今、さまざまな動画アプリケーションは人々の生活のあらゆる側面に浸透しています。例えば、春節期間中にはスマートフォンで春節のテレビ番組を視聴したり、ビデオを通じて新年の挨拶をしたりすることが日常の一部となっています。同時に、さまざまな動画コンテンツの急速な増加は、ネットワークの帯域幅やストレージ容量に大きな負荷をもたらしており、その背景の中で動画圧縮技術の重要性が高まっています。VVC（多機能ビデオコーデック）は現在の最新の動画コーデック規格であり、前世代のHEVC（高効率ビデオコーデック）と比較して、同じ映像品質を保ちながら動画データのサイズを約50％程度さらに圧縮できる能力を持っています。現在も業界は動画コーデック技術の継続的な進歩を推進しています。最近、クアルコムのテクノロジー副社長マルタ・カルチェヴィチは、ブログ記事の中で、昨年10月に開催されたJVET（共同ビデオ専門委員会）会議で、証拠募集（CfE）に対するさまざまな応答が審議されたことを紹介し、動画コーデック技術のVVC規格超越を促進するための支援を行ったと述べています。CfEは動画コーデック規格策定の重要なプロセスであり、提案募集前に新しいツールや手法の改良度や成熟度を判断する上で極めて重要です。注目すべきは、今回のCfEで広く採用されたのは、強化圧縮モデル（ECM）ツールの提案が多いという重要な傾向です。ECMツールは、2021年1月のJVET会議で開始された探索段階に由来し、クアルコムは当時、JVET U0100という提案を行い、ランダムアクセス条件下でVVCと比較して約11.5％の圧縮効率向上を実現しました。この提案は、その後の探索作業の基礎となり、そのソフトウェアはECMのリファレンスモデルとして採用されました。その後、クアルコムは積極的にECM開発に関わる複数の企業と連携し、CfEに対してECMを基盤とした応答を提出しました。さらに、クアルコムは最新のVTM（VVCテストモデル）とECMコーデックツールを統合した最適化済みソフトウェア（JVET AN0271）も公開し、研究コミュニティや業界関係者に対して、さまざまなコーデック技術の評価に役立つより効率的なプラットフォームを提供しています。クアルコムは動画コーデック技術の分野をリードする企業であり、HEVCやVVCなどの規格策定において重要な役割を果たしてきました。例えば、VVC規格の策定は、クアルコムがITU-Tのビデオコーデック専門委員会（VCEG）に提出したCOM16-C.806提案から始まりました。この提案には対応するソフトウェアが含まれ、ランダムアクセス設定下でHEVCのテストモデル（HM）と比較して約10.4％のエンコード効率向上を実現しています。これらの重要性から、VCEGの専門家グループはこのソフトウェアをJEM（ジョイント探索モデル）の出発点として採用しました。マルタ・カルチェヴィチは、記事の中で、JEMがVVC規格策定において重要な役割を果たし、新しいアイデアや手法のテストプラットフォームとして、多くの検証済みの新アイデアや新手法が最終的にVVC規格に取り入れられたと述べています。また、協力的な探索によって次世代圧縮技術の開発が加速したことを指摘し、VVC規格完成後もクアルコムはその研究成果とソフトウェアを標準化フォーラムに再導入しています。一方、人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、AI関連技術も動画コーデック分野に応用されています。例えば、ECMはニューラルネットワークを用いたフレーム内予測やインループフィルタリングなどの深層学習に基づく手法を統合し、より高い圧縮効率を実現しています。マルタ・カルチェヴィチは、動画圧縮技術の継続的な進歩とともに、ニューラルネットワークが従来のハイブリッドコーディングフレームワーク（フレーム間/フレーム内予測と変換の組み合わせ）の制約を解決し、次の大きな技術革新を牽引する可能性があると考えています。将来を見据えると、動画コーデックやAIなどの技術の継続的な進歩と応用により、人々はより良い動画体験を享受できると信じられています。マルタ・カルチェヴィチは、2027年1月に開始される提案募集（Call for Proposals）の審査作業が、技術革新をさらに推進する契機となると述べており、その際にはさまざまな革新的なアイデアや解決策が全面的にテスト・最適化される予定です。クアルコムもこの過程で引き続き役割を果たし、関連技術やソフトウェアの提供を通じて、今後の規格の発展に寄与していきます。
AI技術の支援により、クアルコムと業界パートナーは動画符号化技術の絶え間ない進歩を推進
