フィジカルAIにおけるビデオデータ増大の課題
自動運転車、ロボティクス、スマートスペースといったフィジカルAIの分野では、トレーニングや検証に膨大な量の実世界および合成ビデオデータが利用されており、そのデータ量は急速に増加しています。数十から数百ペタバイト規模のデータを扱うチームにとって、ワールドファンデーションモデルを含む多様な機械学習環境において、その精度を確実に維持できる高信頼な圧縮ワークフローが不可欠です。
しかし、従来の圧縮技術では、ストレージやネットワークの効率性、機械学習モデルの精度、そして運用スループットの間に大きなトレードオフが生じ、これがAIシステムの性能に直接的な影響を与えていました。
ビーマー社の「ML-Safe圧縮」技術
ビーマー社の特許技術であるCABR（コンテンツ適応型ビットレート）は、映像の内容に応じてフレームやシーンごとに最適なビットレートへ自動調整することで、画質と機械学習精度の両立を実現します。
この技術の主な特徴は以下の通りです。
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過去1年間のベンチマークでは、最大50%のファイルサイズ削減が確認されています。
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業界標準のデータセットを用いた評価において、複数の品質・精度指標で機械学習モデルの精度が維持されることが検証されています。
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GPUアクセラレーションにより、データ取り込みから学習・検証までのエンドツーエンド処理で高いスループットと一貫性が確保されます。
VAST Data社との共同デモ：Video RAG/VSSを支えるパイプライン
GTC会場では、AIオペレーティングシステム企業であるVAST Data社と共同で、GPUアクセラレーション圧縮をデータ取り込み段階で適用し、機械学習の安全性を保証する新しい映像データパイプラインが公開されます。
この共同デモでは、以下の内容が示されます。
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VAST AI OS上で、高スループットなデータアクセス、スケールアウトなデータ基盤、データベースサービス、リアルタイム処理・オーケストレーションが統合されます。
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AV、メディア＆エンターテインメントなどで増大する大規模映像データに対し、VLM（Video Language Model：ビデオ言語モデル）を活用したセマンティック・キュレーションが可能になります。これにより、検索、フィルタリング、優先度付けなどがペタバイト規模で高速化されます。
今後の展望とGTC 2026での面談案内
ペタバイト級のビデオデータ管理に課題を抱える企業は、GTC 2026にてビーマー社のビデオデータ専門家と直接相談する機会があります。ビーマーブース（3109）での面談予約は、以下のオンラインフォームから受け付けています。
ジャパン・トゥエンティワン株式会社は、今後もビーマー社の革新的な技術を国内企業が安心して利用できるよう、支援を継続していく方針です。
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