です。最上層はビジネスデータで、意思決定を支援しフィードバックループを作成するために収集するKPIが含まれます。

スポーツデータについてお話ししましょう。 Bundesligaの各スタジアムには16から20台のカメラが設置されています。これらは放送用カメラではなく、データを収集するためのトラッキングカメラです。選手とボールの位置を1秒間に25回、1試合で360万のデータポイントを収集しています。さらに、ゴール、ペナルティ、コーナーキックなど、サッカーフィールドで起こる重要なイベントデータも収集しています。私たちはこのデータを収集し、製品を構築するために活用しており、これが次のトピックであるBundesliga MatchFactsにつながります。

このデータを使用して、Bundesliga MatchFactsと呼ばれるリアルタイム統計を作成しています。Bundesliga MatchFactsの目的は、ファン体験を向上させ、試合についてより深い洞察を提供することです。 AWSのサーバーレスアーキテクチャでデータを収集し、Amazon SageMakerなどのAWSサービスを使用してこのデータを処理しています。これまでに合計15のBundesliga MatchFactsを作成しています。次回Bundesligaの試合を観戦する際には、これらの統計の一部を目にすることができるかもしれません。

Bundesligaのデータ戦略とMatchFactsの実現

次に、放送からパーソナライゼーションに話を移したいと思います。ファンとつながるための最も重要なデジタル配信チャネルの1つが、Official Bundesligaアプリです。私たちには何百万人ものユーザーがいて、パートナーシップ開始以来、より個別化されたファン体験を作り出すために重要な取り組みを行ってきました。これからその内容についてご説明させていただきます。 Bundesligaには、Bundesliga 1とBundesliga 2があり、合計36のクラブがあります。私たちのアイデアの1つは、コンテンツをパーソナライズしてより多くのファンを惹きつける方法を見出すことでした。調査を通じて、各ファンは平均して4つのクラブを応援していることがわかりました。

ファンは好きなチームを持っていても、他のクラブについても知りたいと考えており、それぞれのファンが独自の好みを持つユニークな存在となっています。地理的要因や人口統計、そして彼らの独自の好みを反映する追加のデータポイントを考慮すると、かなりの量のデータが蓄積されます。これにより、140万通りのクラブの組み合わせと、それぞれの個人の好みが生まれます。私たちはこれらの情報をすべてAmazon Personalizeに入力し、よりパーソナライズされたファン体験を作り出しています。

具体的にどのようなものか見てみましょう。私自身は4つのクラブを応援していますが、ここに表示されているのは、今シーズン私が応援している4つのクラブの画面です。選択した好みに基づいてパーソナライズされたコンテンツが表示されているのがお分かりいただけると思います。このパーソナライズされた体験をローンチした後、私たちはフィードバックと情報を収集し始め、継続的な改善とイノベーションを行っています。その結果、アプリの利用が17%増加し、記事を読むセッションが32%増加、さらに読まれた記事の総数が67%増加しました。

また、 Official Bundesligaアプリについてもご紹介させていただき、AWSが提供するBundesliga MatchFactsの高度な統計がどのようなものか実演したいと思います。チームレベルまたは選手レベルで統計を選択して、お気に入りの選手のパフォーマンスを理解することができます。試合中のお気に入りチームの選手のシュートスピードなどの詳細も確認できます。ここで、Bundesligaがどのようにイノベーションを行い、どのような戦略を展開しているかについて説明するため、Luccasをステージにお招きしたいと思います。

DFLの戦略：ファン中心のアプローチとGenerative AIの活用

ありがとうございます。はい、ありがとうございます、Elif。私からもご挨拶させていただきます。私はLuccasで、DFLの戦略的提携部門の責任者を務めています。BundesligaとDFLについて説明しようと思っていましたが、このオーディエンスの皆様はBundesligaについてよくご存知のようですね。参考までに申し上げますと、DFLはBundesligaの運営組織です。私たちはBundesligaとBundesliga 2を運営しています。NFLに似た組織だと考えていただければと思いますが、タッチダウンではなくゴールを決めるということだけは覚えておいてください。

