IPG、視聴コンテンツと生活者の最適なマッチングに向けてNHK放送技術研究所と共同で技術検証を開始
株式会社IPG（東京都港区、代表取締役社長：岡本賢人、以下「IPG」）は、視聴コンテンツと生活者との最適なマッチングに向け、NHK放送技術研究所と共同で技術検証を開始しました。 NHK放送技術研究所が構想する「Webベース放送メディア」への協力を通じ、多様な視聴コンテンツを多くの生活者に届け、エンターテイメントのある豊かな生活の構築をサポートする取り組みをさらに推進します。 IPGは全国の放送局から提供いただく番組情報を中心に、番組の詳細情報やネットで提供されるコンテンツ情報を含む視聴コンテンツメタデータを収集し、データベースにて運用を行っています。 今回IPGは、これまでの視聴コンテンツメタデータの運用で培った知見を活かし、NHK放送技術研究所が目指す、「人」「環境」「コンテンツ」を表すデータをWeb標準技術で連携し、アプリケーションや配信元を制御する新しいコンセプトの技術プラットフォー
Gガイドモバイル 放送終了後の番組詳細画面から TVerのキャッチアップ動画が視聴できる連携を開始 ｜ News ｜ IPG
株式会社IPG（本社：東京都中央区、代表取締役社長：星野仁、以下、「IPG」）は、IPGが提供する電子番組表(EPG)サービス「Gガイドモバイル（Android, iOS 対応）」にて、在京民放5社が提供する民放公式テレビポータル「TVer（ティーバー）」のキャッチアップ(見逃し配信)動画との連携を開始いたしました(※1、※2)。併せて、TVerへの導線として、新たに過去7日間分の番組表の表示に対応いたしました。 Gガイドモバイルは、約3700万インストールを誇るスマートフォンの代表的な番組表アプリです。8日間の未来番組を確認することができるだけではなく、番組の予告や出演者情報などの情報を、各放送局の公式の情報で確認することが可能で、地上波、BS、CSに対応した公式番組表として、ご好評いただいている番組表アプリとなります。 今回、TVerアプリとの連携によって、Gガイドモバイルの番組表画面
IPGの「mindsライブ配信キット」を利用した、「第17回しずおか市町対抗駅伝」のインターネット・ライブ配信 ｜ News ｜ IPG
IPGの「mindsライブ配信キット」を利用した、 「第17回しずおか市町対抗駅伝」のインターネット・ライブ配信 2016/12/2 株式会社IPG 株式会社 IPG（本社：東京都中央区、代表取締役社長：田路圭輔、以下、IPG）は、EPG（電子番組表）基幹システム「minds（Meta Information Distribution System、マインズ）」の新しいソリューションとして、「mindsライブ配信キット/mindsサイマル放送キット」を展開いたします。 2016年12月3日、静岡放送 株式会社（本社：静岡県駿河区、代表取締役社長：桂英治、以下、静岡放送）は、「第17回しずおか市町対抗駅伝」をFacebookページ上で配信します。この配信では、IPGの新しいソリューション「mindsライブ配信キット」を利用しております。 「しずおか市町対抗駅伝」Ｆａｃｅｂｏｏｋページ 201
静岡放送 番組表WEBサイトにminds番組表キットを採用 ｜ News ｜ IPG
2016/12/5 株式会社IPG 株式会社IPG(本社：東京都中央区、代表取締役社長：田路圭輔、以下、IPG)が提供を始めた放送局向けサービス「minds番組表キット」を、静岡放送 株式会社（本社：静岡県駿河区、代表取締役社長：桂英治、以下、静岡放送）が自社のWEBサイト構築に採用し、本日よりサービス提供が本格的に始まりました。 IPGが提供するminds番組表キットは、SI(サービスインフォメーション)情報の更新を動的に反映する番組表パーツと番組情報APIがセットになっているため、静岡放送のWEB運用負荷の軽減および効率化の方針に合致し、今回の導入で期間の短縮とコストを抑えることができました。 WEB：http://www.at-s.com/sbstv/timetable/ ＜番組表一覧ページ＞ ＜番組表詳細ページ＞ ＜現在放送中の番組表＞ 本キットは、IPGから提供するJavaスクリ
急成長サービスの裏に「運用」あり、3社がシステム改善秘話を披露 | HRナビ by リクルート
急成長サービスの裏側には「運用」がある。電子番組表「Gガイド」のIPG、飲食店向け予約・顧客台帳サービスのトレタ、ゲームサービスのマイネットが8月26日、サービスを改善する「運用」をテーマにしたイベントを開催。「運用どうでしょう」と題して、自社サービス改善の裏話を発表した。 機械学習導入にあたって検討したのは次の4つのことだ。 そもそもユーザーはそんなものを求めているのか？ コストに見合ったリターンは得られるのか？ もっと優先順位の高いことは他にないのか？ 会社の方向性と合っているのか？ これらを考慮した上で、フルリソースではなく、一部を投入するという形で機械学習の導入に踏み切った。 しかし、ここでまた新たな選択を迫られた。どのタイミングで導入するか、エンジンは開発するか、それとも既成品を購入するか、自作するならその開発チームにだれを選ぶか、といったものだ。 導入時期については「『導入しま
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