基盤モデルとマルチモーダルAIのための無限のビデオデータ

レート制限、ブロック、yt-dlpの失敗はもう不要。LLM、VLM、ワールドモデルのトレーニングに対応した、安定したペタバイト規模のビデオ、音声、メタデータ抽出をご利用いただけます。
専門家に相談する

主要なAIラボの75%と20,000社以上の企業に信頼されています

10B+
抽出済みビデオ数（増加中）
10PB+
主要AIチームへ毎日提供されるビデオ量
90PB
発見と歴史的コンテキストのためのウェブアーカイブ
195
ローカライズされたコンテンツをカバーする国数
99.99%
稼働率と24時間365日の専門家サポート

あらゆるマルチモーダルユースケースに対応する単一データレイヤー

基盤ビデオモデルの事前トレーニング、VLMのファインチューニング、ヒューマノイドロボットポリシーへの供給など、パイプラインは同じです：発見、抽出、配信。

1基盤ビデオモデル
シミュレーションでは再現できない視覚的多様性を持つ、Soraクラスのビデオジェネレーターとワールドモデルをトレーニング。ペタバイト規模で、現実世界の物理現象、物体のダイナミクス、人間の活動を捉えた豊富な映像。
2ビジョン言語モデル
同期されたビデオ、音声、キャプション、トランスクリプトでVLMとマルチモーダルLLMを強化。数百の言語で、長文脈ビデオQ&A、シーン理解、指示追従を実現。
3ワールドモデルとVLA
遠隔操作のボトルネックを、ウェブ規模のマニピュレーション、移動、運転のデモンストレーションに置き換えます。VLAパイプライン向けビデオフィードの詳細はこちら。

シナリオからトレーニング対応ストリームまで3ステップ

マルチモーダルトレーニングデータに最適化された、ペタバイト規模のビデオ抽出パイプラインを構築。

1
定義
  • モダリティ、言語、ドメイン、フォーマット
  • メタデータで新鮮なソースを発見
  • スポットまたは継続的なカスタムフィード
  • オプションのアノテーションとラベリング
2
検索
  • シナリオ、照明、地域、視点でフィルタリング
  • 尺、日付、品質でフィルタリング
  • ダウンロード前にシーンをプレビュー
  • スケーリング前にサンプルを検証
3抽出
  • ボット対策とCAPTCHAの解決をバイパス
  • yt-dlpを超えてコスト効率よくスケール
  • メタデータ付きのMP4クリップを事前カット
  • S3、GCS、Azure、またはWebhookへ配信
専門家に相談する

モデルに必要なすべてのモダリティを、単一フィードから

指定した時間枠に事前カットされたMP4ビデオクリップを、取り込み準備完了の状態で配信。複数の解像度とフレームレートもリクエスト対応可能。

ビデオのタイムスタンプに合わせて整列された、m4a形式の分離済み音声トラック。ASR、音声言語モデル、音声信号の保持が必要なマルチモーダルトレーニングに最適。

数百の言語に対応したネイティブキャプション、自動生成トランスクリプト、字幕。トークン効率の高い長文脈トレーニングのため、ビデオと時間同期済み。

チャンネル、言語、尺、アップロード日、地域などを含むリッチな構造化メタデータに加え、サムネイルとストーリーボードも提供。すべてのソースで標準化されたスキーマ。

専門家に相談する

ウェブビデオはあらゆる代替手段を凌駕する

シミュレーションにはドメインギャップがあります。遠隔操作はスケールしません。カタログは狭い。ウェブ規模のビデオが、モデルに必要な汎化のための多様性を提供します。

ソースの多様性
合成データやキュレーションされたカタログがスケールで生成できない、言語、地域、照明、フォーマット、エッジケースにわたる比類ない網羅性。
コンテンツ特化型の取り込み
トレーニングタスクに合致した高価値コンテンツに集中。汎用クロールと比較してノイズを大幅に削減し、トークン予算を有用なシグナルに向けます。
パイプライン対応の出力
構造化メタデータ、標準化スキーマ、正確な時間枠を付けて配信される事前カット済みクリップ。前処理なしでトレーニングフレームワークに直接投入可能。

