Mixpeek

Mixpeekは、動画・画像・音声・ドキュメント内の正確な場面やシーンを見つけられるマルチモーダル動画検索・検索取得プラットフォーム。管理型インデックスとBYOベクトル検索に対応。

概要

Mixpeek は、平易な言葉によるクエリを使って、動画、画像、音声、ドキュメントのライブラリ内にあるシーン、瞬間、その他のコンテンツを見つけられる動画検索・マルチモーダル検索取得プラットフォームです。生ファイル向けの管理型抽出パスと、すでに埋め込みを持っているチーム向けのベクトルストアパスを組み合わせています。

ホームページと料金ページでは、プロダクトはオブジェクトストレージを中心に構成されています。ファイルを接続して Mixpeek にシーン、顔、OCR、トランスクリプト、埋め込みを抽出させることも、自分のベクトルを持ち込んで dense、sparse、または BM25 クエリで検索することもできます。その結果、ファイル名の検索ではなくコンテンツレベルの検索を必要とするメディアライブラリ、アーカイブ、エージェントワークフロー向けの検索レイヤーが得られます。

コア機能

平易な言葉によるマルチモーダル検索

シーンを平易な英語で説明すると、動画、画像、音声、ドキュメント全体から一致する瞬間を取得できます。ホームページでは、これはマルチモーダルコンテンツに対するセマンティック検索として位置付けられています。

ファイルからの管理型インデックス作成

オブジェクトストレージを接続すると、Mixpeek がシーン、顔、OCR、トランスクリプト、埋め込みを自動抽出します。これは、パイプラインを自前で構築せずにファイルをインデックスしたいチーム向けの管理型パスです。

Bring-your-own-vector 検索

MVS をオブジェクトストレージ上のベクトルストアとして使い、dense、sparse、BM25 検索を行えます。料金ページでも、自分の埋め込みを持ち込んで直接検索できることが示されています。

マルチステージ検索

filter、join、rerank のステップを組み合わせたマルチステージ検索パイプラインを構築できます。サイトでは、これらの retrievers を100ミリ秒未満で構成できると説明しています。

型付き特徴抽出器

顔、シーン、トランスクリプト、OCR、fingerprints、埋め込み向けの型付き extractor を扱えます。extractor ページでは、これらのパイプラインが文書化され、連結できることが示されています。

統合しやすいスタック

Mixpeek を S3、GCS、R2、Mux、LangChain、MCP などの既存のストレージやツールに接続できます。integrations ページは、データ移行ではなく既存スタックへの組み込みを中心に構成されています。

実用的なユースケース

動画アーカイブ内のシーン検索
編集者、プロデューサー、社内ツールが、ファイル名や手動タグではなく、シーンで何が起きているかに基づいて動画アーカイブを検索できるようにします。ホームページでは特に、動画ライブラリ内の正確な瞬間を見つける用途として位置付けられています。
顔と人物の検索
メディアライブラリ全体で、人物や顔が登場するクリップを特定します。サイトでは、特に大規模な動画コレクションにまたがる検索を含む、顔・人物検索を主要なユースケースとして強調しています。
ドキュメントとトランスクリプトの検索取得
PDF、講義録画、会議のトランスクリプトを、特定の発話フレーズ、図表レイアウト、文書領域で検索します。ソースには、トランスクリプト検索、OCR、レイアウト抽出の例があります。
継続的なメディアインデックス作成
ストレージを接続し、新しいアップロードを自動でインデックスして、コンテンツの変化後もライブラリを検索可能に保ちます。これは、手動タグ付けなしで継続的なインデックス作成を求めるチームに適しています。
複雑なクエリのためのクロスモーダル検索取得
クロスモーダル join を使って、同じタイムスタンプでの話者、画面上のテキスト、シーンの文脈など、複数のシグナルを必要とする複合クエリに答えます。

Pros and Cons

Pros

管理型抽出と bring-your-own-vector の両方のワークフローをサポートします。
動画、画像、音声、PDF、テキストなど複数のモダリティを横断して検索できます。
オブジェクトストレージを基盤アーキテクチャとして使用するため、既存の storage-first パイプラインに適しています。
face search、scene search、transcript search、cross-modal joins など、コンテンツベースの検索パターンをサポートします。
セルフサービスプランと、専用インフラとサポートを含む enterprise パスを提供します。

Cons

ソースには実装手順の完全な公開ウォークスルーがないため、購入前に自社スタックにおけるセットアップを評価する必要があるかもしれません。
一部の詳細は公開ページで高レベルにしか説明されておらず、特に統合や運用上の制限については情報が限られています。

FAQ

Mixpeek は既存のワークフローにどのように組み込まれますか？

Mixpeek には主に2つの方法があります。1つは Managed indexing で、バケットを接続すると Mixpeek がファイルからシーン、顔、OCR、トランスクリプト、埋め込みを抽出します。もう1つは MVS で、自分の埋め込みを持ち込み、オブジェクトストレージ上で検索します。

どのような検索をサポートしていますか？

ソースでは、動画検索、顔・人物検索、ドキュメント検索、音声トランスクリプト検索、クロスモーダル検索のワークフローが示されています。ファイル名や手動タグではなく、コンテンツでメディアライブラリを検索したいチーム向けです。

Mixpeek はどのような出力を生成しますか？

Managed indexing は、動画、画像、音声、PDF、テキストなどの生ファイルを処理し、検索可能な特徴量と retrievers を返します。MVS は、自分のベクトルに対して dense、sparse、BM25 検索をサポートします。

self-serve プランや enterprise オプションはありますか？

料金ページでは、月額課金で長期契約のない self-serve プランに加え、カスタムインフラ、SSO、監査ログ、専任サポート付きの Enterprise オプションが説明されています。

どのように始めますか？

ソースでは、ストレージの接続や SDK のインストール以外の完全な実装手順は説明されていないため、セットアップの詳細は MVS を使うか Managed indexing を使うかで変わります。

Quick Facts

カテゴリ: 動画検索 API / マルチモーダル検索取得
プラットフォーム: オブジェクトストレージベースのワークフローを備えたクラウドサービス
主なユーザー: メディア検索、検索取得、コンテンツ分析ワークフローを構築するチーム
ドメイン: mixpeek.com
デプロイモデル: 管理型インデックス作成またはスタンドアロンのベクトルストア（MVS）
料金モデル: 無料枠、月額の self-serve プラン、カスタム enterprise 価格