アセットへのスマートタグの追加と検索操作の向上

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、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、機能は 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行います。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。デフォルトでは、Experience Manager Assets は、アップロードされたアセットにスマートタグを自動的に適用します。

サポートされているアセットタイプ

次のタイプのアセットにタグを付けることができます。

• 画像：多くの形式の画像が、Adobe Sensei のスマートコンテンツサービスを使用してタグ付けされます。トレーニングモデルを作成した後、アップロードされた画像が自動的にタグ付けされられます。スマートタグは、JPG および PNG 形式のレンディションを生成する、サポートされるファイル形式に適用されます。
• テキストベースのアセット： Experience Manager Assets は、アップロード時に、サポートされているテキストベースのアセットに自動タグ付けを行います。
• ビデオアセット：ビデオタグ付けは、Adobe Experience Manager as a Cloud Service ではデフォルトで有効になっています。新しいビデオをアップロードする場合や、既存のビデオを再処理する場合、ビデオは自動的にタグ付けされます。

Experience Manager ではデフォルトで、スマートタグがテキストベースのアセットとビデオに自動的に追加されます。画像にスマートタグを自動追加するには、次のタスクを実行します。

• タグモデルとガイドラインの理解。
• モデルのトレーニング。
• デジタルアセットのタグ付け。
• タグと検索の管理。

タグモデルとガイドラインの理解

タグモデルは、タグ付けされる画像の様々な視覚要素に関連付けられた、関連タグのグループです。タグは、画像の明確に異なる視覚的要素と関連付けられるので、タグを適用すると、特定のタイプの画像を検索するのに役立ちます。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します。タグを適用すると、デザイン別や使用方法別など、様々なタイプの靴を探すのに役立ちます。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。

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。

トレーニングガイドライン

トレーニングセット内の画像が次のガイドラインに従っていることを確認します。

数量とサイズ：​タグ 1 つにつき画像は最小 10 個、最大 50 個。

コヒーレンス：タグの画像の見た目が似ていることを確認します。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。Experience Manager 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行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 個の例を使用すること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。

• 以下のみを含むタグモデルを作成します。

  • 車種に関するタグ
  • 大人と子供のジャケットに関するタグ

• 次のようなタグモデルは作成しません。

  • 2019 年と 2020 年にリリースされた車種を含むタグモデル
  • 同じ車種をいくつか含む複数のタグモデル

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、画像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。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できます。

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。

カスタムタグに合わせたモデルのトレーニング

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。

1. 必要なタグと適切なタグ構造を作成します。DAM リポジトリーに関連する画像をアップロードします。

2. 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。

3. 「作成」をクリックします。「タイトル」、「説明」を入力します。

4. 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。

5. 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 リポジトリー内を検索するか、リポジトリーを参照して、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。

   

6. 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。

7. 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。

トレーニングのステータスとレポートの表示

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。

1. Experience Manager インターフェイスで、ツール／アセット／レポート​に移動します。
2. アセットレポート​ページで、「作成」をクリックします。
3. 「スマートタグトレーニング」レポートを選択し、ツールバーで「次へ」をクリックします。
4. レポートのタイトルと説明を指定します。「レポートをスケジュール」で、「今すぐ」オプションを選択したままにします。レポートを後で生成するようにスケジュールするには、「後で」を選択し、日時を指定します。次に、ツールバーの「作成」をクリックします。
5. アセットレポート​ページで、生成したレポートを選択します。レポートを表示するには、ツールバーの「表示」アイコンをクリックします。
6. レポートの詳細をレビューします。レポートには、トレーニングしたタグのトレーニングステータスが表示されます。「トレーニングステータス」列の緑色は、そのタグについてスマートタグサービスのトレーニングが実施されたことを示します。黄色は、特定のタグに関するサービスのトレーニングが部分的に実施されていることを示します。タグに関するサービスのトレーニングを完全に実施するには、特定のタグを含む画像をさらに追加し、トレーニングワークフローを実行します。このレポートにタグが表示されない場合は、それらのタグに関するトレーニングワークフローを再度実行してください。
7. レポートをダウンロードするには、リストから対象のレポートを選択し、ツールバーの「ダウンロード」をクリックします。レポートはスプレッドシートとしてダウンロードされます。

