これは、主にリモートワークを通じて製品と市場の適合性に問題があった不満から生まれたスタートアップ企業です。2018年にインドで事業を開始し、世界中の何百万人もの人々のポケットにエンターテイメントを届けることで、エンターテイメントを再定義し、よりパーソナルで外出先でも楽しめるものにしました。
Pocket FM は、オーディオ エンターテイメントを世界中で主流にすることで、エンターテイメントに革命を起こしてきました。Rohan Nayak、Prateek Dixit、Nishanth KS によって設立された Pocket FM は、世界中の人々が料金を支払って聴いている、エピソード形式で提供される連続オーディオ ドラマである主力オーディオ シリーズで知られています。
Pocket FM は、オーディオを中核とする単なるオーバーザトップ (OTT) エンターテイメント企業ではありません。このスタートアップは、Netflix や Spotify などの世界的な OTT リーダーとよく比較される破壊的存在として知られています。これは、3 人の創設者がコンテンツだけでなく、テクノロジー、特に人工知能 (AI) とイノベーションを基盤として Pocket FM を構築してきたためです。
考えてみてください。
Netflix や Spotify などの世界的なエンターテイメント リーダーは、推奨やパーソナライゼーションに AI を使用していることで知られています。Pocket FM は、AI を中核に据えてユーザー エクスペリエンスを強化し、リーチを拡大し、世界中のリスナー向けに高品質のコンテンツの作成を自動化することで、さらに一歩前進しました。
Pocket FM の創設者たちは、常に AI を最適なレベルで活用したグローバル エンターテイメント プラットフォームの構築を目指してきました。世界基準を確保し、ベスト プラクティスに従うために、このインドのスタートアップは、パーソナライズされたおすすめで知られる Netflix から Pannagadatta K Shivaswamy を引き抜きました。Pocket FM に入社する前、Shivaswamy は同社で機械学習 (ML) の研究科学者として働いていました。
Pocket FM の最近の AI イニシアチブの 1 つは、ニューヨークを拠点とする音声技術研究のスタートアップ ElevenLabs との提携です。この提携により、Pocket FM のライターは、テキストから音声への変換機能を含む ElevenLabs が提供する AI ツールを使用して、独自のオーディオ シリーズ (エピソード オーディオ ショーとも呼ばれます) を作成できるようになります。Pocket FM によると、これらのツールにより、ライターはストーリーを複数の言語で没入型のオーディオ シリーズに変換し、より幅広い視聴者に届けることができるようになります。
Pocket FM は、オーディオ ストーリーテリングの現代的なアプローチを民主化することを目指していますが、ElevenLabs との提携は、計画されている世界展開に必要なイノベーションをチームが備えておくことにも役立ちます。今後数年間で、Pocket FM は、ヨーロッパとラテン アメリカを皮切りに、オーディオ シリーズ プラットフォームを新しい主要な消費者市場に拡大する予定です。現在、Pocket FM はインドと米国でリーダー的存在です。
Pocket FM が成長段階に入るとすぐに、AI を広範に活用する必要性が広まりました。コンテンツ消費の増加とリスナーの好みの多様化に直面したこのインドのスタートアップは、従来の手動プロセスでは品質と拡張性を維持するのに不十分であることに気づきました。
Pocket FM は AI を活用して、操作を自動化して効率化し、洗練されたリスナー プロファイリングによってパーソナライゼーションを強化し、さまざまなオーディオ ファイルにわたって高品質のコンテンツを維持することに成功しましたが、それだけではありません。Pocket FM はさまざまなことに AI の力を発揮しています。詳しく見てみましょう。
AI 生成コンテンツ: Pocket FM は、コンテンツの作成と最適化に自然言語処理 (NLP) と生成的敵対ネットワーク (GAN) を使用します。これには、高度なテキスト読み上げ (TTS) テクノロジーによるストーリー プロット、複雑なキャラクター開発、リアルな音声の生成が含まれます。これにより、制作時間とコストが大幅に削減され、高品質の出力が保証されます。