Elifは、この数年間このパートナーシップがいかに成功してきたかを説明してきました。今日は、これからの展開と、データおよびGenerative AIを使って何ができるかについてより詳しくお話ししたいと思います。しかし、その前に、Elifが指摘した Working Backwards メソッドという基盤について見ていく必要があります。私たちは信念から顧客obsessedであるため、そして顧客中心でなければならないため、Working Backwardsで仕事を進めています。なぜ顧客中心でなければならないのでしょうか？それは、世界中に何百万人ものファンを持つ、非常に多様なファン層を抱えているからです。APACリージョンだけでも、4億人のBundesligaファンがいます。APACリージョンのファンは、毎週スタジアムに足を運ぶローカルファンと比べて、Bundesligaコンテンツに対する根本的に異なるニーズを持っています。

Bundesligaとして、私たちはファンに個別化された体験を提供したいと考えています。そのためには、ファンが好みの方法でBundesligaコンテンツを楽しむ際の課題を理解する必要があります。私たちは、これらの課題からWorking Backwardsで考え、これらの解決策に最適なテクノロジーの適用方法を理解し、必要なコンテンツを提供しなければなりません。さらに、私たちはユニークなクラブのためにイノベーションを起こしています。私たちのクラブは、世界で最も伝統があり、最も情熱的なファングループを持つクラブの一つです。プロスポーツの中でNFLに次いで2番目に高いスタジアム平均観客数を誇っています。

Bundesligaとして、私たちは36のクラブすべてのホームであり、クラブの国際的な成長を支援したいと考えています。3つ目の理由は、国際パートナーに関係します。私たちの国際放送パートナーがすべてを可能にしており、私たち同様、彼らも独自のオーディエンスを持っています。そして私たちは、彼らのビジネスモデルをサポートするコンテンツを提供したいと考えています。これらが、私たちが耳を傾け、イノベーションを起こし、解決策を実装する3つのターゲットグループです。これが本質的にAmazonのWorking Backwardsメソッドであり、私たちの企業文化にもそれを取り入れていることは、このパートナーシップの証だと思います。

このプロセスでは、Generative AIを活用しています。イノベーションプロセスの一環として、プレスリリースを出す時点からソリューションを説明するPR FAQドキュメントを作成します。そこには、製品やソリューションに関するよくある質問が添付されています。これにより、社内で達成したいことの明確性と透明性を確保できます。現在、これらのドキュメントの下書きを作成するためにAmazon PartyRockというアプリケーションを使用しています。PartyRockで最も重要な顧客の質問に答え、それを基にPR FAQの下書きを作成し、改善を重ねています。これにより、イノベーションの開始がより迅速になります。

ここまでは理論的な部分でしたが、理論は本当にグレーマターです。 Bundesligaのレジェンドの有名な言葉にあるように、ピッチで何が起こるかが本当に重要なのです。ピッチにより近づいて、私たちの戦略を見てみましょう。私たちの戦略は、Glass to Glassと呼んでいます。スタジアムのカメラのガラスからファンのデバイスのガラスまで、メディアバリューチェーンを管理しています。制作、データプラットフォーム、コンテンツ、そして販売部門による配信まで、そのメディアバリューチェーンを管理しているのです。

なぜそれが重要なのでしょうか？それは、このメディアバリューチェーン全体でAWSのサービス、専門知識、ノウハウを活用できるからです。他のサードパーティに依頼する必要はなく、私たち自身で決定できます。そのため、AWSとのパートナーシップは、メディアバリューチェーンの最も重要な柱であるデータ制作とファンに焦点を当てています。私たちはAWSを活用して、次世代のデータサービス、メディア制作、ファン体験を創造したいと考えています。これは単なるマーケティングスローガンではありません。実際に私たちのチームとAWSのチームが一緒に開発したものです。なぜなら、これが私たちとお客様、つまりファンの皆様の重点分野だからです。

データサービスから説明させていただきます。2016年に、DFL Sportec Solutions（略してSTS）を立ち上げ、公式の試合データを管理できるようになりました。先ほどElifも言及していました。STSは私たちだけでなく、FIFAや米国のMLSにもデータサービスを提供しています。すべてはスタジアムでのデータ収集から始まります。その後、データはAWS上で稼働する私たちのBundesligaデータハブに送られ、そこでリアルタイム分析が行われ、データが保存され、データフィードが処理・配信され、その上に製品が構築されています。 Bundesliga MatchFactsのような製品、次世代統計、実況解説者向けのライブサポート、そしてMatch Centerや、私たちが呼んでいるLive Tickerのような製品です。