今、さまざまな動画アプリケーションは人々の生活のあらゆる側面に浸透しています。例えば、春節期間中にはスマートフォンで春節のテレビ番組を視聴したり、ビデオを通じて新年の挨拶をしたりすることが日常の一部となっています。同時に、さまざまな動画コンテンツの急速な増加は、ネットワークの帯域幅やストレージ容量に大きな負荷をもたらしており、その背景の中で動画圧縮技術の重要性が高まっています。
VVC（多機能ビデオコーデック）は現在の最新の動画コーデック規格であり、前世代のHEVC（高効率ビデオコーデック）と比較して、同じ映像品質を保ちながら動画データのサイズを約50％程度さらに圧縮できる能力を持っています。現在も業界は動画コーデック技術の継続的な進歩を推進しています。最近、クアルコムのテクノロジー副社長マルタ・カルチェヴィチは、ブログ記事の中で、昨年10月に開催されたJVET（共同ビデオ専門委員会）会議で、証拠募集（CfE）に対するさまざまな応答が審議されたことを紹介し、動画コーデック技術のVVC規格超越を促進するための支援を行ったと述べています。CfEは動画コーデック規格策定の重要なプロセスであり、提案募集前に新しいツールや手法の改良度や成熟度を判断する上で極めて重要です。
注目すべきは、今回のCfEで広く採用されたのは、強化圧縮モデル（ECM）ツールの提案が多いという重要な傾向です。ECMツールは、2021年1月のJVET会議で開始された探索段階に由来し、クアルコムは当時、JVET U0100という提案を行い、ランダムアクセス条件下でVVCと比較して約11.5％の圧縮効率向上を実現しました。この提案は、その後の探索作業の基礎となり、そのソフトウェアはECMのリファレンスモデルとして採用されました。その後、クアルコムは積極的にECM開発に関わる複数の企業と連携し、CfEに対してECMを基盤とした応答を提出しました。さらに、クアルコムは最新のVTM（VVCテストモデル）とECMコーデックツールを統合した最適化済みソフトウェア（JVET AN0271）も公開し、研究コミュニティや業界関係者に対して、さまざまなコーデック技術の評価に役立つより効率的なプラットフォームを提供しています。
クアルコムは動画コーデック技術の分野をリードする企業であり、HEVCやVVCなどの規格策定において重要な役割を果たしてきました。例えば、VVC規格の策定は、クアルコムがITU-Tのビデオコーデック専門委員会（VCEG）に提出したCOM16-C.806提案から始まりました。この提案には対応するソフトウェアが含まれ、ランダムアクセス設定下でHEVCのテストモデル（HM）と比較して約10.4％のエンコード効率向上を実現しています。これらの重要性から、VCEGの専門家グループはこのソフトウェアをJEM（ジョイント探索モデル）の出発点として採用しました。
マルタ・カルチェヴィチは、記事の中で、JEMがVVC規格策定において重要な役割を果たし、新しいアイデアや手法のテストプラットフォームとして、多くの検証済みの新アイデアや新手法が最終的にVVC規格に取り入れられたと述べています。また、協力的な探索によって次世代圧縮技術の開発が加速したことを指摘し、VVC規格完成後もクアルコムはその研究成果とソフトウェアを標準化フォーラムに再導入しています。
一方、人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、AI関連技術も動画コーデック分野に応用されています。例えば、ECMはニューラルネットワークを用いたフレーム内予測やインループフィルタリングなどの深層学習に基づく手法を統合し、より高い圧縮効率を実現しています。マルタ・カルチェヴィチは、動画圧縮技術の継続的な進歩とともに、ニューラルネットワークが従来のハイブリッドコーディングフレームワーク（フレーム間/フレーム内予測と変換の組み合わせ）の制約を解決し、次の大きな技術革新を牽引する可能性があると考えています。
将来を見据えると、動画コーデックやAIなどの技術の継続的な進歩と応用により、人々はより良い動画体験を享受できると信じられています。マルタ・カルチェヴィチは、2027年1月に開始される提案募集（Call for Proposals）の審査作業が、技術革新をさらに推進する契機となると述べており、その際にはさまざまな革新的なアイデアや解決策が全面的にテスト・最適化される予定です。クアルコムもこの過程で引き続き役割を果たし、関連技術やソフトウェアの提供を通じて、今後の規格の発展に寄与していきます。