プラットフォーム・ベース・ソリューションのコア・コンピタンスの分析
自作の映像処理システムと比較して、Deeptrainは以下の5つの分野で大きな優位性を示している：
| 比較次元 | 自作システム | デペプトレイン |
|---|---|---|
| 立ち上げ費用 | GPUサーバー＋ストレージシステムの導入が必要 | インフラ投資ゼロ |
| テクニカル・メンテナンス | コーデック／ASRモデルは継続的に更新する必要がある | 最新AIモデルの自動同期 |
| スケーラビリティ | 言語サポートは自社モデルに限定 | 200以上の言語が即座に利用可能 |
| コンプライアンス・リスク | データ・プライバシー・コンプライアンスを自分で処理する必要がある | SOC2 Type II 認証保証 |
| 関数の反復 | 6～12ヶ月の更新サイクル | 週刊特集ローリング・アップデート |
特に注目すべきは、「モデルのホットスワップ」機能である。ユーザーは、元の映像データを再処理することなく、GPT-4o、Geminiなどの大型モデルを瞬時に切り替えることができる。第三者機関の評価によると、Deeptrainを使用することで、映像AIプロジェクトのTTM（Time-to-Market）を67%短縮できるという。
この答えは記事から得たものである。Deeptrain：ビデオコンテンツを大きなモデルで検索可能な情報に変換するについて