後者の2つに焦点を当ててみましょう。最初のユースケースは、Generative AI Live Tickerについて少し詳しく見ていきます。今日、ファンの皆様は試合のリアルタイム情報を求めています。しかし、現在のプロセスはまだかなり手作業で、スケールすることが難しい状況です。Generative AI Live Tickerは、イベントデータに基づく完全自動化されたソリューションで、プレー・バイ・プレーのテキストベースの実況解説を提供し、まさにそのギャップを埋めるものです。

ソリューションを見てみましょう。 Bundesligaスタジアムでの最初のパートでは、Sportec Solutionsのメンバーがまだかなり手作業でイベントを収集しています。それをBundesligaデータハブに送信し、そしてAWS上で動作する私たちのバックエンドソリューションを見てみましょう。イエローカードやゴールなどのイベントが発生すると、AWS Lambda関数がトリガーされ、Amazon Bedrockに対してAPIコールを通じてそのイベントに関する実況解説を生成するようプロンプトを作成します。これを、同時に試合を観戦し、現在手作業でティッカーエントリを作成しているBundesligaのティッカー編集者に提供したいと考えています。自動化されたエントリを提供することで彼らの作業負荷を軽減し、クリエイティビティのための時間を増やしたいと考えています。作業負荷を減らしてチームにより多くのクリエイティブな時間を提供し、そしてコンテンツをBundesligaアプリケーションに配信します。

これが実際にどのように機能するかを示すために、Borussia DortmundがローカルライバルのBochumをホームに迎える試合を見てみましょう。残り15分で同点の状況です。素晴らしいパスに続いて見事なフィニッシュが決まります。そして、Bundesligaのスタジアムで期待される通り、観客は完全に熱狂状態になっています。

Live Tickerを導入したソリューションを見てみると、73分のエントリーがすでにあり、そしてパスが来て、ゴールが決まります。ゴールが決まると同時に、選手の写真とゴールの状況が記載された自動生成のゴールカードが表示されます。このプロセス全体は約7秒で完了します。これは放送信号よりもかなり早く、スピードが重要な要素であるため、非常に重要なポイントです。

コンテンツのローカライゼーションとアクセシビリティ向上への取り組み

これがオートメーションですが、私たちは望むほぼすべての言語でLive Tickerを提供することで、パーソナライゼーションも取り入れています。これにより、D to Cの展望に向けて多くの機会と可能性が生まれます。ローカライゼーションに加えて、異なる視聴者に合わせてプロンプトを調整することもできます。左側に表示されているのが、私たちがスポーツジャーナリストスタイルと呼ぶもので、右側には若い視聴者をターゲットにした「Broコード」または「Broスタイル」と呼ぶものがあります。正直なところ、このスタイルが若い視聴者に受け入れられるかどうかはまだテスト段階ですが、このようなソリューションの可能性とスケーラビリティを示しています。

これまでは人工知能と人間の組み合わせでプロセスを進めていましたが、私たちはこれを非常に高いレベルで自動化できると確信しています。私たちは情熱的なプロダクトであり、ファンとの距離を保ちたいと考えているため、コンテンツのモデレーションと人的要素は引き続き重視します。しかし、成長、パーソナライゼーション、生産性のためには、チームをサポートする技術が必要です。

2つ目の例であるData Story Finderを見てみましょう。このソリューションは、コメンタリーライブシステムを通じてB2Bのお客様にリアルタイムのインサイトを提供し、放送を通じてファンに情報を届けることができます。ファンも放送局も、データストーリーを求めています。彼らは試合の深い物語を理解したいと考えています。現在、Bundesliga MatchFactsを通じてこれらのストーリーを伝えることができますが、試合前、試合後、または試合中に統計やデータストーリーを探す時間が不足しがちです。そこでData Story Finderが私たちのB2Bパートナーをサポートします。

コメンタリーライブシステムでは、選手データ、チームデータ、Bundesliga MatchFactsのデータ、比較データなど、コメンテーターが必要とするすべての情報をすぐに利用できるように提供しています。例えば、Eintracht Frankfurtが試合で先制点を決めたような場合、自動的にコンテキストを提供します。コメンテーターは、過去のデータに基づいて、Frankfurtが1-0でリードした場合の強さについて、視聴者にすぐに伝えることができます。

