コンテキストを考慮したエンコーディング：コスト削減と品質向上のためのテスト

OTTサービスはこれまで以上に多くのデバイスやプラットフォームにリーチするようになり、より高品質なビデオコンテンツへの需要が高まっている。しかし、このような高画質への欲求にはコストがかかる。具体的には、コンテンツ・ストレージの追加、オリジン・サーバーの高スループット化、コンテンツ・デリバリー・ネットワーク（CDN）の帯域幅の利用拡大などによるインフラと運用コストの増加がある。

課題は、視聴者の体感品質（QoE）を損なうことなくCDNコストを下げることだ。その解決策がContext-Aware Encoding（CAE）である。

CAEは、ストレージとストリーミングのコストを削減しながら、運用の複雑さを軽減する機会を提供します。機械学習由来のアルゴリズムを活用することで、CAEはQoEを損なうことなくストリーミング効率を自動的に改善します。CAE計算機を使って、ご自分の目でお確かめください。これでもまだ十分すぎると思われる方は、当社のOTTサービス「PlayTV」でテストしてみました。結果をご覧になるには、以下をクリックしてください。また、スクロールを続けて、CAEの仕組みについてご確認ください。

目次

• コンテキスト・アウェア・エンコーディングを理解する
• コンテキスト・アウェア・エンコーディングの利点
• コンテキスト・アウェア・エンコーディングの実装
• コンテキスト・アウェア・エンコーディングの結果
• コンテキスト・アウェア・エンコーディングの概要
• コンテキスト・アウェア・エンコーディングの推定節約額

文脈を考慮したエンコーディングを理解する

従来型符号化方式

今日、インターネット上でストリーミングされるほとんどのビデオは、HLS や MPEG-DASH などのアダプティブ・ビットレート（ABR）・ストリーミング・テクノロジーを使用して、ビデオの再生を最適化している。ABRストリームは、同じビデオの複数の "レンディション "を含み、それらは事前に定義されたエンコーディング・ラダーに従って、異なる解像度とビットレートでエンコードされる。

ユーザーが再生ボタンを押すと、プレーヤーは再生可能なレンディションのマニフェストを受け取る。プレーヤは、利用可能な帯域幅、バッファの満杯状態、再生ウィンドウのサイズなど、いくつかの要因に基づいて再生するレンディションを選択します。再生中にこれらの要素が変化すると、プレーヤはより高画質または低画質のレンディションに切り替えることができ、最小限のバッファリングで可能な限り最高のビデオ画質を表示します。

しかし、静的なビットレート・ラダーは、コンテンツの種類によって品質に一貫性がないことが多い。スポーツのような複雑度の高いビデオコンテンツは、アニメーションのような複雑度の低いコンテンツよりも、許容できる視聴体験を得るために多くのビットを必要とする。そのため、同じプロファイルを使用して異なる種類のコンテンツや異なるチャネルのコンテンツをエンコードすると、ストレージや帯域幅が無駄になることが多い。

ストリーミング配信は、OTTサービスにとって最も大きなコストセンターの一つである。過剰なストレージ、非効率的なキャッシュ利用、ストリーミング帯域幅は、特にコンテンツ・ライブラリが成長し、サービスがより多くの視聴者を引き付けるにつれて、大きなコストとなり得る。

文脈考慮エンコーディング

従来のエンコーディング手法とは異なり、Context-Aware Encodingは、コンテンツの種類、デバイスの機能、ネットワークの状態、視聴者の行動などのコンテキスト情報を利用して、ビデオストリーミングを最適化します。すべてのコンテンツに1つのABRラダーを使用するのではなく、CAEは各ソースビデオを分析し、コンテンツごとにカスタムエンコーディングラダー（レンディションのセット）をインテリジェントに構築します。

さらにCAEは、コンテンツの視聴に使用される配信ネットワークやデバイスに関連する制約も考慮します。CAEは、すべてのタイトルで一貫した品質レベルを維持しながら、必要なレンディションの数、それぞれに使用する解像度とビットレートを決定します。

