デジタルアセットを扱う組織では、アセットメタデータで分類に基づく統制語彙を使用することがますます多くなっています。これには、基本的に、従業員、パートナーおよび顧客がデジタルアセットを参照したり、検索したりする場合によく使用するキーワードのリストが含まれます。分類に基づく統制語彙を使用してアセットをタグ付けすると、タグベースの検索でアセットを特定し、取得することが容易になります。
自然言語語彙と比較して、ビジネス上の分類に基づいたタグ付けでは、デジタルアセットを会社のビジネスと容易に連携させることができ、関連性の最も高いアセットが検索で表示されるようになります。例えば、自動車メーカーでは、プロモーションキャンペーンを計画するために様々なモデルの画像を検索する際、関連性の高い画像のみが表示されるように、モデル名を使用して車の画像をタグ付けすることができます。
そのバックグラウンドで、スマートタグは Adobe Sensei の人工知能フレームワークを使用して、タグ構造とビジネス上の分類に基づいて画像認識アルゴリズムのトレーニングをおこないます。その後、このコンテンツインテリジェンスを使用して、アセットの個々のセットに関連性の高いタグが適用されます。
スマートタグを使用するには、次のタスクを実行します。
スマートタグは、Adobe Experience Manager Assets 顧客にのみ適用できます。スマートタグは、Experience Manager のアドオンとして購入できます。
新しい Experience Manager Assets デプロイメントは、デフォルトで Adobe Developer Console と統合されます。これにより、スマートタグ機能を迅速に設定できます。古いデプロイメントでは、管理者は手動でスマートタグ統合を設定できます。
Adobe Developer Console を使用して、Adobe Experience Manager とスマートタグを統合できます。この設定を使用して、Experience Manager 内からスマートタグサービスにアクセスします。スマートタグを設定するタスクについては、アセットのスマートタグのための Experience Manager の設定を参照してください。バックエンドでは、スマートタグサービスに要求を転送する前に、Experience Manager サーバーが Adobe 開発者コンソールのゲートウェイでサービスの資格情報を認証します。
タグモデルは、画像の視覚要素でつながっているタグのグループです。例えば、靴のコレクションは異なるタグを持つことができますが、すべてのタグは靴に関連し、同じタグモデルに属することができます。タグは、画像の明確に異なる視覚要素にのみ関連付けることができます。Experience Manager でトレーニングモデルのコンテンツ表現を理解するには、各タグに対して手動で追加されたタグと例として用いる画像のグループから構成されるトップレベルのエンティティとして、トレーニングモデルを視覚化します。各タグは、画像にのみ適用できます。
現実的に処理できないタグは、以下に関連しています。
タグモデルを作成してサービスをトレーニングする前に、自社ビジネスのコンテキストでイメージ内のオブジェクトを最もよく説明する一意のタグのセットを特定します。キュレーション後のセット内のアセットが、トレーニングガイドラインに従っていることを確認してください。
トレーニングセット内の画像は次のガイドラインに従う必要があります。
数量とサイズ:タグ 1 つにつき画像は最小 10 個、最大 50 個。
一貫性:タグの各画像は、似たような外観にする必要があります。同じ視覚的要素(画像内の同じタイプのオブジェクトなど)に関するタグを 1 つのタグモデルにまとめるのが最適です。例えば、以下の画像は似ていないので、これらの画像すべてを my-party
(トレーニング用)としてタグ付けするのは適切ではありません。
対象範囲:トレーニングの画像には十分な多様性が必要です。AEM が適切に焦点を当てることを学習できるよう、数は少なくても多様性の高い例を提供します。見た目が大きく異なる画像に同じタグを適用する場合は、それぞれの種類に 5 つ以上の例を含めてください。例えば、model-down-pose というタグの場合、タグ付け時、類似する画像をより正確に識別できるよう、以下のハイライト表示された画像に似たトレーニング画像を増やします。
妨害物と障害物:サービスのトレーニングには、障害物(目立つ背景、メインとなる対象と一緒に含まれる物や人物などの関連性のない付随物)が少ない画像のほうが効果的です。例えば、casual-shoe というタグの場合、2 つ目の画像はトレーニングの候補として適切ではありません。