AWSで稼働している同じ構造化データベースにアクセスしているため、データベース内の例外的なパフォーマンスや記録を簡単に検出できます。Bundesliga MatchFactsシステムからのスピードアラートの例をご覧いただけますが、これはデータ上で容易に検出可能です。ソリューションの仕組みについては、データ収集の部分は皆さんもよくご存じだと思いますので省略させていただきます。イベントが発生した際にトリガーされ、データストーリーを検出するルールセットシステムを備えています。ゴールが決まった時にはコンテキストを提供し、誰かがトップスコアラーリストで順位を上げるといった記録が検出された場合には、実況者向けのテキストを自動生成します。

このシステムを基盤として、試合サマリーの作成にGenerative AIが活躍します。ハーフタイムや試合終了のホイッスルが鳴ると同時に、AWS Lambda関数がトリガーされ、Amazon BedrockへのAPIコールを通じて、これらのデータストーリーとイベントデータに基づいたサマリーを作成します。実況者はこれを試合後の分析やハーフタイムの解説に活用できます。

AI Live Tickerと同様に、私たちは同じデータを使用していますが、人間もこういった記録やデータストーリーを検出することは可能です。これは技術だけが可能にするものではありません。しかし、毎シーズン3テラバイトものデータが追加される中で、それをスケールさせ、必要なタイミングでリアルタイムに処理することは、非常に困難になってきています。人間がそのペースについていくのはほぼ不可能です。そのため、私たちは将来的に高度な自動化を実現し、これらのサービスを自動的に提供できると考えています。

データの次なる展開について、3つのポイントをお話しします。まず最初は何でしょうか？Chatbotでしょうか？いいえ、私たちはChatbotを作るつもりはありません。しかし、これまで解決できていない課題に対応するインターフェースは必要だと考えています。私たちはデータストーリーを提供していますが、それらは常に一方向的なものです。実況者がベンチに座っている選手のストーリーを必要とした場合はどうでしょう？その選手のデータが必要なのに、自動的にストーリーをトリガーするイベントデータではそういったストーリーを提供できません。そこで、実況者がデータと対話できる機会を提供したいと考えています。そして、なぜ実況者だけに提供するのでしょうか？同じ機能をファンにも提供できるはずです。

次に、スケルタルデータについてです。1試合あたり360万のトラッキングポイントがあることは、もう皆さんご存知でしょう。これが将来的にどうなると思いますか？基本的に来シーズンから、それを約40倍に増やす予定です。これにより、パフォーマンス分析、健康管理、そしてゲーミフィケーションのための膨大な追加データが得られます。そして最後に自動化です。現在のプロセスはかなり手作業であることをご存じでしょう。私たちは、アルゴリズムとAIを使用してこれをより自動化するプロセスを進めています。これにより効率性が向上するでしょう。現在MVPフェーズにある私たちのソリューションは、基本的なイベントデータに関して95%の精度を達成しています。そのため、将来的に半自動化されたソリューションへと移行できると確信しています。

Generative AIを活用した新しいコンテンツフォーマットの創出

これはサッカーです。ただのゲームです。22人の選手が、ボールを追いかけたり、止めたりしているだけ。大したことではありません。これはただの週末です。そしてこれらはただの数字です。ボールがゴールネットを揺らすたびに変わっていく数字。何度も、何度も、何度も。これはただ歴史が作られているだけです。そしてこれはただのサッカーです。でも、それは全てを意味しているのです。

これは、私たちが毎年制作している1万点以上のコンテンツの一つで、世界中のファンにBundesligaの魅力を届けるためのものです。しかし、私たちはもっと多くのことをしたいと考えています。私たちは既に、制作している全てのコンテンツを通じて10億人に届いていますが、次の10億人のファンにも届けたいと考えています。そのためには、世界で最もファン中心のリーグになる必要があります。なぜなら、何十億人ものファンの中で、実際にスタジアムで試合を楽しめる人はほんのわずかしかいないという現実があるからです。

