- 動画AIの「TwelveLabs（トゥエルブラボ）」が約150億円を調達したこと
- Sora（ソラ）やVeo（ヴィオ）のような「動画を作るAI」とは真逆の技術だとわかること
- AmazonやNAVER（韓国の大手IT企業）が出資した理由
- スポーツや映画の現場でどう使われているかの具体例
- NAVER経由で日本のユーザーにも関係してくる可能性
スマホに何百本もたまった動画。「あの場面、どこだっけ？」と探すのに苦労したことはありませんか？その悩みを企業レベルで解決するAIが、いま大きな注目を集めています。
2026年7月1日、動画理解AIの「TwelveLabs」が約150億円という大きな資金を調達しました。この記事では、この会社が何をしていて、なぜAmazonまで出資したのかを、やさしく解説します。
TwelveLabsが150億円を調達｜何が起きたのか
2026年7月1日、アメリカのAIスタートアップ「TwelveLabs」が発表を出しました。
シリーズB（成長期の企業が受ける大型出資）で1億ドル、日本円でおよそ150億円を集めたという内容です。
創業からの累計調達額は、およそ2億ドル（約300億円）にのぼります。
この会社は2021年に生まれました。本社はアメリカのサンフランシスコと、韓国のソウルの2か所にあります。
CEO（最高経営責任者）はJae Lee（ジェイ・リー）さんです。今回の資金でニューヨークとロンドンにも新しい拠点を開くと発表しました。
そもそもTwelveLabsとは？動画を「理解する」AI
TwelveLabsがやっていることは、ひとことで言うと「動画の中身をAIに理解させる」ことです。
これまで動画は、AIにとって「ただの重いデータのかたまり」でした。中に何が映っているかは、人が見るまでわかりませんでした。
TwelveLabsのAIは、動画の映像・音声・セリフ・動きをまるごと読み取ります。
だから「猫がソファから飛び降りるシーン」と言葉で入れるだけで、その瞬間をピンポイントで探し出せます。
MarengoとPegasus、2つのモデル
TwelveLabsには、役割の違う2つのAIモデルがあります。
Marengo（マレンゴ）は「知覚」を担当します。映像や音を細かく読み取り、検索できる形に変える役目です。
Pegasus（ペガサス）は「推論」を担当します。動画を「シーンの区切り」「登場人物」「場面の意味」といった整理されたデータに変えます。
この2つは、最大2時間ぶんの動画をまとめて理解できます。長い試合や映画でも扱えるということです。
2026年7月には、これらを使いやすくした初のアプリ「Rodeo（ロデオ）」も登場しました。
SoraやVeoとの決定的な違い
ここが一番大事なポイントです。
OpenAIの「Sora」やGoogleの「Veo」は、文章から新しい動画を作り出すAIです。世間ではこちらが話題になりがちです。
一方でTwelveLabsは、すでにある動画を理解して検索することに集中しています。方向が真逆なのです。
CEOのリーさんは、こう語っています。
「5年前、私たちは逆張りの賭けをした。機械の知能の土台は、言語ではなく『動いて記録された現実』だと」。
つまり「動画を作る競争」には加わらず、「動画を分かる技術」で一番を目指す、という戦略です。
誰が出資した？AmazonとNAVERの狙い
今回の出資には、豪華な顔ぶれが並びました。
共同で主導したのは、老舗VCのNEAと、韓国の大手IT企業NAVER（ネイバー）の投資部門です。
さらにAmazon、Radical Ventures、Index Ventures、韓国投資パートナーズ、そしてレッドブルの投資部門なども加わりました。
過去には、データ分析大手のDatabricks（データブリックス）やSnowflake（スノーフレイク）も出資しています。名だたる企業が注目しているのです。
AWS Trainiumチップで動画処理を高速化
Amazonの出資には、はっきりした狙いがあります。
TwelveLabsは、AmazonのクラウドサービスAWSを「一番のパートナー」に選びました。複数年にわたる契約を結んでいます。
注目は、AWSが自前で作るAI専用チップ「Trainium（トレイニウム）」を使う点です。動画の処理をこのチップに最適化します。
動画は文章より何百倍も重いデータです。専用チップで処理すれば、速く、そして安く動かせるようになります。
どんな場面で使われている？活用シーン
TwelveLabsのAIは、すでに現場で動いています。3つの例を見てみましょう。
まずプロスポーツです。あるリーグでは、何万時間もの試合映像から「決勝ゴールの瞬間」だけを一瞬で集められます。ハイライト作りが劇的に速くなります。