完全性:画像が複数のタグの対象となる場合は、適用可能なすべてのタグを追加してから、画像をトレーニングに含めます。例えば、raincoat と model-side-view などのタグの場合、対象となるアセットに両方のタグを追加してから、そのアセットをトレーニングに含めます。
タグ数:各タグに少なくとも 2 つの個別タグと、少なくとも 10 の異なる画像を使用して、モデルのトレーニングをおこなうことをお勧めします。単一のタグモデルでは、50 個を超えるタグを追加しないでください。
例の数:各タグに対して、少なくとも 10 個の例を追加します。ただし、アドビでは約 30 をお勧めしています。1 つのタグにつき最大 50 個の例がサポートされます。
偽陽性や競合を回避:単一の視覚的要素に対応した単一のタグモデルを作成することをお勧めします。モデル間でタグが重なり合うのを避けるように、タグモデルを構築します。例えば、shoes
と footwear
の 2 つの異なるタグモデル名で、sneakers
のような共通タグは使用しないでください。トレーニングプロセスは、共通のキーワードに関して、トレーニングを受けた 1 つのタグモデルをもう 1 つで上書きします。
例:ガイダンスのさらなる例を以下に示します。
トレーニングに使用する画像:同じ画像を使用して、異なるタグモデルをトレーニングできます。ただし、イメージをタグモデル内の複数のタグに関連付けることはできません。したがって、異なるタグモデルに属する異なるタグを、同じ画像にタグ付けすることが可能です。
トレーニングを取り消すことはできません。上記のガイドラインは、トレーニングに適した画像を選択する際に役立ちます。
ビジネス固有のタグに合わせてモデルを作成してトレーニングするには、次の手順に従います。
必要なタグと適切なタグ構造を作成します。DAM リポジトリに関連する画像をアップロードします。
Experience Manager ユーザーインターフェイスで、Assets/スマートタグトレーニングにアクセスします。
「作成」をクリックします。「タイトル」、「説明」を入力します。
モデルをトレーニングする既存のタグを cq:tags
から参照して選択します。「次へ」をクリックします。
アセットを選択ダイアログで、各タグに対して「アセットを追加」をクリックします。DAM リポジトリ内を検索するか、リポジトリを参照して、画像を 10 個以上、最大で 50 個選択します。フォルダーではなくアセットを選択します。画像を選択したら、「選択」をクリックします。
選択した画像のサムネールをプレビューするには、タグの前にあるアコーディオンをクリックします。「アセットを追加」をクリックして、選択内容を変更できます。選択が完了したら、「送信」をクリックします。ユーザーインターフェイスに、トレーニングが開始されたことを示す通知がページの下部に表示されます。
各タグモデルの「ステータス」列で、トレーニングのステータスを確認します。可能なステータスは、「保留」、「トレーニング済み」、「失敗」です。
図:タグ付けモデルをトレーニングするトレーニングワークフロー手順。
アセットのトレーニングセット内のタグに関するスマートタグサービスのトレーニングが実施されたかどうかを確認するには、レポートコンソールでトレーニングワークフローレポートを調べます。
スマートタグサービスのトレーニングが完了したら、タグ付けワークフローを実行して、類似するアセットの個々のセットに適切なタグを自動的に適用することができます。タグ付けワークフローは、定期的に適用することも、必要に応じて適用することもできます。タグ付けワークフローは、アセットとフォルダーの両方に対して適用されます。
Experience Manager インターフェイスで、ツール/ワークフロー/モデルに移動します。
ワークフローモデルページで、「DAM スマートタグアセット」ワークフローを選択し、ツールバーの「ワークフローを開始」をクリックします。
ワークフローを実行ダイアログで、タグを自動的に適用するアセットが格納されているペイロードフォルダーを参照します。
ワークフローのタイトルとオプションのコメントを指定します。「実行」をクリックします。
アセットフォルダーに移動し、タグを確認して、アセットが適切にタグ付けされているかどうかを確認します。詳しくは、スマートタグの管理を参照してください。
Assets のユーザーインターフェイスで、スマートタグを適用するアセットが格納されているフォルダーまたは特定のアセットを選択します。
左上隅から、タイムラインを開きます。
左側のサイドバーの下部からアクションを開き、「開始ワークフロー」をクリックします。