スタジアムで試合を体験し、その情熱を肌で感じることと、画面の前に座ってビデオコンテンツや記事を消費することは、まったく異なります。私たちは、この喜びと感動を可能な限り最高の形で、世界中のファンに届ける必要があります。ファン中心であることには多くの側面がありますが、今日は全ての側面について触れることはできませんが、考慮すべき重要な点がいくつかあります。

より多くの人々に届けるためには、アクセシビリティについて考える必要があります。では、どうすればコンテンツを人々にアクセスしやすくできるでしょうか？それは、私たちが持つチャンネルの数に関することですが、言語についても同様です。研究によると、人々は母国語でコンテンツを消費することを好みます。これは現在、私たちにとって課題となっています。なぜなら、私たちが制作するコンテンツのほとんどは英語、スペイン語、ドイツ語であり、他の言語で制作されるコンテンツはごくわずかで、それらを様々なチャンネルを通じて配信しているからです。

言語は次の10億人に届けるための重要な要素ですが、それだけではありません。ローカライゼーションも重要です。一例を挙げましょう。ブラジルのコメンテーターは、ドイツのコメンテーターとは全く異なる方法でゴールを祝福します。実演はしませんが、ブラジルのコメンテーターは数分間「ゴール」と叫び続けるのに対し、ドイツのコメンテーターは単に「ナイスゴール、素晴らしい」と言うだけかもしれません。例えば、ハイライト映像でドイツ語の実況をブラジルポルトガル語の実況に単純に音声翻訳するだけでは、本物らしさに欠けてしまいます。ブラジルでそのコンテンツを視聴する人々にとって、違和感のある内容になってしまうでしょう。なぜなら、それは彼らがコンテンツを消費する方法ではないからです。先ほど述べたように、サッカーは感情に関するものであり、だからこそ私たちはこれらの感情を翻訳する必要があるのです。

これは、この1ヶ月の間に多くの方々から寄せられた、あるいは耳にした質問ですが、もちろんそのためのAIがあります。Generative AIは、今後数ヶ月の間にコンテンツ制作を拡大し、さまざまな言語でローカライズするのに役立ちます。まずは、私たちが制作している放送ポートフォリオから見ていきましょう。もちろん、私たちはライブゲームを制作していますが、それに加えて、膨大な量の関連番組も制作しています。これらは英語で制作され、一部はドイツ語で、一部はスペイン語で制作されていますが、基本的にはそれだけです。

アクセシビリティとローカライズの観点から考えると、世界中の放送パートナーがOTTや放送チャンネルで使用できるコンテンツを提供するために、このコンテンツをどのように翻訳してローカライズできるかを考えることは理にかなっています。例えば、Bundesligaのハイライト番組は約40分のゲームハイライトクリップで構成されています。これは英語で制作されていますが、このコンテンツを他のすべての言語に翻訳することは容易で、放送パートナーは追加の制作コストなしでチャンネルに配信できます。例えば、現在私たちはバハサ・インドネシア語でハイライト番組を制作していません。放送パートナーもそれを制作せず、英語のままチャンネルで放送しているかもしれません。もし私たちがバハサ語でハイライト番組を提供できれば、彼らがそのコンテンツを使用する可能性は格段に高まるでしょう。これは、先週の試合日を振り返り、次の試合日をプレビューするBundesliga Weeklyショーにも同様に当てはまります。このコンテンツを翻訳・ローカライズして、放送パートナーに提供することができます。

3つ目の例は、Bundesligaの平日インタビューです。これは、カメラを持ったチームを選手のところに派遣し、30〜40分ほどインタビューを行うもので、場合によっては選手の自宅で行われます。将来的には、質問を記載したWordドキュメントを選手に送り、選手とクラブのPR部門が回答を返信するという形式を考えています。そうすれば、カメラチームやコンテンツクリエイターを派遣することなく、合成ビデオを作成することができます。そして、そのビデオを任意の言語で制作できるため、放送ポートフォリオを大幅に拡大することができます。これにより、ファンへのアクセシビリティが向上し、より良いストーリーを作り出すことができます。

次にデジタルチャンネルについてですが、私たちはアプリ、ウェブサイト、Fan Fantasy Managerを持っています。アプリは現在、ドイツ語、英語、そしてスペイン語と日本語の静的バージョンで利用可能です。あらゆる言語でアプリを作成することを考えると、Generative AIがここでも役立ちます。これにより、アクセシビリティとローカライズの新しいレベルが実現します。先ほど話した個人化機能について、私は個人化以上の個別化を考えています。つまり、それぞれのユーザーが自分の言語で、好みのコンテンツや統計情報などを含む、カスタマイズされたアプリを使用できるようになります。