次に映画やドラマの制作スタジオです。過去の膨大なフィルムから「雨のシーン」や「特定の俳優が映る場面」を探し、編集や再利用に役立てています。
そして政府機関です。防犯カメラや記録映像を解析し、大切な業務に活用する動きが世界で広がっています。
ほかにも広告、警備、自動車といった分野からの需要が高まっています。動画を「保管コスト」から「使える資産」に変えるのが、この会社の目標です。
競合サービスとの比較｜Google・Amazonとどう違う
動画を扱うAIは、TwelveLabsだけではありません。
Googleの「Gemini（ジェミニ）」でも映像を検索できます。AmazonやMicrosoftも、映像から物体を見つけるサービスを持っています。
では何が違うのでしょうか。リーさんは「動画に最初から絞っている」点を強調します。
「GoogleやOpenAIは、なんでもこなす万能モデルに投資している。でもそれは動画に最適化されていない」と語ります。
TwelveLabsは動画一本に集中しているぶん、精度が高いという主張です。しかも、企業が自社のデータに合わせてモデルを調整できる柔軟さもあります。
大企業の「動画もできる万能AI」に対し、TwelveLabsは「動画の専門家」として勝負しているわけです。
日本市場への影響｜NAVER経由で身近に？
「アメリカと韓国の話でしょ？」と思うかもしれません。でも、日本にも関係があります。
今回の出資を主導したNAVERは、日本の「LINEヤフー」の親会社にあたる企業です。日本と縁が深いのです。
NAVERが力を入れる技術は、いずれ日本のサービスに入ってくる可能性があります。動画検索が身近になるかもしれません。
日本には、テレビ局やアニメスタジオが持つ膨大な映像アーカイブがあります。こうした「眠っている動画資産」を活かす技術として、相性は良さそうです。
韓国では、TwelveLabsはすでにLG CNSと提携し、「イカゲーム」制作会社からも出資を受けています。アジアでの存在感を着実に広げています。
よくある質問（FAQ）
Q1. TwelveLabsは無料で使えますか？
おもに企業や開発者向けのサービスです。API（外部から機能を呼び出す仕組み）を通して提供され、利用量に応じた料金がかかります。個人がすぐ使うより、企業のシステムに組み込む形が中心です。
Q2. SoraやVeoの競合ではないのですか？
直接の競合ではありません。SoraやVeoは動画を「作る」AI、TwelveLabsは動画を「理解して探す」AIです。むしろ役割が補い合う関係にあります。
Q3. 日本語の動画にも対応していますか？
TwelveLabsは多言語に対応しており、日本語のセリフや音声も解析できるとされています。ただし精度は動画の内容や品質によって変わります。
Q4. なぜ「動画を理解するAI」がそんなに重要なのですか？
いまインターネット上のデータの多くは動画です。しかしAIは長い間、文章ほど動画を理解できませんでした。この「未開拓の領域」を切り開く技術だからこそ、大きな期待が集まっています。
まとめ
今回のポイントを振り返ります。
- TwelveLabsが2026年7月にシリーズBで約150億円を調達、累計は約300億円
- 技術は「動画を作る」のではなく「動画を理解して検索する」もの
- MarengoとPegasusの2モデルで、最大2時間の動画を分析できる
- AmazonはAWS Trainiumチップで、韓国NAVERはアジア展開で連携
- スポーツ・映画・政府など幅広い現場ですでに活躍中
- NAVER経由で、日本のユーザーにも将来関係する可能性がある
動画は今後さらに増え続けます。まずは自分の使う動画サービスに「賢い検索機能」が加わるか、注目してみてください。
参考文献
- TwelveLabs Raises $100 Million in Series B Funding to Build Video Superintelligence（GlobeNewswire）
- TwelveLabs raises $100M to bring superintelligence to AI video models（SiliconANGLE）
- Video AI Startup TwelveLabs Raises 150 Billion Won, Backed by Amazon（Seoul Economic Daily）
- TwelveLabs Raises $100M in Series B Funding（FinSMEs）
- 映像AI企業「Twelve Labs」、「イカゲーム」制作会社から戦略的資金調達（KORIT）
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