OpenText™ Digital Asset Managementの新情報

OpenText™ Digital Asset Managementは、チームがデジタルアセットを大規模に整理、検索、配信することを支援します。コンテンツ量の増加や、より迅速かつパーソナライズされた体験を求めるユーザーの期待の変化に伴い、本プラットフォームは定期的にリリースされ進化を続けています。

本ブログでは、各リリースの新機能や変更点、改善点、そしてそれらがチームの日常業務にどのような影響を与えるかを随時ご紹介します。

OpenText Digital Asset Management CE 26.2リリース

デジタルアセット管理プラットフォームが、個々のユーザーや役割(ロール)に最適化されたワークスペースへと進化する中、リリース26.2では、エンドユーザー向けのより高度なパーソナライズと、検索・ナビゲーションという中核機能における継続的なモダナイゼーションという2つの側面で機能強化が図られています。

パーソナライズされた、最適なエクスペリエンス

OpenText™ Digital Asset Management CE 26.2では、構成可能なホームページや厳選されたコンテンツ・エクスペリエンス機能が導入されました。これにより、単一ブランドのチームから、複数の部門で構成される複雑な組織に至るまで、あらゆるユーザーグループに合わせてプラットフォームを最適化するためのツールが管理者に提供されます。

  • ユーザーを所属ブランドや部門に合わせて設定されたホームページに誘導することで、検索の手間を省き、ログインした瞬間から関連性の高いコンテンツにアクセスできるようにします。
  • 厳選されたアセットやトピックを優先的に表示することで、必要なコンテンツにたどり着くまでの時間を短縮し、アセットの発見を迅速化します。
  • 対象ユーザーごとに異なるホームページを設定することで、パーソナライズされた体験を大規模に提供し、すべてのユーザーグループが、役割に適した、インパクトのあるスタート地点を利用できるようにします。

ユーザーエクスペリエンスの継続的なモダナイズ

プラットフォームの継続的なUX投資を基盤として、バージョン26.2では、検索、フィルタリング、アセット閲覧におけるいくつかの改善点が導入され、ユーザーの操作性を向上させ、スムーズな利用を維持します。

  • マルチファセットフィルタリングをワンステップで実行することで、アセット検索を高速化し、大規模で複雑なライブラリ間のやり取りを削減します。
  • 検索操作の流れを妨げないために、フィルターの位置を固定することで、ユーザーは詳細な検索や繰り返し検索の際にも元の検索状態に戻ることができます
  • 複数のサムネイルを表示するコレクションタイルを使用することで、アセットの選択を迅速化し、個々のコレクションを開かなくてもユーザーに豊富な視覚的なコンテキストを提供します

OpenText™ Digital Asset Management CE 25.4リリース

25.4リリースはオンプレミスおよびクラウド展開の両方に対応しており、AIの柔軟性、UIの近代化、Webhookベースの統合、アプリケーションサーバーのサポートなどの機能強化が図られています。

OpenText Experience Aviatorの機能強化

OpenText Digital Asset Management CE 25.4は、OpenText™ Experience Aviator™のAIエンジンオプションを拡張し、組織がAI搭載の検索およびコンテンツ探索をより柔軟に展開・管理できるようにします

  • 組織のインフラとライセンスに基づいて、OpenText Knowledge DiscoveryまたはGoogle Geminiのどちらかを選択し、Experience Aviatorのエンジンとして活用することで、導入の柔軟性を最大化できます。
  • OTDSライセンス、アカウント情報、システム設定を含むGemini(Media Aviator)のセットアップ手順が簡素化され、AIの設定作業が容易になりました。
  • Geminiを利用する場合、「New Topic(新しいトピック)」を選択してクエリを新たに開始できるため、Aviatorとの対話を通じて検索結果を段階的に絞り込み、検索セッションの焦点を維持したまま作業を進められます。

UIの更新とアクセシビリティの向上

ウェブデスクトップクライアントは、近代的な外観と意味のあるアクセシビリティの改善で刷新され、より幅広いユーザー層が使いやすいプラットフォームとなっています。

  • Masonry Viewでアセットの閲覧を改善し、大規模なライブラリ間でより直感的で視覚的に魅力的なコンテンツ発見方法を提供します
  • メインメニューとヘッダーバーをリスタイルして、日常のナビゲーション時の視覚的分かりやすさを軽減  しましょう
  • 検索操作を更新し、フィルターチクレットを含む最新のソーティング、選択、フィルタリングの要素で検索操作を効率化し、ユーザーの結果の調整を簡素化します
  • アセットとフォルダのページ全体で、近代化された選択メニューとコマンドメニューで一貫性と使いやすさを向上させましょう

