エンタープライズ対応のメタデータでアセットの検索能力を向上
エンタープライズ対応のメタデータ メタデータの追加を効率化してアセットの検索機能を強化します。メタデータのカスケーディングフィールドを定義してカタログ化の速度と精度を高めたり、サードパーティのシステムやファイルからメタデータを一括インポートしたり、瞬時に完全なメタデータをエクスポートして他のアプリケーションで使用することなどが可能です。 ______________________________________________________ メタデータの入力を大幅に効率化 エンタープライズレベルの大規模なアセットライブラリは、メタデータが適切に定義されていないと管理が極めて困難になる恐れがあります。また、強力で効率的なタクソノミー機能がなければ、アセットのインポートや分類、エクスポートなどの作業が大きな負担になり、コンテンツの検索が難しくなります。巨大なリポジトリーがあっという間に未整
AI企業としてのAdobeの戦略 （本編）｜深津 貴之 (fladdict)
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
AI企業としてのAdobeの戦略 （前提編）｜深津 貴之 (fladdict)
今年のAdobe MAXの話題は、人工知能「Adobe Sensei」一色だった。 ステルスぎみのAI企業だったAdobeが、いよいよ浮上してきた今回のMAX 2017。 数年前から「AdobeはAI銘柄」と言い続けてきた僕としては、とても感慨深い。 以下、自身の雑感まとめ。大きな戦略レイヤーの話がメインなので、個々のテックはICSさんの記事などをご参考。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。ですが、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん都合の悪いこと書いてたらごめんなさい。前半エントリではAdobeのAI戦略を理解する前提として、「AdobeがAIや未来に投資しだした背景」、「Adobeのビジネス構造」の2つを論じる。 AI戦略の始まりは月額課金へのシフト まず最初に、AdobeがAIプレイヤーとして、急速に浮上してきた背景を
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