「DAM スマートタグアセット」ワークフローを選択し、ワークフローのタイトルを指定します。
「開始」をクリックします。ワークフローによってアセットにタグが適用されます。アセットフォルダーに移動し、タグを確認して、アセットが適切にタグ付けされているかどうかを確認します。詳しくは、スマートタグの管理を参照してください。
後続のタグ付けサイクルでは、新しくトレーニングされたタグを使用して、変更したアセットのみが再度タグ付けされます。ただし、タグ付けワークフローの最後のタグ付けサイクルと現在のタグ付けサイクルの間のギャップが 24 時間を超える場合は、変更されないアセットもタグ付けされます。定期的なタグ付けワークフローについては、時間の間隔が 6 か月を超えると、変更されていないアセットがタグ付けされます。
Experience Manager は、DAM にアップロードするアセットに自動的にタグ付けすることができます。そのためには、管理者は、使用可能な手順をスマートタグアセットに追加するワークフローを設定します。アップロードしたアセットのスマートタグを有効にする方法を参照してください。
スマートタグをキュレーションして、ブランドアセットに割り当てられている不正確なタグを削除し、最も関連性の高いタグのみが表示されるようにすることができます。
また、スマートタグのモデレートは、最も関連性の高いタグの検索結果にアセットが表示されるようにすることで、タグベースでアセットを検索しやすくします。 基本的に、関連のないアセットが検索結果に表示される可能性を排除できます。
また、タグに上位のランクを割り当てて、アセットに対する関連性を高めることもできます。 アセットのタグを昇格すると、特定のタグに基づいて検索を行った場合に、検索結果にアセットが表示される可能性が高くなります。
アセットのスマートタグをモデレートするには:
Omnisearchフィールドで、タグに基づいてアセットを検索します。
検索結果をInspectして、検索に関連のないアセットを特定します。
アセットを選択し、ツールバーからを選択します。
タグを管理ページで、タグを調査します。特定のタグに基づいてアセットを検索しない場合は、タグを選択し、ツールバーからを選択します。 または、ラベルの横の
X
記号を選択します。
タグに上位のランクを割り当てるには、タグを選択し、ツールバーからを選択します。 プロモートするタグは、タグセクションに移動します。
「保存」を選択し、「OK」を選択して成功ダイアログを閉じます。
アセットのプロパティページに移動します。 昇格したタグに高い関連性が割り当てられていること、その結果として検索結果の上位に表示されることを確認します。
デフォルトでは、検索用語同士を AND
句で組み合わせて AEM 検索がおこなわれます。スマートタグを使用しても、このデフォルトの動作は変わりません。スマートタグを使用すると、適用されたスマートタグ内にある検索用語のいずれかを探すための OR
句が追加されます。例えば、「woman running
」を検索する場合を考えます。デフォルトでは、「woman
」のみ、または「running
」のみがメタデータに含まれているアセットは、検索結果に表示されません。しかし、スマートタグを使って「woman
」または「running
」のどちらかがタグ付けされているアセットは、そうした検索クエリに表示されます。つまり、検索結果は、以下を組み合わせたものになります。
「woman
」と「running
」の両方のキーワードがメタデータ内にあるアセット。
上記どちらかのキーワードがメタデータ内にあるアセット。
メタデータフィールド内のすべての検索用語に一致する検索結果が最初に表示され、スマートタグ内の検索用語のいずれかに一致する検索結果はその後に表示されます。上記の例の場合、検索結果が表示される順序はおおよそ次のようになります。
woman running
」に一致するもの。woman running
」に一致するもの。woman
」または「running
」に一致するもの。拡張スマートタグは、ブランド画像とそのタグの学習モデルに基づいています。これらのモデルは、タグを識別するうえで常に完璧であるわけではありません。スマートタグの現行バージョンには次の制限事項があります。
スマートタグ(通常または拡張)付きのアセットを検索するには、アセットのオムニサーチ(全文検索)を使用します。スマートタグには個別の検索用述語はありません。
スマートタグでタグのトレーニングを実施し、それらのタグを他の画像に適用できるかどうかは、トレーニングで使用する画像の質によって決まります。
最適な結果を得るには、視覚的に似ている画像を使用し、それぞれのタグについてサービスのトレーニングを実施することをお勧めします。