機械学習を活用した動画解析について

動画解析（Video Analysis / Video Understanding）は、いまや多くの産業領域で不可欠なコア技術になりつつあります。
従来は監視カメラやセキュリティの領域が中心でしたが、近年ではマーケティング、広告最適化、SNS分析、リテールテックなど、よりビジネスに近い分野でも活用が急速に拡大しています。

本記事では、機械学習と深層学習を用いた動画解析の基本原理から、最新のアルゴリズム、モデルの進化、そしてマーケティング領域での具体活用例まで、包括的に整理します。

動画解析とは何か

動画解析とは、映像内に存在する「物体・人物・行動・音声・シーン」などの情報を自動的に抽出・理解する技術を指します。

静止画認識と異なり、動画は時間軸（Time Dimension）を含むため、

• フレーム間の変化
• 行動の流れ
• 物体の遷移
• シーンのトランジション

を読み解く必要があり、通常の画像解析よりも複雑な処理が求められます。

解析対象の例

• 人物・車両などの物体
• 表情・姿勢・感情
• 行動（歩行、接触、転倒など）
• 店舗行動（滞留、棚前行動）
• 音声内容や音響的特徴
• 動画全体の意味（トピック、ジャンル、雰囲気）

動画解析に使われる主要モデルとアルゴリズム

動画解析では “空間 × 時間” を扱う必要があり、複数のアプローチが存在します。

ここでは代表的なモデルを整理します。

CNN（Convolutional Neural Network）系 — 物体検出の中心技術

CNN は長年、画像解析の主役として活用されてきました。

動画では、各フレームを静止画として解析する場合に使用します。

用途

• 物体検出（人物、車、商品など）
• 顔検出
• シーン分類

代表モデル

• ResNet, EfficientNet
• YOLO 系列（v5, v7, v8, YOLO-NAS など）

特に YOLO（You Only Look Once）は、

• 高速処理
• 高い精度
• 比較的軽量

という特長から、監視カメラ・店舗行動解析・交通分析など”実務”で最も使われる物体検出系モデルです。

※ 近年の YOLO 系には Transformer やハイブリッド構造を取り入れたモデルもあり、「純粋なCNN」の枠を超えて進化しています。

RNN / LSTM / GRU — 時系列解析の古典的な基盤

ディープラーニング初期には、

• CNNで特徴抽出
• RNN/LSTMで時系列処理

という構成が多く見られました。

現在は 3D-CNN や Transformer に押され気味ですが、軽量な行動認識タスクなどで依然使われる場面があります。

3D-CNN（3次元畳み込み） — 動画を“立体”として扱う

3D-CNN は動画を ［高さ × 幅 × 時間］の3次元データ として直接入力し、連続した動作や行動を捉える手法です。

代表モデル

• C3D
• I3D
• SlowFast Network（Meta）

特に SlowFast は「遅いフレーム列で文脈を把握し、速いフレーム列で動きの細部を捉える」という構造で、スポーツ解析や行動認識において高いパフォーマンスを誇ります。