DAM 25.2リリース

現在、デジタルアセット管理(DAM)への注目がかつてないほど高まっています。従来から大量のリッチメディアを扱う業界では、AI主導のイノベーションによるユーザビリティや自動化の進化が、生産性の向上に大きく貢献しています。同時に、製造、輸送、公益事業といった幅広い業界で、画像、動画、音声、3Dモデルなどのリッチメディアを活用した新たなユースケースが登場しており、専門特化型から汎用型まで、多様なDAMソリューションへの市場ニーズが拡大しています。

OpenText™ Digital Asset Managementは、あらゆる組織における多様なユースケースやユーザーコミュニティを安全かつ効率的にサポートする、業界をリードするエンタープライズ向けDAMソリューションです。絶え間ないイノベーションの追求は、OpenText DAMチームの重要な指針の一つです。それでは、最新のアップデートで実現した主な機能を見ていきましょう。

生成AI検索

同僚がプロジェクトに最適なアセットを見つけられるよう支援することは、デジタルアセット管理(DAM)の最大の利点の一つです。熟練したユーザーであれば、OpenText DAMが誇る業界最高水準の「高度な検索」機能を駆使し、あらゆる状況に合わせて理想的な検索クエリを作成できます。一方で、RAG(検索拡張生成)を活用した生成AI検索は、DAMを頻繁には利用しないユーザーにとって強力なアセット検索アシスタントとなり、パワーユーザーをより価値の高い業務に専念させることを可能にします。

OpenText™ Knowledge Discoveryの卓越した機能を活用することで、OpenText Digital Asset Management 25.2は新たに「Aviator Search」機能を提供します。主な機能は以下の通りです。

  • 「自然言語検索」機能により、ユーザーは自身の言葉を使ってアセットを検索できます。
  • リバース画像検索は、ローカルまたはオンライン画像を使ってアセットを探すことを可能にします
  • 「画像逆引き検索」機能により、ユーザーはローカルまたはオンライン上の画像を使ってアセットを検索できます。
  • 「AIアセット要約」機能は、自然言語による説明的なメタデータを付与します。これはSEOやGEOに最適です。

他の多くの代替製品とは異なり、OpenText Knowledge Discoveryはプライベートクラウドまたはオンプレミスソリューションとして利用可能です。そのため、すべてのデータはOpenText Digital Asset Managementと同じ場所で安全に管理されます。

ビデオおよび3Dモデルの機能強化

最近のリリースでは、OpenText Digital Asset Managementのビデオおよび3Dモデル管理機能がさらに強化されました。

  • AI自動タグ付け機能を使って3Dモデルのプレビューを解析し、検索性を向上
  • ビデオの文字起こしデータをVTT形式で書き出し、翻訳や字幕作成の選択肢を拡大
  • OpenText Knowledge Discovery for AI Media Analysis利用時のビデオと音声解析機能を改善

継続的な改善

これらは主なハイライトですが、アップデートごとにOpenText Digital Asset Managementは使いやすさとセキュリティの最先端に位置づけられています。最近のバージョンでは、アクセシビリティ、ウォーターマーク、アセットリンク、プロジェクト管理、API機能など多くの面で改善が加えられました。刺激的なロードマップと強力なビジョンを持つ OpenTextは、エンタープライズDAM市場を引き続きリードし続けています

DAM 24.1リリース

30年以上の歴史を持つ分野でありながら、デジタルアセット管理(DAM)は驚くほどダイナミックに進化し続けています。しかし、組織や個人が作成・利用するリッチメディアの量が増大し、その複雑さも増す中で、それらを適切に管理することは依然として大きな課題です。3Dモデルのような新しい形式、ソーシャルメディアでのショートビデオといった新たなチャネル、あるいは生成AIのような新技術――こうした変化のスピードに、DAMのイノベーションも遅れずについていく必要があります。

