2011年11月18日 シーティーシー・エスピー株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(以下CTC)のグループ会社である、シーティーシー・エスピー株式会社(本社:東京都世田谷区、代表取締役社長:熊崎伸二、以下CTCSP)は、Elemental Technologies, Inc.(本社:米国オレゴン州ポートランド、以下Elemental)と販売代理店契約を締結し、Elementalが開発する、 ライブエンコーダ※1、トランスコーダ※2製品の日本国内における販売・構築、保守サービスの提供を本日から開始します。
スマートフォンやブロードバンド回線の普及に伴い、インターネット経由で動画や音声などのリッチコンテンツを提供するサービスが拡大しています。今後もウェブサービスの多様化に伴い、ストリーミングに代表されるリッチコンテンツは増えることが予想されています。しかし、放送型の動画配信サービスには1チャンネルあたり、1台のライブエンコーダが必要となるため、サービス事業者には多額の費用が必要となることから、サービスの拡大や収益化に向けた設備投資が大きな障壁となっていました。
Elementalは自社が開発したエンコーディング技術を、GPU(Graphics Processing Unit)※3 を使って、複数同時に並列処理を行なう技術を開発しました。これによりライブエンコーダではフルハイビジョンの画質の映像を同時に4チャンネル、トランスコーダでは従来のファイル生成時間に比べ、最大で10分の1の時間での処理が可能となり、ストリーミングシステムを構築するコストを大幅に削減することが出来ます。Elementalの製品はハード・ソフトが一体化されたアプライアンス形式で提供され、Webインタフェースで操作が可能なことから難しい操作を一切必要としません。
CTCSPはこのElemental製品の販売・保守サービスの提供から、コンテンツの生成に関する技術支援サービス、ストリーミング配信サーバの構築、Webインタフェースの提供まで、ストリーミングシステムに関わる一連のシステムの提供をワンストップで提供します。初年度は4,000万円の売上を目標としています。
なお、今回の発表にあわせ、11月24日(木)14時から新製品のご紹介と詳細なデモンストレーションを兼ね、サービス事業者向けに利点や既存システムにあわせた導入方法をご紹介するセミナーを開催します。
最大4ソースの動画のライブエンコードを実現
製品発表セミナー開催概要
名称 | マルチスクリーン向けHD映像配信の最新事情 ~映像集信から編集・配信までのトータル提案~ |
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日時 | 2011年11月24日(木) 14時から |
会場 | 伊藤忠テクノソリューションズ(株)本社セミナールーム(千代田区 霞が関ビル) |
参加 | 無料(事前登録制) |
申込サイト | https://ctcsp.smartseminar.jp/public/seminar/view/227 |
お問い合わせ | シーティーシー・エスピー株式会社 セミナー事務局 E-mail: sp-seminar@ctc-g.co.jp TEL:03-5712-8070 |
Elemental Technologies, Inc.について
Elementalは2006年に米国オレゴン州ポートランドで創業された、マルチスクリーン向けにコンテンツ配信を実現するビデオプロセッシングのリーディングプロバイダです。数々のアワードを受賞しており、放送事業者や各種サービスプロバイダが、一度に、いつでも、どのスクリーンにもコンテンツを配信することを支援いたします。既に全米のメディア事業者のトップ10社のうち、CBS、Comcast、Disneyなど7社がElementalのユーザです。
シーティーシー・エスピー株式会社について
CTCSPは、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(略称:CTC)のグループ会社です。
1990年4月に設立されました。世界各国の企業とのパートナシップにもとづき、企業ネットワークおよびインターネットシステムに必要不可欠な製品およびソリューションを日本国内にご紹介しています。
- ※1 ライブエンコーダ:映像信号を取り込み、指定された圧縮形式・ファイルフォーマットやビットレートに合わせて、リアルタイムにIPネットワークに送信するもの。インターネット上におけるライブ配信サービスで使われる。
- ※2 トランスコーダ:ストリーミングファイルのビットレート変換だけでなく、圧縮方式やファイルフォーマットなどを指定した他の形式のストリーミングファイルに変換するもの。放送用に製作されたコンテンツをIPネットワークで視聴可能な形に変換するために使われる。
- ※3 GPU:主として画像処理に使われている半導体。演算処理を並列化して行なうことで、CPUに比べ高いパフォーマンスを発揮する。GPU上で処理を行なうにはプログラムを専用の言語で開発する必要があるが、最近では開発環境が整備され、様々な分野での利用が始まっている。
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