インターネット上での動画コンテンツは配信プラットフォームの普及や巣ごもり需要により活用される機会が増加している．データ量が多い動画は大きい通信トラフィックを要求するため，配信サーバの処理能力や視聴者側のネットワーク環境がボトルネックとなる場合，動画の再生中断や品質劣化を招きかねない．
そこで，我々は特にQoEの影響を受けやすいゲーム動画を対象に，ユーザの関心領域を考慮した動画データ容量の削減を目指す．
今回我々は深層学習に基づく画像認識モデルの判断根拠の領域を示すGrad-CAMを関心領域の推定に応用し，関心領域外を平滑化等によってデータ容量の削減を実施したので，その評価結果を報告する．