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re:Invent 2024: BundesligaのGenerative AI活用 - AWSとの挑戦

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、ドイツのサッカーリーグBundesligaにおけるGenerative AIの活用事例について、AWS Professional ServicesのElif Dogan氏らが解説します。Bundesligaでは毎シーズン2,600万人がスタジアムで観戦し、世界に10億人以上のファンを持つ中、Amazon BedrockやAWS Lambdaなどを活用して、試合のLive Ticker生成や多言語でのコンテンツローカライゼーションを実現しています。特に注目すべきは、1試合で360万のデータポイントを収集し、それを基にBundesliga MatchFactsを生成する仕組みと、4,000本の記事を基にGenerative AIでBundesligaストーリーを自動生成する取り組みです。これらの技術により、予算的制約を超えて、より多くのファンに母国語でパーソナライズされたコンテンツを届けることを目指しています。

※ 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序章

みなさん、本日はお越しいただき、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、価値ある学びと、今夜持ち帰れる何かを得ていただければと思います。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、アメリカの方々のために補足させていただきますが、ここでいうフットボールとはサッカーのことを指しており、このセッションでは「フットボール」という用語を使用させていただきます。

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Principal Engagement Managerを務めております。BundesligaのAWSテクニカルロードマップを担当しています。本日は2人の同僚と共に登壇させていただきます。DFL Deutsche Fußball LigaのHead of Strategic CooperationsのLuccas Roznowiczと、DFL Digital SportsのCEOの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、まず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、特にBundesligaをはじめとするスポーツ関連のお客様に対して、このアプローチで取り組んでいるため、まず文化についてお話しさせていただきます。

Customer Obsessionとイノベーション：Amazonの意思決定フレームワーク

その後、Bundesligaと共に実現してきた成果についてお話しします。Luccasがステージに登壇し、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に向けた戦略についてお話しします。そして、BastianがGenerative AIへの取り組みと、Bundesligaの今後について説明します。私たちのミッションは、地球上で最もCustomer-centric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。業界や地域で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、すべての活動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りながら、同時に非常に具体的です。なぜなら、私たちが意思決定を行う際の決め手となる質問は、「これは本当にCustomer obsessedなのか、お客様にとって何なのか」ということだからです。 2016年、Jeff Bezosは株主への手紙の中で、Customer obsessedであることの多くの利点について述べました。この引用が端的に表現しています：「お客様は、幸せだと言い、ビジネスが順調だと報告している時でさえ、常に美しく、素晴らしく不満を持っています。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に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であることの象徴的なメカニズムの1つが、Working backwardsです。このメカニズムにより、私たちは本当に達成したいことについて考え始め、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、達成したいビジョンを見据え、そこからWorking backwardsしてアイデアを実現していくのです。もう1つ共有したい概念が、One-way、Two-way doorの意思決定フレームワークです。これはAmazonで採用している概念で、お客様も採用さ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、市場に投入できる決定を素早く下す必要があります。One-way door decisionsと呼ばれるものは元に戻せる決定なのでリスクが低く、一方でTwo-way door decisionsは潜在的に長期的な影響を持つ可能性があります。

スポーツやスポーツチームについて考えるとき、そこには多くのアクションがあり、非常にスピーディーです。そのため、小規模からスタートし、多くの実験を行い、製品を素早く市場に投入することが重要です。そして、私たちはよく「経験値には圧縮アルゴリズムがない」と言います。これは当社のCEOであり社長であるAndy Jassyのもう一つの言葉です。

実験を通じて、ゆっくりと始めて徐々にステップを大きくしていくことで、実際にプロセス全体を通して学びを得ることができます。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。

スポーツ業界におけるAWSの変革：データ活用からファン体験まで

AWSがどのようにしてスポーツ業界をクラウドで変革しているのか、お話ししましょう。AWSでスポーツを語る際に、私たちは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 - 世の中には膨大なデータが存在していますが、スポーツの世界でも同様です。選手のポジション、ボールの位置、ファンの好みや行動など、すべてがデータとして記録されていることを想像してみてください。私たちは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ドコンテンツを提供できるようにしています。National Football Leagueでは、週に5億のデータポイントを収集し、選手の怪我の予測機能を備えた健康安全製品を提供しています。

