私たちはビデオコンテンツに溺れています。時間単位のウェビナーやZoomの録画から、ユーザー調査セッションや競合他社の広告まで、ビデオは私たちが持っている最も豊富なデータソースです。Statistaのビデオ消費データによると、YouTubeには1分あたり500時間以上のビデオがアップロードされています。
しかし、問題があります。ビデオは構造化されていません。ドキュメントのように目を通すことも、データベースのように検索することもできません。従来、ビデオを分析するには、リアルタイムで視聴する必要がありました。これは、拡張性がないプロセスです。
2026年には、AIビデオアナライザーは単純な文字起こしを超えて進化しました。コンピュータービジョンと自然言語処理（NLP）を使用して、テーマ、感情、テキスト、データポイントを即座に抽出するために、ビデオを「視聴」します。これらのツールは、ピクセルを構造化された検索可能なデータに変換します。
動画の視聴回数だけでなく、実際のコンテンツを分析するための最高のAIビデオアナライザーツールをランキングしました。UXリサーチャーが顧客インタビューをコーディングする場合でも、マーケターが競合他社の広告を分析する場合でも、コンテンツクリエイターがバイラルな瞬間を見つける場合でも、このガイドは適切なツールを選択するのに役立ちます。
ビデオの「AIコンテンツ分析」とは？
ツールに入る前に、ビデオ分析で私たちが何を意味するかを明確にしましょう。「パフォーマンス分析」と「コンテンツ分析」の間には、重要な区別があります。
パフォーマンス分析
ビデオが外部でどのようにパフォーマンスするかを測定します - 視聴回数、視聴時間、クリックスルー率、視聴者維持グラフ。YouTubeアナリティクスとソーシャルメディアダッシュボードがこれを処理します。
コンテンツ分析
ビデオの内部にあるものを調べます - 発せられた言葉、画面上のテキスト、オブジェクト、顔、感情、テーマ。これがAIビデオアナライザーが行うことです。
注目すべき主要な機能
文字起こしと要約
話者を識別して、音声を検索可能なテキストに変換します。高度なツールは、要約、アクションアイテム、および重要なポイントを自動的に生成します。
OCR（光学文字認識）
画面に表示されるテキストを読み取ります - スライド、コード、メニュー、字幕。プレゼンテーションと講義の録音を分析するために不可欠です。
オブジェクトとシーンの検出
フレーム内のオブジェクト（「ラップトップ」）、シーン（「ビーチ」）、ロゴ、および顔を識別します。ブランドモニタリングとコンテンツカタログ作成に役立ちます。
感情分析
音声パターン、言葉の選択、および表情に基づいて、感情的なトーン（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を決定します。
簡単な比較：7つの最高のAIビデオアナライザーツール
| ランク | ツール | 最適な用途 | タイプ | 無料プラン | スコア |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ScreenApp | ナレッジワーカー | クラウド | はい | 9.5/10 |
| 2 | Google Video Intelligence | 開発者 | API | 制限付き | 9.0/10 |
| 3 | Twelve Labs | セマンティック検索 | API | 制限付き | 8.5/10 |
| 4 | Descript | コンテンツクリエイター | デスクトップ | はい | 8.5/10 |
| 5 | Sprinklr | ソーシャルリスニング | エンタープライズ | いいえ | 8.0/10 |
| 6 | Pictory | 再利用 | クラウド | トライアル | 7.5/10 |
| 7 | Azure Video Indexer | エンタープライズ | クラウド/API | 制限付き | 8.0/10 |
AIビデオアナライザーツールトップ7（2026年）
ScreenApp - ナレッジワーカーに最適
会議、ウェビナー、トレーニングビデオ向けの最も包括的なアナライザー