スマートタグを使用したアセットのタグ付け

サポートされているすべてのタイプのアセットは、アップロード時に Experience Manager Assets によって自動的にタグ付けされます。タグ付けはデフォルトで有効になっており、機能します。Experience Manager は適切なタグをほぼリアルタイムで適用します。

• 画像およびビデオの場合、スマートタグは視覚的な観点に基づいて生成されます。

• テキストベースのアセットの場合、スマートタグの有効性は、アセット内のテキストの量に依存するのではなく、アセットのテキスト内に存在する関連キーワードまたは関連エンティティに依存します。テキストベースのアセットの場合、スマートタグはテキストに表示されるキーワードですが、アセットを説明するのに最適なキーワードです。サポートされているアセットの場合、Experience Manager は既にテキストを抽出しており、インデックス化してアセットの検索に使用しています。ただし、テキスト内のキーワードに基づくスマートタグには、構造化された、より優先度の高い専用の検索ファセットが用意されています。後者は、検索インデックスと比較して、アセット検出の向上に役立ちます。

スマートタグとアセット検索の管理

関連性の高いタグのみが表示されるようにするために、スマートタグを整理し、ブランドアセットに割り当てられた可能性のある不正確なタグを削除することができます。

また、スマートタグをモデレートすると、アセットが最も関連性の高いタグの検索結果に表示されるようになるので、アセットのタグベース検索の精度が向上します。実質的には、検索結果に関連性のないアセットが表示されないようにすることができます。

また、タグに上位のランクを割り当てて、タグのアセットに対する関連性を高めることもできます。アセットのタグのランクを高くすることで、特定のタグに基づいて検索が実行されたときに、そのアセットが検索結果に表示される可能性が高くなります。

デジタルアセットのスマートタグをモデレートするには、以下を行います。

1. 検索フィールドで、タグに基づいてデジタルアセットを検索します。

2. 検索に関係のないデジタルアセットを特定するには、検索結果を調べます。

3. アセットを選択し、ツールバーの をクリックします。

4. 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。

5. タグに高いランクを割り当てるには、タグを選択し、ツールバーのをクリックします。昇格したタグは「タグ」セクションに移動されます。

6. 「保存」、「OK」の順に選択して、成功ダイアログを閉じます。

7. 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。

スマートタグ付き Experience Manager 検索結果について

デフォルトでは、検索用語同士を AND 句で組み合わせて Experience Manager 検索が行われます。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

• 上記の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。

1. 各種メタデータフィールド内の「woman running」に一致するもの。
2. スマートタグ内の「woman running」に一致するもの。
3. スマートタグ内の「woman」または「running」に一致するもの。

タグ付けに関連する制限事項とベストプラクティス

拡張スマートタグは、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。

• 画像内の細かい違いを認識することはできません。例えば、シャツのサイズが細身か標準かなどです。

• 画像の細かい模様や部分に基づいてタグを識別することはできません。例えば、シャツのロゴなどです。

• タグ付けは、Experience Manager がサポートする言語でサポートされています。言語の一覧については、スマートコンテンツサービスのリリースノートを参照してください。

• 処理されないタグは、次のものに関係しています。

  • 視覚的でない、抽象的な側面。製品のリリースの年や季節、画像によって誘発されるムードや感情、ビデオの主観的な意味などがその例です。
  • シャツの襟の有無や、製品に埋め込まれた小さな製品ロゴなど、製品の視覚的な細かい違い。

モデルをトレーニングするには、最も適切な画像を使用します。トレーニング状態を元に戻すことも、トレーニングモデルを削除することもできません。タグ付けの精度は現在のトレーニングによって決まるので、慎重に行います。

スマートタグ（通常または拡張）付きのファイルを検索するには、Assets 検索（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。