2番目の領域はLive Cloud Productionです。高品質で低レイテンシー、持続可能なクラウドベースのプロダクションにより、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可能になります。3番目の領域はSmart Venueです - スタジアムに入る際に、バッグや財布など何も持たずに入場できることを想像してください。Amazon Oneアイデンティティ管理システムですぐに認識され、WCA技術を使用してコンセッションスタンドで購入できます。IoTやセンサーが背後で持続可能なファン体験を提供しているため、列に並ぶ必要もありません。

最後に重要なのがファンデータとアナリティクスです。ファンに最高のサービスを提供するには、彼ら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、ファンの360度プロファイルを作成することで、ファンについて、そして彼らがどこから来たのかを実際に知り、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に変革をもたらしています。様々な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。まず質問から始めましょう：会場の皆さんの中で、Bundesligaの試合を観戦したことがある方はどのくらいいらっしゃいますか？かなりの多数ですね。サッカーは90分間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では毎シーズン2,600万人がスタジアムで試合を観戦しています。世界中に10億人以上のファンがいて、試合の展開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のではないでしょうか。

Bundesligaのデータ戦略：MatchFactsからパーソナライゼーションへ

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している多くのプロダクト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す。Bundesligaは世界最大のサッカーアーカイブを持っており、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があります。

第二層はスポーツデータで、このデータを直接使用するプロダクトについて議論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インサイトで構成されています。最上層はビジネスデータで、意思決定を支援し、私たちの効果を測定するために収集するKPI（重要業績評価指標）が含まれています。

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、データを捕捉する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回収集し、1試合で360万のデータポイントを記録します。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。

このデータを使用して、Bundesliga MatchFactsという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。私たちはAWSのServerless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、合計15のBundesliga MatchFactsを作成しています。放送でどのように表示されるか見てみましょう。

次回Bundesligaの試合を観戦する際には、このような統計データをご覧になれるかもしれません。ここで、放送からパーソナライゼーションの話題に移りたいと思います。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、公式の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、より個人化されたファン体験を作り出すための広範な取り組みを行ってきました。その内容についてご説明させていただきます。 Bundesligaには、Bundesliga OneとBundesliga Two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。ファン調査を通じて、各ファンは平均して4つの異なる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。地理的要素や人口統計、その他のデータポイントを、彼らの独自の好みと組み合わせると、膨大な量のデータが蓄積されます。これにより、140万通りものクラブの組み合わせと、個々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。

実際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。パーソナライゼーション機能をローンチした後、継続的な改善とイノベーションのためにフィードバックと情報を収集しました。その結果、アプリの使用率が17%増加し、記事閲覧セッションが32%増加、記事の総閲覧数が67%増加しました。また、公式Bundesligaアプリでのマッチファクトと詳細な統計情報の表示についてもご紹介したいと思います。チームレベルまたは選手レベルを選択して、お気に入りの選手のパフォーマンスを確認できます。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含まれています。

DFLの戦略とGenerative AIの活用：Glass-to-Glass戦略とデータサービス

それでは、 Bundesligaのイノベーションとその戦略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。ありがとうございました。（会場拍手）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の戦略的協力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いましたが、この会場の皆様はBundesligaについてよくご存じのようですね。ご参考までに、DFLはBundesligaの運営組織です。私たちはBundesligaとBundesliga Two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は覚えておいてください。

Elifが説明したように、このパートナーシップはここ数年成功を収めています。今日は、次の段階として、データと生成AIで何をするのかについて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という方法論という基盤について見ていく必要があります。私たちがWorking Backwardsを採用しているのは、確信を持ってカスタマーオブセッションを実践しているからですが、それが必要だからでもあります。なぜカスタマー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がいる、非常に多様なファン層を持っているからです。APECリージョンだけでも4億人のBundesligaファンがいます。Bundesligaのコンテンツに関して、APEC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は根本的に異なるニーズを持っています。

私たち Bundesliga は、ファンに対してパーソナライズ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 のコンテンツを楽しむ際に直面する課題を理解する必要があります。これらの課題から逆算して考え、最適なテクノロジーの活用方法を理解し、必要なコンテンツを提供していく必要があります。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、世界で最も伝統のあるクラブの一つであり、最も情熱的なファングループを持っています。プロスポーツにおいて、NFLに次いで2番目に高いスタジアムの平均観客動員数を誇っています。