「ナレッジワーカー」向けの最も包括的なアナライザー。会議、ウェビナー、トレーニングビデオ、ユーザー調査セッションに最適です。音声を文字起こしするだけのツールとは異なり、ScreenAppは、発言内容と画面に表示される内容の両方を同時に分析します。
勝つ理由
マルチモーダル分析
音声（スピーチ）とビジュアル（ビデオOCR）を同時に分析し、ナレーションからスライドの内容まで、すべてをキャプチャします。
インタラクティブQ&A
「顧客が不満を述べた機能は？」または「価格に関する議論を要約する」のような質問を直接行います。
実行可能な出力
分析を要約、ブログ投稿、会議のメモ、またはアクションアイテムに即座に変換します。単なる生データではありません。
強み
- 文字起こし、OCR、AIチャットを1つのプラットフォームに統合
- コーディングは不要 - アップロードして分析
- テスト用の寛大な無料プラン
- YouTubeのリンク、アップロード、および画面録画で動作
制限事項
- カスタムパイプラインを構築する開発者向けのAPIはありません
- 高度な機能には有料プランが必要
最適な用途
インタビューの録音を分析するUXリサーチャー、顧客の通話をレビューするプロダクトマネージャー、会議の録音を処理するプロジェクトリーダー、およびビデオコンテンツをリアルタイムで視聴せずにインサイトを抽出する必要があるすべての人。
Google Cloud Video Intelligence API
開発者に最適
Googleのヘビーリフター。これは、YouTubeのコンテンツモデレーションとGoogleフォトの検索を強化するのと同じテクノロジーです。Google Cloudのドキュメントによると、20,000を超えるラベルを検出し、ミリ秒単位の精度でフレーム全体でオブジェクトを追跡できます。
主な機能
ラベル検出
オブジェクト、場所、アクティビティ、動物種、および製品をタイムスタンプの精度で識別します。
オブジェクト追跡
オブジェクトがフレーム間を移動する際に追跡します。スポーツ分析、監視、およびユーザー行動調査に不可欠です。
露骨なコンテンツの検出
アダルトコンテンツ、暴力、およびコンテンツモデレーションのためのその他の機密素材を自動的にフラグ付けします。
テキスト検出（OCR）
言語検出および翻訳機能を使用して、ビデオフレームから目に見えるテキストを抽出します。
強み
- GoogleのMLインフラストラクチャによる業界をリードする精度
- 数百万のビデオにスケール
- あらゆる分析タスクに対応する包括的な機能セット
- Google Cloudエコシステムと統合
制限事項
- コーディングの知識が必要です（Python、Node.jsなど）
- ユーザーインターフェイスなし - APIのみ
- 従量制の料金はすぐにエスカレートする可能性があります
- 実行可能なインサイトではなく、生データを出力します
最適な用途
カスタムビデオ分析パイプラインを構築する開発チーム、数百万のビデオを大規模に処理する企業、およびAPI統合に慣れている技術ユーザー。
Twelve Labs
セマンティックビデオ検索に最適
自然言語を使用してビデオアーカイブを検索するための強力なツール。Twelve Labsは「ベクトル埋め込み」を使用して、ビデオコンテンツをセマンティックに理解します。つまり、ビデオ内で正確にその言葉が話されていなくても、「雨の日に犬を散歩させている男性」を検索できます。
Standout Feature: マルチモーダル理解
Visual Question Answering
ビデオコンテンツに関する複雑な質問をする：「シーン3の車の色は何ですか？」または「この会議には何人がいますか？」
Scene Detection
視覚的および音声的な手がかりに基づいて、ビデオを有意義なシーンに自動的にセグメント化します-単なるハードカットではありません。
Strengths
- 革新的なセマンティック検索機能
- キーワードだけでなく、コンテキストを理解する
- 大規模なビデオライブラリに最適
Limitations
- エンタープライズ価格-予算に優しくない
- APIのみ、開発者のリソースが必要
