エージェント型動画検索
モデルは、すべてのクリップを固定フレームレートで処理するのではなく、対象となる動画セグメントを動的に検索、スキャン、検査できます。
Agentic video understandingは、固定フレームサンプリングに頼るのではなく、動画のどの部分を検査するかをモデルが能動的に判断できるGeminiの動画分析モードです。Googleによると、このアプローチは精度を向上させながら、長時間の動画や詳細な動画タスクでのトークン使用量とコストを削減します。
このローンチでは、Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Liteが対象です。開発者は、Google AI StudioとGemini Enterprise Agent PlatformのGemini APIを通じて、動画のアップロードやYouTube動画にこの機能を利用でき、処理は「agentic」に設定します。同じ投稿では、この機能に標準のGemini APIトークン料金が適用され、追加の機能料金はないと説明されています。
モデルは、すべてのクリップを固定フレームレートで処理するのではなく、対象となる動画セグメントを動的に検索、スキャン、検査できます。
Gemini固有の動画ツールを使い、映像フレーム、音声、トランスクリプトを横断して分析品質を高めます。
Google AI StudioまたはGemini Enterprise Agent PlatformのGemini APIを通じて、動画分析をリクエストできます。
動画のアップロードとYouTube動画に対応し、分析に利用できる入力の範囲を広げます。
静的なフレームサンプリングと比較して、トークン使用量とコストを削減するよう設計されています。
このページによると、処理を「agentic」に設定することで機能を有効化でき、独自の動画検索ループを手動で実装する必要性を減らせます。
1秒あたり1フレームのサンプリングでは捉えにくい、一瞬の変化や精密なカット境界を見つけます。録画コンテンツの編集や、工程動画における短時間の状態変化などが対象です。
すべてのフレームを静的に網羅するためにトークンを消費することなく、数時間に及ぶ映像から特定の回答やイベントを検索します。
モデルがより詳細な情報を必要とする場合、選択した区間をより高いフレームレートで再サンプリングし、高速な動き、微細なアーティファクト、通常とは異なる挙動を検査します。
単にクリップを要約するのではなく、カウントの正確さが重要な場面で、時間の経過に伴う反復動作や物体を追跡します。
アップロードした動画やYouTubeコンテンツのより効率的な初回分析にモデルを使用し、必要に応じて対象を絞った追加クエリで結果を精緻化します。
Gemini APIを通じて、Google AI StudioとGemini Enterprise Agent Platformで利用できます。ローンチ記事では、近日中にFlashおよびFlash-Liteモデル全体のGeminiアプリにも展開される予定だと説明されています。
ローンチ記事によると、API設定で動画処理を「agentic」に設定すると有効になります。
ローンチ時点では、Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Liteが対応モデルとして発表されています。
このページによると、標準のGemini APIトークン料金が適用され、追加の機能料金はありません。
ソースでは、フレーム、音声、トランスクリプトにまたがって対象セグメントを検索・スキャン・検査できるアクティブな動画分析ワークフローとして説明されています。モーメント検索、異常検知、カウントなどのタスクを想定しています。
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