これは運営するチャンネルにも当てはまります。私たちは、他のスポーツ組織やほとんどの企業と同様に、ソーシャルメディアチャンネルを使用しています。Bundesligaが素晴らしいリーグであり、フォローする価値があることを人々に納得してもらうためのトップファネルマーケティングとして活用しています。現在、ソーシャルメディアチャンネルは英語のみで運営しており、ドイツ語でさえ行っていません。いくつかの言語向けにターゲットを絞った投稿やコンテンツを制作していますが、それだけです。ここでも、あらゆる言語でソーシャルメディアチャンネルを作成することができます。アクセシビリティを確保し、それぞれの言語でBundesligaの魅力を伝えるトップファネルマーケティングが可能になります。アクセシビリティ、言語、ローカライズに関して、私たちには多くの機会があります。しかし、繰り返しになりますが、単なる翻訳に留まってはいけません。単に翻訳するだけでは、一部のコンテンツには効果があるかもしれませんが、人々に本当の喜びをもたらすことはできないでしょう。

次にデジタルキャンペーンについてお話しします。私たちは多くのブランドキャンペーンを実施しています。これはシーズン開始に関するもので、Bundesligaには冬季休暇があるため、その休暇が終わり次の試合日が近づいていることをファンに伝える必要があります。また、Bayern MunichとBorussia Dortmundの対戦である「Der Klassiker」のような重要な試合に向けたブランドキャンペーンも行っています。これらのために、年間で、 707点の試合日用グラフィックアセット、400点近くの非試合日用グラフィックアセット、そして846本の動画を制作しています。これらは自社チャンネル用に作成していますが、特定地域の放送パートナーやクラブチーム向けにも制作する必要があります。

現在、これらはすべて手作業で行われています。Bayer Leverkusen、Borussia Dortmund、Bayern Munichのグラフィックを制作する際は、毎回グラフィックデザイナーがクラブ向けにデザインを行っています。ESPN Plus、日本のSky Perfect、その他の放送局向けに制作する場合も、人の手で修正を加えています。しかし、将来はこれが変わります。将来的には、Generative AIがこれらの作業を支援し、ローカライズを行い、さらには選手の入れ替えまで行うようになります。例えば、アメリカのESPN向けにグラフィックを制作する場合、Bundesligaでプレーしているアメリカ人選手を起用するのが理にかなっています。将来的にはAIがそれを行います - アメリカ向けであることを指定し、アメリカ人選手とESPNのロゴを使用するよう指示するだけでOKです。

このアプローチにより、言語、放送パートナー、インフルエンサー向けにスケールアップすることができ、望むことを何でもスケールアップできます。現時点では、予算の都合で人材を増やすことができません。もちろん、AIにもコストはかかりますが、人材を雇用し代理店を設立するのとは比較になりません。これが、Generative AIがコンテンツのスケーリング、アクセシビリティの向上、コンテンツのローカライズ、そして現在とは異なるストーリーテリングをどのように支援するかの一例です。

また、新しいコンテンツフォーマットについても検討しており、Generative AIがどのようにそれを支援できるかを考えています。これはアクセシビリティや言語、ローカライゼーションに関するものではありませんが、それらの要素も取り入れることができます。リテンションとエンゲージメントにどう対応するかを考えた結果、Bundesliga Storiesを作ることにしました。Storiesと言えば、InstagramやFacebookなどのソーシャルメディアでよく見かける、サークル状のアイコンの中にコンテンツが入っているあのフォーマットのことです。

現在、主にSEO目的でウェブサイト向けに約4,000本の記事を作成しています。これらの記事は平均して800語程度です。このコンテンツ資産をアプリでも活用できないかと考えました。そこで、これらの記事をテクノロジーを使って新しいフォーマット、つまりアプリ向けのBundesliga Storiesに変換することにしました。こちらが実際の見た目です - 記事を基にしてこのようなBundesliga Storiesを作成しています。