Bundesliga として、私たちはこれら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、国際パートナーです。私たちの国際放送パートナーは、すべてを可能にしてくれる存在です。彼らも私たちと同様に独自のオーディエンスを持っており、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。これは本質的にAmazonのワーキングバックワード手法であり、私たちがこれを企業文化に取り入れていることは、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、プレスリリースの視点からソリューションを説明し、製品やソリューションに関するよくある質問を含むPR FAQドキュメントを作成しています。これにより、私たちが達成したいことについて、社内で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 を使用しています。PartyRock で最も重要な顧客の質問に答えることで、PR FAQの下書きが作成され、それを基に改善を重ねることができ、より迅速にイノベーションを開始することができます。

ここまでが理論的な部分ですが、Bundesliga の伝説的な人物 Alfred Preißler が言ったように、「理論は灰色の物質だが、重要なのはピッチで何が起こるかだ」のです。では、ピッチにより近づいてみましょう。私たちの戦略を見てみましょう。これをGlass-to-Glass戦略と呼んでいます。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、私たちは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、そして販売部門を通じた配信まで、そのメディアバリューチェーンを管理しています。

この管理が重要なのは、サードパーティーに頼ることなく、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。そのため、AWSとのパートナーシップは、私たちの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、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。これらは単なるマーケティングスローガンではありません。これらの重点分野は、私たちのチームとAWSのチームが一緒に開発したもので、私たちの優先事項とファンのニーズに合致しているからです。

まずはデータサービスについてお話しします。2016年に、私たちは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が説明したように、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、データの保存、データフィードの処理・配信、そしてそれらを基にした製品の開発が行われます。これらの製品には、Bundesliga MatchFacts、次世代統計、実況解説支援製品、そしてMatch CenterやLive Tickerなどが含まれます。

後者の2つ、特にGenerative AI Live Tickerに焦点を当ててみましょう。今日のファンは、試合に関するリアルタイムの情報を求めています。しかし、現在のプロセスは手作業が多く、効果的なスケーリングができません。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解説を提供し、このギャップを埋めています。ソリューションの仕組みを見ると、Sportec Solutionsのメンバーがスタジアムでイベントデータを収集し、Bundesligaデータハブに送信します。その後、AWS上で稼働する私たちのバックエンドソリューションで、イエローカードやゴールなどのイベントが発生するたびに、AWS Lambda関数がトリガーされ、プロンプトを作成してAmazon Bedrockに対してAPIコールを行い、そのイベントに関する解説を生成します。これらの自動生成されたエントリーを、同時に試合を観戦しているBundesligaのティッカー編集者に提供します。これにより、手作業での編集作業が減り、より創造的な作業に時間を使えるようになります。そして、これらをBundesligaのアプリケーションに配信します。

実際の動作をお見せしましょう。ここでは、Borussia DortmundがローカルライバルのBochumをホームに迎えた試合を見ています。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。そしてもちろん、すべてのBundesligaスタジアムと同様に、観客は大興奮です。

Live Tickerを導入したソリューションを見てみましょう。73分のエントリーがすでにあり、そしてパスが出され、ゴールが決まります。ゴールが決まるとすぐに、選手の写真とゴールの状況を含む自動生成されたゴールカードが作成されます。これらはすべて約7秒以内に完了し、放送信号よりもはるかに早い - これは重要な要素です。なぜなら、私たちは速さを求められているからです。また、このLive Tickerには、あらゆる言語で提供できるパーソナライゼーション機能があります。これにより、D to Cの展望に向けて数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。左側には、私たちがスポーツジャーナリストスタイルと呼ぶものがあります。一方、右側には「Bro Code」または「Broスタイル」と呼ぶものがあり、より若い視聴者をターゲットにしています。正直なところ、これが本当にその視聴者層に響くかどうかはまだわかりません - 検証が必要です。しかし、これは何が可能で、このようなソリューションをどのようにスケールできるかを示しています。