CAEを使用してアセットを最適化することで、大幅なコスト削減が可能になり、公開期間が長くなるほど、また視聴者数が増えるほど、その効果は高まります。しかし、ストリーミング事業者にとって、コスト削減は唯一の原動力ではありません。視聴者のエンゲージメントが高いことは非常に重要であり、QoE障害ほど視聴者のエンゲージメントに悪影響を与えるものはほとんどありません。

文脈を考慮したエンコーディングの利点

コンテキスト・アウェア・エンコーディングは、CDN配信コストに複数のメリットをもたらす。

• 帯域幅の効率的な利用を促進することで、データトラフィックを削減し、コストを削減します。
• 各メディアのABRラダーを最適化することで、ストレージ要件を低減。
• より少ないディスクリートバリアントとコンテンツに合わせた圧縮設定により、より効率的なキャッシュを生成します（これにより、知覚される画質が向上し、ロード時間が短縮され、よりスムーズな再生が可能になります。）

これらは実際にテストし、定量化できるメリットです。以下は、自社のOTTサービスでCAEの利点をテストするために行った手順です。

• Ingest new content with a standard encoding profileMeasure per asset storage requirementsMeasure audience views and average bitrates streamed per viewMeasure QoE performanceMeasure audience engagement score
• After 30 days of streaming use, reprocess the content library with CAE-optimized ingest profilesIdentify differences in ABR ladderQuantify differences in storage costs, streaming rates, QOE performance, and audience engagement
• 影響を計算し、結論をまとめる

コンテキスト対応エンコーディングの実装

PlayTV は、ブライトコーブが提供する動画に特化した OTT ストリーミングサービスで、ウェブ、モバイル、CTV アプリで利用できます。

PlayTVでCAEをテストするために、まず再処理に最適なアセットを特定しました。どのアセットが視聴（ひいてはコスト）を促進しているかを分析し、それらのアセットに対する視聴者のエンゲージメントを測定しました。QoE Insightsを使用して、標準エンコーディングラダーが視聴者にどのように配信され、QoE障害が視聴者にどのような影響を与えたかのスナップショットを作成しました。

再処理後、アダプティブ・ビットレート（ABR）ストリーミング構成では、以下のような変化が見られた。

当初、アセットABRラダーには7つのバリエーションがあり、合計10.4Mbpsの帯域幅が必要でした。CAEにより、さまざまなアセットタイプで作成されたレンディションのミックスが変更され、5つのバリアントで5Mbpsしか必要としなくなりました。シーンの複雑さやその他の属性によって、わずかに高いアセットもあれば、わずかに低いアセットもありました。しかし、素材に共通性があることから、前述のラダーは再処理されたほとんどのアセットの典型的なものでした。

文脈を考慮したエンコーディングの結果

保管費用

CAEの導入はストレージコストに大きな影響を与えた。典型的なアセットストレージ要件は、4.5GB/時間から約2.1GB/時間に削減されました。その結果、コンテンツ1時間あたりのコストは0.363ドルから約0.173ドルに下がり、ストレージコストは推定52%削減された。

ストリーミング費用

QoE Insightsは、視聴者全体でデバイス別に配信されたストリームのバリエーションに関する詳細なレポートを提供しました。このデータにより、視聴者に到達するために必要なストリーミング帯域幅と、帯域幅の消費を引き起こしているレンディションを明確に把握することができました。

上のグラフは、CAEが標準のラダーよりも540pより小さいストリームバリアントをより頻繁に配信したことを強調しています。この結果、ストリーミング帯域幅の使用率が約20%削減されました。

もちろん、より多くの視聴者がより低い解像度のバリアントでより多くの時間を過ごせば、QoEが損なわれる可能性がある。当初は直感に反すると思われるかもしれませんが、CAEはコンテンツに対してより優れた圧縮戦略を適用し、ビットを無駄にしないエンコーディング設定を実現しました。CAEは、特定の解像度をターゲットとしながらも、高品質のストリームを提供するのに十分なビットレートを適用していないストリームバリアントを排除しました。QoEの詳細を調べると、CAEのストリームバリアントが一貫して優れた視聴体験を提供しているという明確なパターンが浮かび上がりました。