この処理の流れについて説明させていただきます。まず、バックエンドの記事から、テキスト、JSON、HTMLを取得します。記事にはストーリーを作成する上で不要な情報が多く含まれているため、まずは正規化を行います。その後、チームがプロンプトエンジニアリングを実施します。このプロンプトは、ChatGPTに何かを質問する時のような単純なものではありません。Amazon Bedrockに対して何をすべきかを指示する、100行、200行、あるいは300行以上にも及ぶ非常に洗練された内容です。記事を取り込んで10枚または5枚のスライドを作成し、写真を使用し、記事からの引用を入れるといった指示を行います。

メタデータはほぼ自動的に作成されます。例えば、記事に写真が含まれている場合、Amazon Rekognitionを使用して写真に写っている選手のメタデータを作成します。これにより、システムはHarry Kaneについてのスライドを作成する際に、すでにHarry Kaneの写真が利用可能であることを認識できます。その写真は16:9から9:16にクロップする必要があり、その他の必要なメタデータもそこで作成されます。そして画像の選択が行われます。ストーリーは10枚のスライドで構成され、各スライドには写真が必要だからです。最後にストーリーが作成されます - これにはわずか1分しかかかりません。

私たちにはまだHuman-in-the-loopのオプションがあります。自社開発したCMSの中で、チームは人間がその10枚のスライドをレビューできるエディターを作成しました。写真のクロップが正しくない場合、エディターはサイズを調整できます。例えば、チームドクターの引用があるのに写真がない場合、エディターはそのスライドを削除したり調整したりできます。ただし、システムが十分に優れたものになり、直接公開できるようになれば、Human-in-the-loopは不要になるというのが私の期待です。これは何を意味するのでしょうか。

私たちが行っている他のすべての取り組みの中で、最終的に、もはや必要のない人間の知能を取り除き、代わりに人工知能を活用しています。私たちにとって重要なのは、人員削減が目的ではないということです。これは人を減らすことではなく、テクノロジーを活用して新しいものを生み出すことなのです。なぜなら、そうでなければ予算的な制約から、これらのストーリーを作成することはできなかったからです。

例えば、AIによるマッチレポートのような他の取り組みでも同様です。90分間のピッチ上で起きたことを書き記すという、エディターにとってはかなり退屈な作業ですが、彼らは本当にそれを好んでいませんでした。現在では、これもAIで行っています。以前は人間が作成していたマッチレポートとAIが作成したものとの違いを感じることができないほど素晴らしい出来栄えで、エディターは自分たちの好きな仕事に時間を使えるようになりました。これが現在の私たちの考え方です。

もちろん、新しいコンテンツを作成するために、既存のツールを活用することもできます。その一例がAWS PartyRockです。はい、私もGenerative AIについて聞いたことがあります。アーティストの声をAIで生成して音楽を作り出すんですよ。では、今日は夢のピッチを作ってみましょう。山の中の夜景をイメージしています。星空が見えて、少し肌寒い感じですが、私はカナダ出身なので寒さには慣れています。山々とスカイライン、そして星空が見えます。とても気に入っています。山々に気を取られすぎて、ボールを見失ってしまいそうですね。ただボールを蹴るだけなのに、「わぁ、綺麗だな」と思って、ボールをミスしてしまいそうです。こんにちは、BundesligaとAWSのAlphonso Daviesです。PartyRockなら、誰でもAIアプリを作ることができます。

これは私たちがMedia Daysで作成したコンテンツの一例です。Media Daysとは何かというと、シーズン開始時に各クラブを訪問し、最大3時間の時間枠で、全選手とスタッフと共にコンテンツを作成するフォーマットです。ご覧の通り、写真からソーシャルメディアコンテンツまで、必要なものすべてを作成します。メディアパートナー向けのコンテンツや、Topsのようなスポンサーシップ・商業パートナーシップ向けのコンテンツも作ります。すべてのTopsカードはここで撮影され、その後制作されます。

今では、Sky Perfect（日本）のエディターがリモートで参加し、日本人選手と直接話すことができるようになりました。もう飛行機で来る必要はなく、システムを通じて実施できます。そして、Sky Perfectのプロモーション支援として、日本人選手に何を話してほしいかを直接伝えることができます。このBundesliga Media Daysは本当に素晴らしいですね。もちろん、PartyRockはその一例です。法的に問題がない限り、私たちは既存のツールを活用してコンテンツを作成することができます。これは単にコンテンツを作るだけでなく、今日存在する様々な運用タスクの効率化にも役立っています。