これまでは人工知能と人間の知性を組み合わせたプロセスでしたが、現在では高度な自動化が可能だと確信しています。私たちは情熱的なプロダクトを提供する企業として、コンテンツのモデレーションや人間らしい要素は残したいと考えています。ファンとの密接な関係を保ちたいのですが、成長、パーソナライゼーション、生産性の面では、チームをサポートするテクノロジーが必要不可欠です。

例の2つ目として、Data Story Finderをご紹介します。このソリューションは、Commentary Live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、放送局がファンに届けられるデータストーリーを生成します。これはすべて、後ほど詳しく見ていくCommentary Liveシステムで実現されています。この開発の背景には、ファンも放送局も、より深いゲームストーリーを求めているという事実があります。現在では、Bundesliga MatchFactsなどを通じてデータでストーリーを語ることができますが、試合前、試合中、試合後に統計やデータストーリーを探す時間的余裕がないのが現状です。

これが私たちのCommentary Liveシステムです。実況者に対して、選手データ、チームデータ、Bundesliga MatchFactsのデータ、そして比較データなど、必要なすべての情報をすぐに利用できる形で提供しています。例えば、ゴールのような重要なイベントが発生した時、 Eintracht Frankfurtが試合最初のゴールを決めた場合、システムは自動的にコンテキストを提供します。この場合、実況者は「1-0でリードしたFrankfurtが試合に負けることは極めて稀です」というように、データに基づいた解説や、特別なパフォーマンス、記録についても言及できます。

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、こうしたパターンを簡単に検出することができます。ここでは、Bundesliga MatchFactsシステムからのSpeed Alertの例を見ることができます。これはデータから容易に検出可能です。このソリューションの仕組みについて見ていきましょう。データ収集の部分については、もう皆さんご存知だと思いますので省略させていただきます。イベントが発生すると起動するルールセットシステムを持っています。データストーリー（ゴールなど）を検出すると、そのゴールに関連するコンテキストを提供します。システムが記録を検出した場合、例えば誰かが得点ランキングで順位を上げた時など、実況者に自動的にテキストが提供されます。試合のサマリーを考える際には、Generative AIが活用されます。

ハーフタイムや試合終了のホイッスルが鳴ると、AWS Lambda関数がトリガーされ、これらのデータストーリーとイベントデータに基づいて、Amazon BedrockへのAPIコールを通じてサマリーを生成します。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することができます。

AI Live Tickerと同様に、私たちは同じデータを使用しています。確かに、人間もこれらの記録やデータストーリーを検知することは可能です。これは決して技術だけが可能なことではありません。しかし、シーズンごとに3テラバイトものデータが追加される中で、それをリアルタイムでスケールさせることは、実際に必要な時には非常に困難になります。人間がそのペースについていくのはほぼ不可能なのです。そのため、私たちはこれらのサービスを高度に自動化し、将来的に自動で提供できると考えています。

データの次のステップは3つあります。まず何から始めるか？Chatbotでしょうか？いいえ、それは私たちがやりたいことではありません。しかし、これまで対応できていなかった課題を解決するインターフェースは必要です。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です。もしコメンテーターがベンチに座っている選手についてのストーリーを必要とした場合はどうでしょう？ストーリーを自動的にトリガーするイベントデータでは、このような種類のストーリーは提供できません。私たちはコメンテーターがデータと対話できる機会を作りたいと考えています。そして、なぜそれをコメンテーターだけに限定する必要があるでしょうか？同じものをファンにも提供できるはずです。

次にSkeletal Dataについてです。ここにいる皆さんは、1試合あたり360万のトラッキングポイントがあることをご存知でしょう。将来的にこれがどうなると思いますか？来シーズンからおよそ40倍に増えます。これはパフォーマンス分析、健康管理、そしてGameificationのために入ってくる膨大な追加データです。現在、このプロセスはかなり手作業ですが、AlgorithmとAIを使用してより自動化を進めています。これにより効率性が向上し、すでにMVPフェーズでの私たちのソリューションは、基本的なEvent Dataで95%の精度を実現しています。将来的に半自動化されたソリューションへ移行できることを、私たちは確信しています。

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、止めたりしています。深刻なことは何もありません。これは普通の週末で、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です。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。これはただのサッカーですが、それはすべてを意味しています。

