ビデオ理解は、いくつかの主要なCVタスクを基盤とする多層的なプロセスです。パイプラインは通常、個々のフレームを分析してキーとなる要素を特定することから始まります。

動画理解は、コンピュータビジョン（CV）の高度な分野であり、機械が時間の経過に伴う視覚データを認識、分析、解釈することを可能にすることを目的としています。静止画を個別に処理する標準的な画像認識とは異なり、動画理解ではフレームの連続を分析し、時間的ダイナミクス、文脈、因果関係を理解します。 時間の「第4次元」を処理することで、AIシステムは単純な物体識別を超え、 シーン内で展開される行動、出来事、物語を理解できるようになる。この能力は、 動的な実世界環境で安全かつ効果的に相互作用できる知能システムを構築する上で不可欠である。

動画解析の主要構成要素

映像コンテンツを正確に解釈するには、モデルは主に2種類の情報——空間的特徴（フレーム内の対象物）と時間的特徴（変化の様相）——を統合する必要がある。これには複数のニューラルネットワーク戦略を組み合わせた複雑なアーキテクチャが求められる。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: これらのネットワークは通常、空間的なバックボーンとして機能し、個々のフレームから形状、テクスチャ、 物体などの視覚的特徴を抽出する。
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）: 例えば 長短期記憶（LSTM）ユニット のようなアーキテクチャが、CNNによって抽出された特徴のシーケンスを処理するために使用され、モデルが過去の フレームを「記憶」し、将来の状態を予測することを可能にする。
• オプティカルフロー: 多くのシステムは、フレーム間のピクセルの運動ベクトルを明示的に計算するためにオプティカルフローアルゴリズムを利用し、 物体の外観に依存しない速度と方向に関する重要なデータを提供する。
• ビジョントランスフォーマー（ViTs）: 近代的な手法は、異なるフレームや領域の重要性を評価するために注意機構にますます依存しており、これによりモデルは長い動画ストリーム内の重要な事象に焦点を当てることが可能となる。

実際のアプリケーション

時間的文脈を理解する能力は、様々な産業における高度な自動化の扉を開いた。

• 自動運転車: 自動運転車は映像解析技術を用いて歩行者や他車両の軌道を予測する。 動作パターンの分析により、システムは衝突の可能性を予見し複雑な操作を実行できる。
• 動作認識: スポーツ分析や ヘルスケア監視において、システムは 特定の人的活動（選手がゴールを決める、患者が転倒するなど）を識別し、自動化された洞察や アラートを提供する。
• スマート小売: 店舗ではこれらのシステムを 不正検知に活用し、窃盗を特定したり、 顧客の動線パターンを分析してレイアウトの最適化を図っています。
• コンテンツモデレーション：大規模メディアプラットフォームは動画理解技術を活用し、不適切なコンテンツを自動検知したり、アップロードをトピック別に分類したりすることで、手動による審査の必要性を大幅に削減している。

関連概念の区別

動画理解は幅広い能力を包含する一方で、AI分野におけるいくつかの関連用語とは明確に区別される。

• 動画理解と物体追跡: トラッキングは、特定の車のようなインスタンスがフレーム間を移動する際に、その固有の識別を維持することに焦点を当てます。ビデオ理解は、その車の行動を解釈します。例えば、車が「駐車中」であることや「スピード違反」であることを認識します。
• 動画理解と姿勢推定姿勢推定は、単一フレームまたは連続フレームにおける身体関節の幾何学的構成を検出します。動画理解は、このデータを用いて「手を振って挨拶する」といった動作の意味を推測します。
• 動画理解 vs. マルチモーダルAI: 動画理解が視覚的シーケンスに焦点を当てる一方、マルチモーダルAIは動画に音声、テキスト、またはセンサーデータを組み合わせてより包括的な分析を実現する。

YOLO26を用いた動画解析の実装

映像理解における基礎的なステップは、時間的連続性を確立するために、物体を堅牢に検出・追跡することである。Ultralytics モデルは、リアルタイム追跡において最先端の性能を提供し、これはより高次な行動分析の前段階となる。

以下の例は、Python APIを使用してビデオソース上でオブジェクト追跡を実行する方法を示しています：

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO26n model (nano version for speed)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Track objects in a video file with persistence to maintain IDs
# 'show=True' visualizes the tracking in real-time
results = model.track(source="path/to/video.mp4", persist=True, show=True)

課題と今後の動向

大幅な進歩にもかかわらず、高精細動画ストリームの膨大なデータ量により、動画理解は依然として計算コストが高い。3D畳み込みや時系列トランスフォーマーのFLOPS計算は、エッジAIデバイスにとって現実的でない場合がある。この課題に対処するため、研究者らは時系列シフトモジュール（TSM）のような効率的なアーキテクチャを開発し、最適化ツールを活用している。 NVIDIA TensorRT などの最適化ツールを活用し、 リアルタイム推論を実現している。

将来の開発は高度なマルチモーダル学習へと向かっており、モデルは音声情報（例：サイレン）とテキスト文脈を統合して深い理解を実現する。Ultralytics のようなプラットフォームも進化を続け、複雑な動画データセットの注釈付けと管理を効率化することで、特定の時間的タスク向けのカスタムモデルを容易に訓練できるようにしている。