AI 活用でゲーム動画の特定シーンを自由に検索可能に！Gemini と Vertex AI Search によるシーン検索システム開発株式会社バンダイナムコエンターテインメント様のクラウドを活用した導入事例

https://www.bandainamcoent.co.jp

掲載日：2025年8月6日

株式会社バンダイナムコエンターテインメント様は、膨大な映像資産から目的のシーンを即座に検索できる独自システム「ClipSearch」を PoC 開発しました。生成 AI と Vertex AI Search を活用した検索基盤の設計から構築、UI/UX 開発、API 開発、検索精度向上のアノテーション設計をアイレットがワンストップで支援しました。

膨大な映像資産の有効活用に向けて、自然言語検索で欲しいシーンを探せる AI 基盤構築を目指す

株式会社バンダイナムコエンターテインメント様（以下、バンダイナムコエンターテインメント様）は「アソビきれない毎日を。」を企業理念に掲げ、IP を軸に家庭用ゲーム、ネットワークコンテンツ、アソビエンターテインメント、ライセンスビジネスなどを通じて世界中のファンに良質なエンターテインメントを提供しています。

バンダイナムコエンターテインメント様は、映像制作やデバッグ業務において、膨大なゲームプレイ映像や PV 動画の中から目的のシーンを探し出す作業に多くの時間と手間を要していました。とりわけ、キャラクターの必殺技シーンや特定の演出カットなどの特定は、プロデューサーなどタイトルに詳しいメンバーの記憶や経験に依存する属人的なプロセスとなっており、関係者以外には瞬時に探し出すのが難しいという課題を抱えていました。

こうした背景から、映像資産の有効活用と属人化解消の両立を図るために、生成 AI やセマンティック検索などを用いた効率的な検索システムの PoC 開発を、アイレットにご依頼いただきました。

Gemini で映像データをメタデータ化。アノテーション素材も作成し、複数の情報を組み合わせた高精度なセマンティック検索を実現

本プロジェクトは、まず Google Cloud の内製化支援プログラム「Tech Acceleration Program（以下、TAP）」の中で始動。Google 様とバンダイナムコエンターテインメント様に加え、アイレットがパートナーとして参加し、TAP 期間中の4日間で自然言語によるシーン検索のプロトタイプを迅速に開発しました。

システム構成は、Next.js を用いたフロントエンドと Firebase Hosting によるデプロイ、FastAPI を用いたバックエンド、そして Vertex AI Search を活用した検索基盤というサーバーレスアーキテクチャを採用し、開発効率の向上やスケーラビリティを実現しています。

技術面では、膨大な映像データをそのまま生成 AI に渡すのではなく、Gemini を用いて動画をメタデータ化し、テキスト情報として処理しています。まず、検索対象となる映像資産と、その作品のアノテーション素材（キャラクターの見た目・音声・ステージの名前・情景など）を Cloud Storage に格納。次に、バッチ処理で各動画に対し、Gemini でメタデータを作成します。この際、視覚情報・セリフ情報・テキスト情報の3情報に分けてそれぞれのプロンプトで情報を抽出し、検索用の構造化データとしてのタグも作成。作成されたメタデータは JSONL 形式に整形され、Vertex AI Search のデータストアに情報別に格納されます。

このようにして生成されたセリフ・テロップ・シーンなどを細かく分割・構造化したテキスト情報を活用することで、検索時に複数の情報ソースを組み合わせた高精度なセマンティック検索を可能にしました。加えて、キャラクターの角度や衣装による見た目の違いを補正するために、複数のアノテーション素材を付与し、文脈理解の向上と精度向上につなげています。

また、検索結果の並び順にも工夫を施し、Vertex AI Search が提供する信頼度スコアをもとに高精度な検索結果が上位に表示されるよう調整。さらに、当初は動画単位で行なっていたベクトル化をシーン単位に細分化することで、検索している担当者が求める瞬間的なカットの検索にも対応できる柔軟な仕組みを提供しました。UI においても、スクラッチで開発することでお客様の要望にきめ細かく対応し、実運用にも適したシンプルで直感的な操作性を実現しました。

こうした取り組みを経て、プロモーション用の動画を作成する際などにゲーム内の特定シーンを誰でも瞬時に検索できるようになるツール「ClipSearch」を開発。本ツールの導入によって、作品内容に詳しくない担当者でも目的のシーンを簡単に検索できるようになり、工数の削減につながりました。

（画面イメージ）
Tales of Arise™ & ©BANDAI NAMCO Entertainment Inc.

また、Vertex AI のバッチ予測を活用することで、大量の動画を短時間・低コストで処理可能になりました。さらに、メタデータ作成は初回のみで、以降は検索コストのみ発生するため、ランニングコストが低いという利点もあります。

なお、本プロジェクトをきっかけに別のプロジェクトにも進展し、さらなる展開を視野に入れています。

生成 AI を活用したシステム構築においては、技術選定だけでなく、実際の活用シーンに即した精度設計や UI/UX の工夫が不可欠です。アイレットでは、TAP のような共同開発の場から本番運用を見据えた PoC まで、柔軟かつスピーディに支援可能です。マルチメディアデータのさらなる利活用や業務効率化をお考えの企業様は、ぜひ一度ご相談ください。

システム構成図

使用プロダクト

◼︎Google Cloud
　・Firebase Hosting
　・Cloud Run
　・Cloud Build
　・Artifact Registry
　・Cloud SQL
　・Cloud Storage
　・Vertex AI
　　・Vertex AI Agent Builder
　　・Vertex AI Search
　・Gemini

◼︎Next.js
◼︎FastAPI
◼︎GitHub

案件名	AI 活用でゲーム動画の特定シーンを自由に検索可能に！Gemini と Vertex AI Search によるシーン検索システム開発
クライアント	株式会社バンダイナムコエンターテインメント様