コンテンツのグローバル展開：Generative AIによる多言語化とローカライゼーション

これは、私たちが毎年制作する10,000以上のコンテンツアセットの1つで、世界中のファンにBundesligaの魅力を届けています。しかし、私たちはもっとやりたいと考えています。私たちが制作するすべてのコンテンツを通じて、すでに10億人に到達していますが、次の10億人のファンにも届けたいと考えています。そしてLuccasが先ほど述べたように、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がいる中で、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。

実際にゲームを体験したことがあるかどうかで、その印象は全く異なります。スタジアムでゲームを体験し、そこで生まれる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とは、まったく別物なのです。私たちがすべきことは、この喜びや感動を、できる限り最高の形でファンの皆さんに届けることです。ファンを中心に考えることには多くの側面があり、今日はそのすべてを取り上げることはできませんが、いくつかの重要な側面について考える必要があります。より多くの人々にリーチするためには、アクセシビリティについて考える必要があります。これはチャンネルの数に関することですが、言語も重要な要素です。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むことがわかっています。これが現在の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大部分は英語、スペイン語、ドイツ語であり、その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10億人にリーチす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とドイツのコメンテーターでは、ゴールの祝い方が全く異なります。ブラジルのコメンテーターは「ゴール」という言葉を何分も叫び続けるかもしれませんが、ドイツのコメンテーターは単に「いいゴールだった、素晴らしい」と言うだけです。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変換しただけでは、本物らしさが失われてしまいます。ブラジルでそのコンテンツを視聴する人々にとっては、違和感のある内容に感じられるでしょう。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、これは感情の問題です。サッカーは感情のスポーツであり、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が質問したり耳にしたりした疑問だと思います。もちろん、そのためのAIがあります。Generative AIです。これによって、今後数ヶ月の間に、コンテンツ制作を拡大し、様々な言語でローカライズすることができるようになります。まず、私たちが制作する放送ポートフォリオから始めましょう。もちろん、私たちはライブゲームを制作していますが、ライブゲームに加えて、膨大な量のショルダープログラミングも制作しています。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ゼーションについて再度考えると、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。

いくつか例を挙げてみましょう。Bundesligaのハイライトショーは、試合のハイライトクリップを約40分にまとめたものです。これは英語で制作されていますが、今後は他のすべての言語に簡単に翻訳することができ、放送パートナーは追加の制作コストなしでそれらをチャンネルで放送することができます。例えばインドネシア語の場合、現在私たちはハイライトショーをインドネシア語で制作していません。放送パートナーも制作していない可能性があり、英語のまま放送しているか、そもそも放送していないかもしれません。ハイライトショーをインドネシア語で提供できれば、彼らがコンテンツを使用する可能性は格段に高くなります。これは、Bundesliga Weekly Showにも当てはまります。これは前の試合日を振り返り、次の試合日に何が起こるかを展望するフォーマットです。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つ目はBundesligaの平日インタビューです。これは、カメラ機材を持ったチームを派遣して、選手の自宅などで30-40分のインタビューを行うものです。将来的には、質問をWordドキュメントで選手に送り、選手とクラブのPR部門が回答して返送するという形を想定しています。これにより、カメラチームやコンテンツプロデューサ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することができ、放送ポートフォリオを拡大し、ファンのアクセシビリティを向上させ、より良いストーリーを作り出すことができます。

次にデジタルチャネルについてお話しします。私たちはアプリ、Webサイト、そしてファンタジーマネージャーを展開しています。現在、アプリはドイツ語、英語、そして静的なバージョンとしてスペイン語と日本語で提供しています。Generative AIを活用すれば、あらゆる言語でアプリを提供でき、アクセシビリティとローカライゼーションを向上させることができます。先ほど説明したパーソナライゼーション機能と組み合わせることで - 特にパーソナライゼーションを超えた個別化についてお話ししたいのですが - ユーザー一人一人に対して、好みの言語でカスタマイズされたコンテンツや統計情報を提供することが可能になります。