- 要約ではなく、検索に重点
Best For
膨大なビデオアーカイブを管理するメディア企業、製品ビデオを検索するeコマースサイト、および定性的なビデオデータを大規模に分析する研究チーム。
Descript
コンテンツクリエイターに最適
Descriptは、ビデオ分析とビデオ編集の境界線を曖昧にします。ビデオを文字起こし、テキストを編集することでビデオを編集できます。トランスクリプトの文を削除すると、対応するビデオセグメントが消えます。これにより、コンテンツを分析および再利用する必要があるクリエイターにとって非常に強力になります。
Why Creators Love It
Text-Based Editing
Wordドキュメントのようにビデオを編集します。トランスクリプトからテキストを削除してセクションをカットします。
Filler Word Removal
録音から「えー」や「あー」などのフィラーワードと不自然なポーズを自動的に検出して削除します。
Speaker Detection
誰が話しているかを識別して、ビデオ会議の録画のような複数話者のコンテンツで簡単にナビゲートできるようにします。
Strengths
- 分析と編集ワークフローを組み合わせる
- 非常に正確な文字起こし
- 優れたUXを備えたデスクトップアプリ
- 無料プランあり
Limitations
- 視覚分析なし（OCR、オブジェクト検出）
- 音声に焦点を当て、マルチモーダルではない
- デスクトップのみ、分析用のウェブバージョンなし
Best For
ポッドキャスター、YouTuber、および編集目的で録音を分析し、特定の引用を見つけ、長編コンテンツを再利用する必要があるコンテンツクリエイター。
Sprinklr
ソーシャルリスニングとブランド分析に最適
Sprinklrは、ソーシャルメディアモニタリングのための強力な動画分析を含む、統合された顧客体験プラットフォームです。TikTok、Instagram Reels、YouTube Shortsなどのソーシャル動画コンテンツ全体で、ブランドの言及、ロゴの出現、センチメントを追跡することに優れています。
マーケティングに特化した分析
ロゴ検出
ソーシャルプラットフォーム全体のユーザー生成ビデオコンテンツにブランドロゴ（または競合他社のロゴ）が表示されたときに識別します。
センチメント分析
ブランドについて言及しているビデオコンテンツの感情的なトーンを分析します-肯定的なレビュー、苦情、または中立的な言及。
強み
- 包括的なソーシャルメディアモニタリング
- 競合他社の動画分析に最適
- より広範なCXプラットフォームとの統合
制限事項
- エンタープライズ価格のみ（セルフサービスなし）
- 社内動画分析には過剰
- 複雑なセットアップとオンボーディング
最適な用途
ソーシャル動画コンテンツでブランドのプレゼンスを追跡するエンタープライズマーケティングチーム、複数のブランドを管理する代理店、および競合他社の動画分析に焦点を当てている企業。
Pictory
バイラルクリップの再利用と検索に最適
Pictoryは、最も魅力的な瞬間を見つけるために長編動画を分析します。ウェビナー、ポッドキャスト、または長いYouTube動画をTikTokやReelsに再利用したいクリエイターに最適です。AI動画ジェネレーターがコンテンツを作成するのと同じように、Pictoryはインテリジェントに「フック」と感情のピークを識別します。
コンテンツの再利用に重点を置く
ハイライト検出
AIは、音声パターンとペースに基づいて、長い動画から最も魅力的で共有可能な瞬間を識別します。
自動キャプション
ソーシャルメディアのエンゲージメントとアクセシビリティのために最適化されたアニメーションキャプションを生成します。
強み
- 高速なバイラルクリップの識別
- ワンクリックの再利用ワークフロー
- ソーシャルメディアチームに最適
制限事項
- 情報の抽出ではなく、エンゲージメントに焦点を当てている
- 分析の深さに制限がある
- 視覚コンテンツ分析（OCR、オブジェクト）がない
最適な用途
ソーシャルメディアマネージャー、長編コンテンツを短いクリップに再利用する必要があるコンテンツマーケター、および録音のバイラルな瞬間を探しているクリエイター。