ビデオトレーニングライフサイクル全体に対応

基盤モデル、マルチモーダルLLM、フィジカルAIのための不可欠なビデオデータ基盤を、事前トレーニングからファインチューニング、継続的更新まで提供。

モデルに合わせてカスタマイズ
モデルの関連性と精度のために、キュレーション済みとクライアント固有のビデオを組み合わせ。
マルチソース集約
より豊かなマルチモーダルトレーニングのための、統合されたビデオ、音声、キャプション、メタデータ。
AI搭載アーカイブ検索
歴史的・リアルタイムビデオを発見し、モデルのコンテキストを最大化。
継続的フィード
公開と同時にビデオをクラウドにストリーミングし、トレーニングと評価に活用。
事前カット、パイプライン対応
構造化メタデータと正確な時間枠を持つMP4クリップ。
マルチモーダルトレーニング対応
真に汎用性の高いAIのために、ビデオ、音声、トランスクリプト、メタデータを組み合わせ。
バイアスとドリフトを低減
公平性を確保するため、地域や言語を超えたビデオにアクセス。
100%倫理的かつ準拠
GDPR、CCPA、AIアクトへの完全準拠に加え、すべてのアカウントでKYC確認を実施。
compliant
設計から倫理的かつ準拠
2024年、Bright DataはMetaとXに対する訴訟に勝訴し、米国の裁判所で審査を受け、2度勝訴した最初のウェブスクレイピング会社となりました。 当社のプライバシー慣行は、EUの規制枠組み、GDPR、カリフォルニア州消費者プライバシー法2018（CCPA）を含む主要なデータ保護法に準拠しています。ビデオデータへのアクセスには、すべてのプロジェクトで倫理的かつ準拠したソーシングを確保するためのKYC確認が必要です。
詳細を見る

よくある質問

yt-dlpは個々のビデオのダウンロード向けに設計されたオープンソースツールです。BrightDataのメディア抽出APIは、マルチモーダルトレーニング、VLM、VLAパイプラインをスケールで実現するために構築されており、コンプライアンスを組み込んだ状態で、構造化メタデータ付きMP4クリップをペタバイトスループットで継続配信します。

はい。Filter APIを使用して、抽出前に言語、尺、アップロード日、フォーマット、その他のパラメータでコンテンツを識別・フィルタリングできます。正確なトレーニングデータ基準に合致したターゲットリストを作成し、メディア抽出APIで抽出してください。

ビデオは構造化メタデータと正確な時間枠を持つMP4クリップとして配信されます。音声はm4aで配信されます。データはAmazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob、Snowflake、SFTP、Webhook、または直接APIダウンロードで送信可能です。

Web Unlockerは、月間4億以上のアドレスを持つグローバルIPプールにリクエストを分散させることで、HTTP 429エラーを自動解決します。429エラーで失敗するスタンドアロンのyt-dlpとは異なり、当社のAPIは異なるIPアドレスと最適なタイミングで自動的に再試行します。

このエラーはプラットフォームが自動化パターンを検知した際に発生します。Web UnlockerはAI搭載のブラウザフィンガープリンティングで実際のユーザー動作を模倣し、検知を防ぎます。人間の介入なしに抽出が継続されます。

Bright Dataは公開されているデータのみを収集し、厳格なコンプライアンスポリシーのもとで運営しています。SOC 2 Type II、ISO 27001を保有し、GDPRおよびCCPAに完全準拠しています。2024年には米国連邦裁判所でMetaとXに対する訴訟に勝訴し、倫理的なウェブデータ収集の法的先例を確立しました。

はい。大学や非営利研究機関向けに学術ライセンスと研究向け価格をご用意しています。具体的なニーズと必要量についてはお問い合わせください。すべてのデータタイプのサンプルファイルは無料でご利用いただけます。

データセットはカテゴリ、ボリューム、配信頻度によって価格が設定されます。スポット取得が最も安価です。定期的・継続的なフィードは配信ごとに価格が設定されます。エンタープライズプランにはボリューム割引とカスタムSLAが含まれます。お客様のトレーニングに合わせた見積もりはお問い合わせください。

ビデオ抽出は一般公開されておらず、以下が必要です：

  1. 初回相談：具体的なビデオ抽出ニーズについて当社チームにお問い合わせください
  2. ユースケース評価：適切なビデオ抽出シナリオを審査・承認します
  3. カスタム設定：専門家がお客様のワークフローに最適化されたパラメータを設定します
  4. コンプライアンスガイダンス：抽出プラクティスがすべての要件を満たすことを確認します
ウェブは自ら開かない

デモを予約して実際に動作をご覧ください。

専門家に相談する