OpenText™は、絶え間ないイノベーションを追求してきたこれまでの歩みを誇りとしています。しかし、常に未来を見据えて取り組むあまり、これまでに達成した重要な節目を振り返る機会を逃してしまうこともあります。そこで今回は、デジタルアセット管理の分野において、この1年間で達成された主な成果を振り返ってみたいと思います。

製品コンテンツ統合

多くのオンライン小売業者にとって、DAM(デジタルアセット管理)とPIM(製品情報管理)は長年にわたり強力な組み合わせであり続けています。当社はこれまで、OpenText DAMをSAP、Stibo、Riversand、Salsifyといった業界の主要なPIMソリューションと統合してきました。しかし、自社製品を直接販売するブランドが増えるにつれ、PIM市場は急速に拡大しています。こうした背景から、当社は2023年にOpenText DAMへ「PIM統合フレームワーク」を導入しました。これにより、多くのPIMとの統合を迅速かつ容易に行えるようになりました。

対応ファイル形式の拡充

新しいタイプのコンテンツに共通するように、3Dアセットのファイル形式は増え続けています。2023年にOpenTextはGLB/GLTF、WRL/VRML、3DS形式をサポートしました。これらは既存のPLY、FBX、STL、DAE、OBJ形式のサポートに追加されたものです。当社の目標は、オブジェクトの表示や回転のみ必要な場合に、専用の3D編集ソフトが不要になるようにすることです。

また2023年には、ユーザーインターフェースおよびAdaptive Media Delivery(AMD)による配信でアニメーションGIFの閲覧サポートを導入しました。

動的な検索エクスペリエンス

キーワード検索において、検索結果の上位項目のサムネイルが動的に表示されるようになりました。これにより、重要なリソースの発見が迅速化され、ユーザーエンゲージメントを低下させる要因となるストレスが軽減されます。

自動化されたワークフロー

自動化は単なる生産性向上の手段にとどまらず、コンプライアンスの遵守や業務の一貫性確保にも寄与します。OpenText DAMのワークフローエンジンが強化され、自動化ジョブのスケジュール設定や定期実行が容易になりました。ウォーターマーク(透かし)の付与や、コレクションからの公開解除といった新たなアクションも追加されています。また、これらの新機能の活用例として、お客様との共同開発による「有効期限管理ワークフロー」のサンプルも提供を開始しました。

AIと機械学習

OpenTextは2023年2月にMicro Focus社の買収を完了し、同社の強力かつ柔軟な「IDOL Media Analysis」をポートフォリオに加えました。当社は直ちにOpenText DAMへのIDOL対応を実現し、世界最高水準のAI画像・動画分析機能を求めるお客様の選択肢を拡大しました。セキュリティを重視する組織にとって重要な点として、IDOLはプライベートサービスとして導入可能なため、学習データや分析対象のアセットを組織外に送信する必要がありません。

しかし、2023年の最大の話題は生成AI(GenAI)でした。当社はGoogle Vertex Imagenと連携し、クリエイティブ制作依頼のワークフローにこの画期的な新機能を取り入れました。これにより、要件を明確にするための「インスピレーション画像(参考画像)」を生成できるようになります。また、お客様のニーズや懸念事項を踏まえ、AIが生成したアセットの意図しない使用や承認されていない使用を防ぐためのガバナンス機能(自動タグ付け、ウォーターマーク付与、画像クリーンアップなど)も追加しました。

飛躍の一年

OpenText DAMにとって大きな年であり、これはほんのハイライトに過ぎません。私たちは使いやすさ、セキュリティ、接続性を向上させ、お客様の成功を促進し、顧客が顧客と共に成功できるよう支援しています。

OpenTextのDAM(デジタルアセット管理)イノベーションにとって、近年は大きな飛躍の年となりました。ご紹介した機能は、そのハイライトに過ぎません。当社は、お客様の成功を後押しし、さらにはお客様がその先のエンドユーザーとの関係において成功を収められるよう、使いやすさ、セキュリティ、そして接続性の向上に継続的に取り組んできました。

OpenText Japan

OpenText™ は、AIの時代に企業がデータを安全に管理し、正しく活用できるように支援する、情報管理ソリューションのグローバルリーダーです。私たちの技術は、データに意味や背景(コンテキスト)を加えることで価値ある情報へと変え、AI の学習に必要なナレッジベースを作り出します。詳しくは www.opentext.com をご覧ください。