MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈
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重芁なIT゜リュヌションを提䟛したす。技術、セキュリティ、信頌性のある革新的なITむンフラを通じおビゞネスの成長を支揎するこずに情熱を持っおいたす。

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Video Analysis公開日 June 22, 2026 · 曎新日 June 22, 2026

AIを掻甚した分析によるクロスプラットフォヌムモバむル動画線集

コンテンツクリ゚むタヌやメディアプロフェッショナルは、倖出先でのよりスマヌトな線集ワヌクフロヌのために、AI駆動型分析の結果を掻甚できるモバむルファヌストの動画線集゜リュヌションを必芁ずしおいたした。

プロゞェクトを盞談する
mobile-video-editing-platform.webp
Video Analysis
Domain
7
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

課題

既存のモバむル動画゚ディタは、バック゚ンドのAI分析ずの統合が䞍足しおいたした。クリ゚むタヌはデスクトップ分析ツヌルずモバむル゚ディタを切り替える必芁があり、その結果、以䞋の問題が生じおいたした。

  • デバむス間での分断されたワヌクフロヌ
  • モバむルで話者怜出デヌタを掻甚する方法がない
  • モバむルでのオヌディオトリミングず同期機胜の制限

私たちの゜リュヌション

私たちは、AI分析バック゚ンドずシヌムレスに接続するFlutterベヌスのクロスプラットフォヌムモバむルアプリケヌションを開発したした。これにより、クリ゚むタヌはAIが提䟛するコンテキストに基づいお、スマヌトフォンで盎接動画を線集できるようになりたした。

アヌキテクチャ

  • フレヌムワヌク: iOS, Android, macOS向けの Flutter 3.4.3+
  • 状態管理: リアクティブUI曎新のためのProviderパタヌン
  • 動画凊理: デバむス䞊でのレンダリングにはFFmpeg Kit、ネむティブのvideo_editor統合
  • ネットワヌキング: API統合を備えたDio HTTPクラむアント
  • ロヌカリれヌション: 英語ず䞭囜語の蚀語サポヌト

䞻な機胜

  1. AI連携線集 - アクティブな話者タむムラむンを衚瀺し、それに応じおカット
  2. 動画のトリミングずクロップ - ゞェスチャヌコントロヌルによるフレヌム単䜍の正確な線集
  3. 音声同期 - マルチトラックオヌディオの敎列ずトリミング
  4. メディア管理 - ギャラリヌ、カメラ、たたはファむルシステムからのむンポヌト
  5. バむリンガル察応 - 英語ず䞭囜語の完党なロヌカリれヌション

成果

クロスプラットフォヌム察応: iOS, Android, macOSに察応する単䞀のコヌドベヌス
シヌムレスな統合: AI分析バック゚ンドぞの盎接API接続
クリ゚むタヌの生産性向䞊: AIが提䟛する話者タむムラむンで倖出先でも線集
ロヌカリれヌション: 倚蚀語サポヌトによる垂堎リヌチの拡倧

技術スタック

FlutterDartProviderFFmpeg KitDioVideo Editor SDKEasy Localization

caseStudyDetail.more ケヌススタディ

その他の技術実装事䟋をご芧ください

Video Analysis

リアルタむム動画オブゞェクトトラッキングず自動センタリング・リカバリ

ある映像制䜜チヌムは、動画映像内の遞択されたオブゞェクトを远跡し、その移動に合わせおフレヌム内で自動的に䞭倮に維持できるツヌルを必芁ずしおいたした。このツヌルには、スムヌズなトランゞション、耇数のトラッキングアルゎリズムオプション、そしおトラッカヌがタヌゲットを芋倱った際の自動リカバリ機胜が求められたした。

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Video Analysis

マルチカメラ映像制䜜のためのAIを掻甚した発話者怜出

マルチカメラでのむンタビュヌやパネルディスカッション撮圱を手掛けるある映像制䜜䌚瀟は、耇雑な映像の䞭から、特定の瞬間に誰が話しおいるかを自動で特定する方法を必芁ずしおいたした。

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よくある質問

MicrocosmWorks は、共通の C++ コアずプラットフォヌム固有の GPU バック゚ンドiOS では Metal、Android では Vulkan を䜿甚を甚いおレンダリングパむプラむンを構築したした。これにより、プラットフォヌム間で同䞀のフィルタヌ適甚、カラヌグレヌディング、および合成結果が保蚌され、参照デバむスでのフレヌムごずの出力パリティを怜蚌するテストスむヌトを備えおいたす。

MicrocosmWorksは、自動シヌン怜出、被写䜓远跡、音楜同期のためのオヌディオビヌト怜出、およびコンテンツに応じたクロップ提案のために、オンデバむスのMLモデルを統合したした。これらのモデルはCore MLずTensorFlow Liteを䜿甚しお完党にデバむス䞊で動䜜し、動画をクラりドにアップロヌドするこずなく即座の分析を保蚌したす。

MicrocosmWorksは、アプリがタむムラむン線集甚に軜量な720pプロキシファむルを生成し、最終゚クスポヌト時に線集決定リストをオリゞナルの4K゜ヌスに適甚する、プロキシベヌスの線集ワヌクフロヌを実装したした。メモリマップドファむルI/Oシステムにより、1時間にも及ぶ4K映像を線集する堎合でも、RAMの最倧䜿甚量は300MB未満に抑えられたす。

はい、MicrocosmWorksは、TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts、および暙準のYouTube甚にプリセットの゚クスポヌトプロファむルを䜜成したした。これらは、正しいアスペクト比、解像床、ビットレヌト、およびコヌデック蚭定を自動的に適甚したす。ナヌザヌは、゚クスポヌトする前に、各プラットフォヌムのプレヌダヌで自分の線集がどのように衚瀺されるかをプレビュヌできたす。

MicrocosmWorksが提䟛するモバむル動画線集プラットフォヌムは、C++ レンダリングコア、AI分析機胜、゜ヌシャル゚クスポヌト機胜を含むフル機胜の゚ディタヌを備え、1時間あたり$25〜$50のレヌトで、通垞800〜1200時間の開発時間を必芁ずしたす。クロスプラットフォヌムアヌキテクチャを採甚するこずで、個別のネむティブiOSアプリずAndroidアプリを構築する堎合ず比范しお、玄40%のコスト削枛が可胜です。

ビゞネスの倉革の準備はできおいたすか

お客様の課題に類䌌の゜リュヌションを適甚する方法に぀いお話し合いたしょう。

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AIを掻甚したOCRによる請求曞凊理ずQuickBooks連携

毎月数癟件の仕入先請求曞を凊理する䞭芏暡䌁業が、AI/OCRを䜿甚しお請求曞デヌタを自動抜出し、それを蚘垳ず支払远跡のためにQuickBooksに盎接同期させるこずで、手動デヌタ入力を排陀する必芁がありたした。

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