運営チャネルについては、他のスポーツ団体や企業と同様にソーシャルメディアチャネルを活用しています。主にファネルトップのマーケティングとして、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伝えるために使用しています。現在、ソーシャルメディアチャネルは英語のみで運営しており、ドイツ語でさえ展開していません。複数の言語でターゲットを絞った投稿やコンテンツを提供していますが、それが限界です。ここでも可能性は明確です - あらゆる言語でソーシャルメディアチャネルを作成し、アクセシビリティを向上させ、母国語でBundesligaの魅力を伝えるためのファネルトップマーケティングを実現できます。ただし、これは単なる翻訳以上のものだということを覚えておく必要があります。単純な翻訳で済むコンテンツもありますが、それだけでは人々に本当の興奮を伝えることはできません。

デジタルキャンペーンに関しては、年間を通じて数多くのブランドキャンペーンを実施しています。これらのキャンペーンには、シーズン開始や冬季休暇明けの告知、次の試合日の発表などが含まれます。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実施しています。これらのキャンペーンのために、 707点の試合日用グラフィックアセット、約400点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。これらは自社チャネル向けだけでなく、特定地域の放送パートナーやクラブ向けにも制作しています。

現在、これらのコンテンツはすべて手作業で制作されています。Bayer Leverkusen、Borussia Dortmund、Bayern Munichといったクラブのグラフィックは、すべてグラフィックデザイナーの手作業が必要です。ESPN+や日本のSky Perfectといった放送局向けのコンテンツ制作でも同様です。将来、これは劇的に変化するでしょう。Generative AIが、関連選手を含むローカライゼーションなど、これらすべてのタスクを支援してくれます。例えば、米国のESPN向けにグラフィックを制作する場合、Bundesligaに所属するアメリカ人選手を起用することができます。AIがこれを自動的に処理してくれます - ターゲット市場を指定し、適切な選手を選び、放送局のロゴを追加するだけで、コンテンツを生成してくれます。

このプロセスは、言語、放送パートナー、インフルエンサーなど、あらゆる面でスケールすることができます - 望むことを規模を問わず実現できます。現時点では、予算の都合で確保できないリソースが必要になってしまいます。AIにもコストはかかりますが、人材を採用してエージェンシーを立ち上げるのとは比較になりません。これが、Generative AIが私たちの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実現する方法の一例です。

AIが切り拓く新たなコンテンツ制作：Bundesligaストーリーの誕生

私たちは、新しいコンテンツフォーマットと、Generative AIがどのように新しいコンテンツの作成を支援できるかについても検討しています。これはアクセシビリティや言語、ローカライゼーションを超えた取り組みです。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ストーリーを作ることになりました。ここでいうストーリーとは、InstagramやFacebookなどのSNS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、私たちは主に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1本あたり平均800ワードです。このコンテンツ資産を活用して、アプリ向けに新しいフォーマットを作れないかと考え、 Bundesligaストーリーを作ることにしました。実際の見た目はこのような感じです - 記事をベースにして、このBundesligaストーリーを作成しています。

その仕組み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。ストーリー作成に不要な情報があるため、記事の正規化を行います。その後、チームがプロンプトエンジニアリングを行います。このプロンプトは、ChatGPTに入力する単純な質問とは異なり、非常に高度なもので、100行、200行、300行以上にわたります。Amazon Bedrockに対して、記事を取り込んで5枚か10枚のスライドを作成すること、写真を使用すること、記事からの引用を含めることなど、具体的な指示を行います。

メタデータはほぼ自動的に作成されます。例えば、記事に写真がある場合、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に関するスライドを作成する際に、すでに適切な写真があることを認識できます。システムは16:9から9:16への画像のクロップも処理し、その他の必要なメタデータもすべて作成します。次に画像の選択を行います。各ストーリーには10枚のスライドすべてに写真が必要だからです。そして最後に、わずか1分でストーリーが作成されます。

人間が介入するオプションも残しています。カスタムビルドのCMS内で、チームは作成された10枚のスライドを確認できるエディターを作りました。写真のクロップが正しくない場合、サイズを調整できます。チームドクターの引用があるのに写真がない場合、そのスライドを削除したり、別の対応を取ったりできます。現在は人間による確認のプロセスを残していますが、システムが十分に洗練されて直接公開できるようになることを期待しています。では、これは何を意味するのでしょうか？