クオ・パフォーマンス

QoE Insightsでは、CAE適用後に視聴者の全体的なエクスペリエンスが大幅に向上したことを検証する詳細な情報が提供されました。以下は、CAE適用前と適用後のサンプル期間の集計詳細を強調するサマリービューです。

QoEパフォーマンスサマリー - CAE最適化前

QoEパフォーマンスサマリー - CAE最適化後

その結果、最もインパクトのあるQoE測定では、CAEストリームバリアントが全体的に優れた体験を提供することがわかりました。

ビデオ開始時間と再バッファリング率が劇的に改善され、効率が向上したため、プレーヤーが最初のフレームに到達するのが速くなりました。CAE ストリーム バリアントは、ローカル プレーヤ バッファにロードするセグメントをより小さくする必要があるため、キャッシュ使用率が向上し、ペイロード サイズが小さくなります。

アップスケール時間は、プレーヤーがディスプレイデバイスの最大解像度よりも低い解像度のストリームバリアントを要求している時間を測定する。アップスケール時間のわずかな増加は、予想された動作と一致しています。CAE に最適化された ABR ラダーに接続する場合、プレーヤーには、QoE を圧倒的に破壊するリバッファリングイベントを防止するためのより良いオプションがあります。

研究によると、QoEの障害は視聴者のエンゲージメントに大きな影響を与えます。これは、QoE Insightsでエンゲージメントファネルの詳細を見るとはっきりとわかります。例えば、下の画像は、動画開始時間と、エンゲージした視聴者としてカウントされる前の離脱の可能性の関係を示しています。

総再生リクエスト4,092件のうち、動画開始時間が6秒を超えた場合、エンゲージ視聴者になったのはわずか164件（4%）でした。一方、動画開始時間が2秒未満の場合は、987人（24%）がエンゲージ視聴者となりました。動画開始時間を改善するだけで、エンゲージ視聴者は600%以上増加します。

QoEの障害は、視聴者のエンゲージメントに大きな影響を与えます。CAEはコスト削減だけでなく、QoEパフォーマンスの向上を通じて視聴者のエンゲージメントを促進します。

コンテクストを考慮したエンコーディング結果のまとめ

Context-Awareエンコーディングは、アセットあたりのバリアントの数を減らし、シーンの複雑さや視聴者のコンテキストに基づいてバリアントを最適化するなど、数多くの利点を提供します。しかし、私たち自身のOTTサービスでテストした結果、これらの利点は定量的で否定できないものでした。

• 保管コストを52%削減
• ストリーミング・コストを25％削減
• 動画のロード時間が44%高速化
• 28% 拒否的な態度が減少
• 出店数を10％削減

Brightcove の PlayTV のような小規模な OTT サービスでは、CAE を採用することで、運用を複雑にすることなくコスト削減を実現できました。ストリーミングとストレージのコストを合わせて 32% 節約できると推定されるため、すべての新規アセットと人気のある旧アセットのデフォルト インジェスト プロファイルとして導入されました。

コンテクストを考慮したエンコーディングによる節約

この節約効果を十分に理解するため、ブライトコーブがサポートする中堅メディア企業を平均化し、モデルを構築しました。モデル メディア企業には、合計 12,400 時間の動画コンテンツに相当する、14,000 の公開アセットがあります。毎月、視聴者は約 1,200,000 時間のストリーミング コンテンツを消費しています。この推定ストリーミング フットプリントは、コンテキスト アウェア エンコーディングを採用することにより、大きな影響を受けます。

これらの数字に標準的なストレージとCDNのレートを適用すると、CAEがモデルユーザーに提供している節約額の合計を見積もることができます。

当社がモデル化した「典型的な中堅メディア企業」は、CAEインジェスト戦略を導入することで、大幅なコスト削減を実現できます。モデル化されたデータと測定されたパフォーマンス指標を使用すると、このお客様は年間約154,000ドルを節約し、より熱心な視聴者を獲得することができます。

コスト削減と体験の質のバランスを追求する上で、Context-Aware Encodingは、コスト削減で優れたストリーミング体験を提供できる堅牢なソリューションです。CAEによって削減できるコストを見積もるには、CAE Calculatorをご利用ください。