Transformer 系（Video Transformer） — 現代の主流

近年の動画解析のトレンドは、明らかに Transformer 系へ移行しています。

代表モデル

• ViViT
• TimeSformer
• Video Swin Transformer
• VideoMAE（自己教師あり学習モデル）

Transformers が優れる理由

• 長時間の依存関係を捉えられる
• 時間軸を柔軟に扱える
• 自己教師あり学習との相性が抜群

特に VideoMAE は、動画から“空間＋時間”の特徴を効率的に抽出する技術で、アノテーションの少ない学習に強いという特性を持ちます。

マルチモーダルAI — 映像・音声・テキストの統合

動画は本質的にマルチモーダル（映像＋音声＋テキスト）であり、近年はこれらを統合処理するモデルが主流です。

例

• Google VideoBERT
• Meta ImageBind
• CLIP + 音声モデルとの組合せ

こうした技術により、

• シーン内容
• 発話内容
• 背景音
• 登場人物の感情
• 行動の意味

などを「まとめて理解する動画理解（Video Understanding）」が可能になります。

※ OpenAI の動画生成モデル（例：Sora）も、この種のマルチモーダル統合技術の延長線上にあると広く考えられていますが、詳細仕様は非公開です。

実際に使われる動画解析タスク

物体検出・追跡（MOT）

• 店舗の人流解析
• 車両カウント
• 違反行動検出
• セキュリティ監視

追跡には以下のアルゴリズムが使用されます。

• DeepSORT
• ByteTrack

「YOLO（検出）＋ ByteTrack（追跡）」は実務で最も採用される構成のひとつです。

行動認識（Action Recognition）

動画解析の中でも研究が盛んな領域。

例

• スポーツフォーム解析
• 店舗で「商品を手に取る」「戻す」などの行動
• 工場での作業手順認識
• 異常行動の検知（転倒など）

3D-CNN や Transformer が強みを発揮します。

姿勢推定（Pose Estimation）

人物の骨格ポイント（keypoints）を推定する技術。

代表モデル

• OpenPose
• MediaPipe
• HRNet
• MMPose

用途

• スポーツ分析
• フィットネスアプリ
• ダンス解析
• 作業品質チェック

動画解析では「姿勢の変化＋行動推定」で高精度な分析が可能になります。

動画検索（Video Retrieval）と要約（Summarization）

強力なAIモデルにより長時間動画の分析も自動化できます。

• 会議動画の要約
• スポーツハイライト抽出
• 特定シーンの検索
• UGC動画のタグ付け

YouTube・TikTokの解析にも応用可能です。

音声・感情解析

映像と音声を組み合わせて分析することで、新たな価値が生まれます。

• CM視聴時の表情解析
• 反応のポジティブ/ネガティブ推定
• 接客動画の品質評価
• YouTubeレビュー動画の“感情傾向”分析

動画解析の実務ワークフロー（企業での導入プロセス）

ビジネス活用を想定した場合、実務ワークフローは次のようになります。

Step 1：動画データの収集

• 監視カメラ・スマホ・デジカムから収集
• コーデック変換（H.264/H.265 等）
• レンズ歪み補正や光量調整

データ品質が解析精度を大きく左右します。

Step 2：アノテーション

• 物体のバウンディングボックス
• 姿勢の骨格情報
• 行動ラベル付け
• シーン分類

動画解析ではフレーム数が膨大なため、最もコストがかかる工程です。

Step 3：モデル選定・学習

目的に応じてモデルを選択します。

• 商品棚分析 → YOLO + DeepSORT
• 行動認識 → SlowFast / VideoMAE
• 異常検知 → 3D-CNN + 時系列モデル

GPUクラスタを使う本格的な学習もここで行われます。

Step 4：推論（Inference）

• エッジ端末でリアルタイム処理
• クラウドでバッチ処理
• APIでの解析提供

処理速度（FPS）は実務において非常に重要な指標です。

Step 5：可視化・ダッシュボード構築

マーケター目線では、このフェーズが最も価値に直結します。

• 店舗内ヒートマップ
• 滞留時間や商品接触行動の集計
• 人気エリアの可視化
• SNS動画の盛り上がりポイント分析

マーケティング領域での活用可能性

あなたの職域に直結するポイントとして、以下の応用が非常に強力です。

オフライン行動解析（店舗・イベント）

• 入店数・人流解析
• 棚前滞留
• 商品接触の頻度
• POSデータとの結合分析

実店舗のCVR改善施策に直結するデータが抽出できます。

SNS動画分析（YouTube / TikTok）

• ハイライト抽出
• タグ自動生成
• 競合動画の分類
• “ウケる瞬間”の特定

動画マーケティングのPDCAを高速化できます。

動画広告（Video Ads）の改善

• 視線解析によるクリエイティブ評価
• どのカットで離脱が起きるかの分析
• 表情・音声の統合感情解析

ABテストの効果検証にも使えます。

カスタマーサービスの品質分析

• オペレーターの表情・声の感情推定
• 発話内容の自動解析
• 顧客反応の定量化

CX改善に強力な武器になります。

今後のトレンド

動画生成AI × 動画解析の統合

動画理解と生成が統合され、「理解 → 自動編集 → 生成」 という流れが普及します。

• 自動ハイライト生成
• 動画要約
• ナレーション・BGM自動付与
• シーンの自動再構成

解析技術と生成技術が循環し、より高度なワークフローが可能に。

自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）

動画解析で最大の課題である「ラベリングコスト」が劇的に減る方向へ。

VideoMAE、MAGVIT、MVP などはその代表例です。

マルチモーダル動画検索の普及

• 「赤いシャツの女性が商品を手に取るシーンを探して」
• 「店内で滞留が発生した瞬間を抽出して」

のような自然言語検索が一般化します。

まとめ

機械学習を活用した動画解析は、

• 物体検出
• 行動認識
• 姿勢推定
• 音声解析
• マルチモーダル統合

など多様な技術の組み合わせによって、動画を深く理解する領域へ進化しています。

マーケティング領域では特に、

• 店舗行動解析
• SNS動画解析
• 動画広告最適化
• 接客品質評価

など 業務成果に直結する活用方法 が豊富で、今後も伸び続ける分野です。

以上、機械学習を活用した動画解析についてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。