ローカリゼーション: Pocket FM は、AI 駆動型ニューラル マシン翻訳 (NMT) ツールを使用して、世界中の視聴者のニーズに応えるために、さまざまな言語や地域にコンテンツを適応させます。この自動ローカリゼーションにより、世界中の Pocket FM リスナーは、言語的に正確で、それぞれの地域に文化的に関連のあるコンテンツを視聴できます。
AI を活用したアルゴリズム: Pocket FM は、協調フィルタリングやディープラーニング モデルなどの AI アルゴリズムを使用して、ユーザーの行動、好み、視聴パターンを分析します。このデータ駆動型のアプローチは、ユーザーの好みに応じてコンテンツ配信をカスタマイズし、平均エンゲージメントを向上させることを目的としています。
ターゲット広告: AI 駆動型の予測分析と ML モデルにより、同社はユーザーの好みや視聴習慣に基づいて消費者をターゲットにした広告を配信できます。これにより、キャンペーンの効果が向上し、収益源が最大化され、リスナーにとって邪魔な広告が減ります。さらに、AI はクラスタリング アルゴリズムを使用して、有料ユーザーへの変換を目指すユーザー セグメントを識別します。
ディープラーニング インフラストラクチャ: Pocket FM は AI を使用して大量のオーディオ ファイルを処理し、高品質のコンテンツを保証し、タグ付けと分類のプロセスを自動化します。これにより、スムーズなナビゲーションが保証され、リスナーがコンテンツを簡単に見つけられるようになります。
品質保証: AI テクノロジーは、品質チェックを自動化し、人間による確認が必要な問題にフラグを立てることで、一貫したオーディオ品質を保証します。
自動コンテンツ管理:ロボティック プロセス オートメーション (RPA) や AI ベースのコンテンツ キュレーションなどの AI 駆動型自動化により、コンテンツ管理タスクが効率化されます。これにより、Pocket FM はコンテンツ ライブラリとユーザー ベースを拡大しながら、効率的に運用を拡大できます。
コスト最適化:反復的なタスクにおける人間の介入の必要性を減らすなど、運用効率を高めるために AI を活用することで、Pocket FM は運用コストを大幅に削減し、市場競争力を強化します**。**
さらに、Pocket FM は、AI 分析から得られた洞察に基づいた新しいコンテンツ形式やインタラクティブなストーリーテリング手法を頻繁に実験しています。
AI には数々の魅力的な機能がありますが、企業の機能全体に AI を大規模に導入するには、独自の課題が伴います。Pocket FM は、AI 導入に段階的なアプローチを採用し、まずは小規模なプロジェクトに AI ツールを統合し、徐々にワークフロー全体に AI ツールの使用を拡大して、早い段階で問題を特定して解決し、スムーズな移行を確実に行えるようにしました。
しかし、インドを拠点とするスタートアップがAIを業務に取り入れる際に直面した最も大きな課題の一つは、高品質のデータの一貫性を確保することだった。「低品質のデータでAIモデルをトレーニングすると偏った結果につながる可能性があり、それを避けたかったのです」と共同創業者兼CTOのプラティーク・ディクシット氏は述べた。
ディクシット氏によると、ポケット FM もこの新しいテクノロジーとその意思決定プロセスを理解する上で課題に直面した。その課題に対処するため、同社は AI ツールと連携してエラーを最適に最小限に抑えるヒューマンインザループ システムを開発しました。
「ポケットFMでは、AIは業務を強化するだけでなく、オーディオエンターテイメント体験を根本的に再定義する強力なツールであると考えています」とディクシット氏は述べた。
Dixit は、オーディオ エンターテイメントにおける倫理的な AI 実践の確保を目指しており、責任ある開発を通じてデータのプライバシー、公平性、人間による監視を重視しています。これまでのところ、Pocket FM の AI 統合は画期的なものでした。
オーディオにおける AI の未来は間違いなく明るく、イノベーションをもたらす可能性のあるコラボレーションがますます増えています。Dixit 氏は、「Pocket FM の目標は、AI の力を活用して、オーディオ エンターテイメントが楽しいだけでなく、真に没入感があり、パーソナライズされ、誰もがアクセスできる世界を創ることです」と述べています。