Microsoft Azure Video Indexer
エンタープライズ統合に最適
GoogleのVideo Intelligence APIに対するMicrosoftの答え。Azure Video Indexerは、音声の文字起こし、顔検出、OCRを統合されたプラットフォームに統合し、Microsoftエコシステム（Teams、SharePoint、Power BI）とシームレスに統合します。
エンタープライズグレードの分析
顔認識
動画全体で顔を認識および追跡します。セキュリティ、トレーニング、コンテンツの整理に役立ちます。
キーワード抽出
メタデータと検索性を向上させるために、動画コンテンツからキーワードとトピックを自動的に生成します。
強み
- ネイティブ Microsoft 365 統合
- エンタープライズコンプライアンスとセキュリティ
- UIとAPIの両方のアクセスが可能
- テスト用の無料枠
制限事項
- Azureエコシステム内で最高の価値
- 複雑な価格モデル
- スタンドアロンツールよりも急な学習曲線
最適
すでにAzureおよびMicrosoft 365を使用している組織、コンプライアンス要件のある企業、およびビジネスインテリジェンスツールと統合されたビデオ分析を必要とするチーム。
上位3つのユースケース：AIビデオ分析の活用方法
機能について理解することは重要ですが、それらをどのように応用するかを知ることも重要です。AIビデオ分析が測定可能なROIを提供する、価値の高い3つのシナリオをご紹介します。
定性的なユーザー調査
UXリサーチャーは、プロジェクトごとに数十件もの顧客インタビューを実施することがよくあります。従来、これらの分析は、何時間もの映像を視聴するか、手動によるトランスクリプションにお金を払うことを意味していました。
**例：** 5件の顧客インタビュー動画をScreenAppにアップロードします。AIに「当社のチェックアウトプロセスに関して最も多かった不満は何ですか？」と尋ねます。関連する各瞬間にリンクするタイムスタンプ付きの合成された回答を得られます。
競合他社のビデオ分析
競合他社の製品デモ、ウェビナー、チュートリアルには、機能名、価格帯、ポジショニング言語、UIの詳細など、貴重な情報が含まれています。
**例：** 競合他社の製品デモをアップロードします。Video OCRを使用して、UIスライドに表示されているすべての機能名を抽出します。ギャップ分析のために、独自の機能セットと照合します。
コンテンツの監査とタグ付け
企業は、ウェビナー、トレーニングビデオ、内部記録の大規模なライブラリを蓄積します。適切なタグ付けがなければ、特定のコンテンツを見つけることは不可能です。
**例：** ウェビナーライブラリ全体を分析して、トピック（例：「SEO」、「PPC」、「ソーシャルメディア」）とスピーカーでビデオを自動的にタグ付けします。長年にわたって蓄積されたコンテンツから検索可能なナレッジベースを構築します。
AIでビデオコンテンツを分析する方法
ScreenAppのAIビデオアナライザーを使用して、あらゆるビデオから洞察を抽出するための実用的なワークフローを以下に示します。
ビデオをアップロード
ビデオファイル（MP4、MOV、WEBM）をドラッグアンドドロップするか、YouTube、Google Drive、またはその他のクラウドストレージからのリンクを貼り付けます。ScreenAppは、ほとんどの一般的なビデオ形式を受け入れます。
詳細分析を有効にする
「詳細分析」を選択して、オーディオの文字起こしとビジュアルOCRの両方を有効にします。これにより、AIがすべて（発話された言葉、画面上のテキスト、スライド、および視覚要素）を確実にキャプチャします。
**プロのヒント：**プレゼンテーションと画面録画の場合は、常にOCRを有効にしてください。貴重な情報の多くは画面に表示されますが、声に出されることはありません。
自動要約を確認する
処理が完了すると、主要なトピック、スピーカー、およびテーマを強調表示する自動要約が表示されます。これにより、深く掘り下げる前に、すばやく概要を把握できます。