Bundesligaの未来：AIによるコンテンツ革新とグローバル展開

では、次に何をするのか、そしてElifが冒頭で言及したロードマップに基づいて、AWSと共に何を進めているのでしょうか？現在、インテリジェントなメタデータ作成をどのように扱うかを検討しています。Generative AIはメタデータ作成にどのように役立つのでしょうか？私たちは皆、AIを使用するためにはデータが基礎となることを知っています。私たちは大量のコンテンツ、特に動画コンテンツを制作していますが、それらはまだある意味ロックされた状態で、テクノロジーによって解放される必要があります。しかし、より効率的な方法でそれを実現し、より多くの定量的・定性的データを収集するのに役立つツールや可能性が存在します。

コンテンツローカライゼーションについて話しましたが、現在AWSと議論を重ね、最初のMVPとProof of Conceptを行っています。翻訳とコンテンツローカライゼーションにどのツールを使用するか検討中で、まずはSpeech to Textから始めています。もちろん、Speech to Speechや、さらにはライブゲームでのGenerative AIコメンタリーの実現も目指しています。これは私にとって究極の目標です。もし様々な言語で、存在する全ての知性とハードルを乗り越えてそれを実現できれば素晴らしいことですが、私たちはそういったことを目指しています。さらに、Bundesliga InsAIghtsについても検討しています。これは私たちのアーカイブとMUMシステムの内部ユーザーが、より良い方法でコンテンツを見つけられるようにするものです。

また、Push通知についても検討を進めています。Push通知はユーザーをアプリに呼び戻すための非常に強力なツールだからです。システムベースのPush通知だけでなく、編集部によるPush通知を作成するために必要な人員数について考えており、Generative AIの活用方法についても検討しています。

私たちが実装したStoriesフォーマットは成功を収めています。Storiesを利用するユーザーは、より高いリテンション率とアプリ内での滞在時間を示しています。より高いエンゲージメント、リテンション、アプリ内滞在時間を実現するための新しいフォーマットを作るという私たちの仮説は、この段階で実証されました。これらの取り組みはPowerPointのスライドでは4つの項目に見えるかもしれませんが、目標達成には相当な作業が必要です。チームは素晴らしい進捗を見せており、次のレベルに到達する手助けをしてくれるAWSとのパートナーシップに感謝しています。

Harry Kaneは期待に応えています。彼はBundesligaを席巻しています。彼のシーズンは、ドイツ中でゴールを量産する行進となっています。イングランド代表キャプテンはBundesligaで大暴れしています。彼は自身初のBundesligaシーズンで36ゴールを決めており、これは過去に誰も達成していない記録です。Gerd MüllerとRobert Lewandowski だけが、Bundesligaシーズンでより多くのゴールを記録したことがあります。

これは、私たちがContent OSと呼んでいるコンテンツローカライゼーションに関して行った最初のテストです。すべての翻訳とローカライゼーションが完全に正確だと確信しています。チームからもすべて問題ないと保証を得ました。私は彼らに「これは世界中から人が集まるAWS re:Inventでプレゼンテーションする内容なので、もし間違いがあれば必ず指摘されます。だから完璧にしてください」と伝え、彼らはそれを実現してくれたと信じています。これはSpeech to Textの最初のテストであり、究極の目標はあらゆる言語で利用可能にすることです。私たちが目指すのはSpeech to Speechで、機械が翻訳しているとは感じさせず、人間が翻訳やローカライゼーションを行っているように感じられるようにすることです。

以上で、私とElifとLuccasからのプレゼンテーションを終わります。このセッションにご参加いただき、ありがとうございました。ご質問がございましたら、この後しばらくこの場にいますので、お声がけください。ありがとうございました、皆様のご多幸をお祈りいたします。

※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用することで全て自動で作成しています。
※ 生成AI記事によるインターネット汚染の懸念を踏まえ、本記事ではセッション動画を情報量をほぼ変化させずに文字と画像に変換することで、できるだけオリジナルコンテンツそのものの価値を維持しつつ、多言語でのAccessibilityやGooglabilityを高められればと考えています。