私たちが行っているさまざまな取り組みの中で、最終的に、人工知能を活用することで人間の知能による作業の多くを省くことができています。ただし、私たちにとって重要なのは、決して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、テクノロジーを使っ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、そういったストーリーを作り出す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なども同様です。90分間のピッチ上での出来事を書き起こすという、編集者にとってはかなり退屈な作業ですが、彼らはそれを特に好んでいるわけではありません。現在、私たちはこれもAIで行っています。人間が以前作成していたものと、AIが作成したマッチレポートの違いが分からないほど素晴らしい出来栄えで、編集者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るために、既存のツールを活用することもできます。彼らはアーティストの声を使って、AIで音楽を生成しています。「いいですね、やってみましょう。山の中で夜、暗い感じですね。星が見えて、少し肌寒い感じがしますが、私はカナダ出身なので慣れています。山々とスカイライン、そして星空が見えますね、いいと思います。山に気を取られそうですね。ロングボールを見て『わぁ、きれいだな』と思っているうちにボールを取り損ねそうです。こんにちは、Alphonso Daviesです。BundesligaとAWSの仕事をしています。」PartyRockを使えば、誰でもAIアプリを作ることができます。

これは、私たちがBundesliga Media Daysで作成したコンテンツの一例です。Media Daysは、シーズン開始時に各クラブを訪問するフォーマットで、最大3時間の時間枠の中で、全選手とスタッフとともにコンテンツを制作します。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ります。メディアパートナー向けのコンテンツ、Topsのようなスポンサーシップやコマーシャルパートナーシップ向けのコンテンツも作成します。Topsのカードは、そこで撮影され、その後制作されます。

現在では、日本のSky Perfectの編集者がリモートで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ものです。そしてPartyRockは一例です。私たちは、法的に問題がない限り使用できる、そういったツールの存在を知っています。それらを使って、次々と新しいコンテンツを作り出すことができるのです。

未来への展望：Generative AIを活用したBundesligaの次なる一手

コンテンツを作るだけでなく、現在存在する全ての運用タスクの効率性を高めることも重要です。では、Elif Doganが冒頭で言及したロードマップに基づいて、AWSと共に私たちは次に何を目指し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にどう取り組む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、データがAIを使用する基盤であることを知っています。私たちは大量のコンテンツ、特にビデオコンテンツを制作していますが、それらはまだある意味でロックされており、テクノロジーで解放する必要があります。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。

コンテンツのローカライゼーションについて話していましたが、現在AWSと議論を重ね、最初のMVPとProof of Conceptを行っており、この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を検討しています。まずはSpeech to Textから始めますが、Speech to Speechや、さらにはライブゲーム向けのGenerative AIによるリアルタイム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。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、私たちはそのような目標に向かって進んでいます。また、Bundesliga InsAIghtsについても検討しており、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。

プッシュ通知についても検討しています。これ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です。システムベースのプッシュ通知だけでなく、編集部によるプッシュ通知を作成するために何人必要かを判断し、この目的のためにGenerative AIをどのように活用できるかを検討しています。

先ほど言及したStoriesの機能に関して、エンゲージメントとリテンションについて言えば、Storiesを使用する人々ははるかに良好な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作成に関する私たちの仮説は、この段階で実証されています。PowerPointのスライドでは4つのポイントに見えるかもしれませんが、目標を達成するには大きな努力が必要です。チームは素晴らしい進歩を遂げており、次のレベルに到達する手助けをしてくれるAWSとパートナーシップを組めることを嬉しく思います。

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の記録を塗り替えています。彼は初のBundesligaシーズンで36ゴールを決め、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。

私たちが「Content OS」と呼んでいるコンテンツのローカライゼーションに関して、これが最初のテストでした。すべての翻訳とローカライゼーションが完全に正確だったことには自信があります。世界中から人々が集まるLas VegasでのAWS re:Inventでこれを発表することについて私が懸念を示した際、チームは問題ないと保証してくれました。これは音声からテキストへの変換における最初のテストに過ぎず、最終的な目標はさらに多くの言語での実装です。私たちは、機械が翻訳やローカライゼーションを行っているという印象を与えるのではなく、私たちが制作するコンテンツを人間が扱っているように感じてもらいたいと考えています。

以上で、私とElifとLuccasからの発表を終わります。このセッションにご参加いただき、誠に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おりますので、お気軽にお声がけください。ありがとうございました、みなさまのご多幸をお祈りしております。

※ 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。