- - 特定された主要なトピックとテーマ
- - 時間配分によるスピーカーの内訳
- - 重要なタイムスタンプにフラグが立てられました
「AIに質問」でクエリする
チャットインターフェースを使用して、ビデオコンテンツに関する特定の質問をします。AIは、トランスクリプトと視覚要素の両方を参照して、タイムスタンプ付きで回答を提供します。
よくある質問
よくある質問
はい、「感情分析」を通じて可能です。高度なAIツールは、話者の口調、言葉の選択、ペース、さらには表情など、複数の信号に基づいて、怒っているか、幸せか、混乱しているか、または中立かを検出できます。これは、顧客からのフィードバック動画、インタビューの録音、ソーシャルメディアのコンテンツの分析に特に役立ちます。Sprinklrのようなツールはブランドの感情に特化しており、ScreenAppはより広範な分析の中で感情のコンテキストを提供します。
はい。ScreenAppは、基本的な動画分析、文字起こし、Q&A機能を含む無料プランを提供しており、実際のプロジェクトでテクノロジーをテストするのに十分です。Google Cloud Video IntelligenceとAzure Video Indexerも、制限付きの無料プランを提供しています。ほとんどのビジネスユーザーにとって、無料トライアルは、有料プランに移行する前に、AI動画分析がワークフローに適合するかどうかを評価するのに十分です。
ほとんどのツールでは、最初に動画を録画する必要があります。リアルタイム分析は、主にエンタープライズセキュリティおよび放送監視のコンテキストで存在します。ビジネスでの使用には、ストリームを録画し（ScreenAppの動画録画機能などのツールを使用）、分析のためにアップロードすることをお勧めします。一部のプラットフォームでは、録画が完了するとすぐに分析が開始される、ほぼリアルタイムの処理を提供しています。
文字起こしは、音声データをテキストに変換します。これは動画分析の1つの要素です。完全な動画分析はさらに進んで、画面上のテキストのOCR、視覚要素のオブジェクト検出、感情的なトーンの感情分析、話者識別、およびトピック抽出が含まれます。文字起こしは「何が言われたか」をキャプチャし、分析は「何が起こり、それが何を意味するか」をキャプチャすると考えてください。
精度は、特定のタスクと動画の品質によって異なります。最新の文字起こしは、サポートされている言語でクリアな音声の場合、95％以上の精度を達成します。オブジェクト検出の精度は、複雑さによって異なります。一般的なオブジェクト（人、車、ラップトップ）は非常に正確ですが、ニッチなアイテムは信頼性が低い場合があります。OCRの精度は、解像度の高い印刷されたテキストの場合、95％を超えます。最良の結果を得るには、高品質の録画を使用し、重要な洞察を手動で検証してください。
ピクセルをデータに変換
動画はもはや「ブラックボックス」ではありません。適切なAIツールを使用すると、何時間もの録画が、ロックを解除されるのを待っている構造化された洞察のデータベースになります。製品の洞察を得るために顧客のインタビューを分析する必要がある場合でも、市場調査のために競合他社のコンテンツを分析する場合でも、3時間のウェビナーから特定の引用を見つけたい場合でも、AI動画分析ツールを使用すると、リアルタイムで視聴しなくても可能になります。
最小限の技術的オーバーヘッドで包括的な分析を必要とするナレッジワーカーにとって、ScreenAppはパワーとアクセシビリティの最適なバランスを提供します。カスタムパイプラインを構築する開発者向けに、Google Cloud Video Intelligenceが生の機能を提供します。また、特定のニーズ（セマンティック検索（Twelve Labs）、ソーシャルリスニング（Sprinklr）、またはMicrosoft統合（Azure））を持つエンタープライズチーム向けに、特化したツールが焦点を絞った価値を提供します。
共通のテーマ：動画コンテンツは検索できないままにしておくにはあまりにも価値があります。ツールを選択し、録画をアップロードして、見逃していたものを確認してください。
