【プロジェクト総括（Overview）】 

政府規制の強化に伴い、小売・プラットフォーム運営事業者様において、オンライン上の違法賭博広告を監視・排除する「コンテンツ監視（Content Moderation）」の負担が急増していました。AMELAは、Webサイトからの情報取得（Data Crawling）技術と、画像認識AI（Computer Vision）や自然言語処理（NLP）を組み合わせた自動検知・分類システムを構築。テキスト・画像・動画が混在する複数プラットフォームからの違反検知（Violation Detection）を実現し、手動での監視工数を大幅に削減するとともに、強固なコンプライアンス管理体制を確立しました。

【プロジェクト情報】

• 業界： 小売業・プラットフォーム運営
• 対象領域： 複数プラットフォーム（Webサイト・SNS）
• 対象フォーマット： テキスト、画像、動画
• 導入ソリューション： AIによるコンテンツ監視・違反検知システム

お客様の課題・背景（Client Challenges）

近年、オンライン上の違法賭博広告の手口は巧妙化しており、同社は自社が関わるプラットフォームの健全性を保つため、日々の広告監視を行っていました。しかし、デジタルマーケティングの多様化に伴い、現場では以下のような「アナログ監視の限界」に直面していました。

• 目視チェックによる見落としと限界： テキストの隠語だけでなく、画像や動画の中に巧妙に仕込まれた違法メッセージを人間が目視でチェックしており、見落としが発生するリスクが常に存在していた。
• 複数プラットフォームへの対応困難： 広告が配信されるチャネルが自社Webサイトや複数のSNSなど多岐にわたり、手作業での追跡・パトロールが追いつかない状況だった。
• 新しいコンテンツ形式への追従不足： テキスト、画像、動画と次々と現れる多様なコンテンツフォーマットに対し、柔軟かつスピーディーに対応できる監視の仕組みが欠如していた。

AMELAが選ばれた理由（Why AMELA?）

画像とテキストが混在する高度なAI解析プロジェクトにおいて、お客様がAMELAを開発パートナーとして選定したのには、以下の理由がありました。

1. Computer VisionおよびNLP領域における高度なAI専門性： AMELAは過去に、AI画像生成技術（GAN）を用いた美容クリニック向けシミュレーションアプリ開発など、画像処理AIにおいて確かな実績を有していました。テキストだけでなく、画像や動画の解析も求められる本プロジェクトにおいて、この技術力が高く評価されました。
2. データ収集（Data Crawling）の実践的なノウハウ： 複数プラットフォームの検索を自動化し、安定して情報を取得するためのアーキテクチャ設計に精通していた点。
3. BrSEによる円滑な意思疎通とコスト最適化： AI開発特有の複雑な要件を的確に理解するBrSE（ブリッジSE）が窓口となり、オフショアの優秀なエンジニアチームを活用することで、品質を担保しつつ開発コストを最適化できた点。

AMELAのソリューション（Our Solution）

AMELAは、多種多様なマルチメディアデータを自動処理するため、以下の技術アプローチによるソリューションを提供しました。

• データ収集基盤の構築（Data Crawling / Web Scraping）： 複数のプラットフォーム（Webサイト・SNS）を巡回し、テキスト、画像、動画データを自動的かつ安定的に取得するクローリング基盤を構築しました。
• AIによる違反検知モデルの実装（Violation Detection）： 画像認識AI（Computer Vision）と自然言語処理（NLP）を統合したハイブリッド解析モデルを設計。これにより、テキスト内の巧妙な言い回しや、画像・動画内に隠された違法メッセージなど、「準拠していない箇所の特定」を高精度に行うロジックを実装しました。
• コンテンツ監視（Content Moderation）の自動化フロー： データの収集からAIによる一次分類・検知までのフローをシステム化。人間がすべてのコンテンツを確認するのではなく、AIが「違反の疑いあり」とフラグ付けしたものだけを最終確認する運用フローを確立しました。

導入効果（Results / Outcome）

本システムの稼働後、お客様のコンテンツ監視業務において、以下のような明確な変化が生まれました。

【Before】

• 複数プラットフォームにまたがる大量の広告を、スタッフが個別に巡回し、目視でチェックと分類を手作業で行っていた。
• テキスト、画像、動画といった多様なフォーマットの確認に膨大な時間がかかり、現場が疲弊。監視漏れのリスクも拭えなかった。

【After】

• 監視工数の大幅な削減： データ収集と違反の一次判定がAIによって自動化されたことで、目視での監視業務にかかる工数が劇的に削減。スタッフは最終的な判断のみに集中できるようになりました。
• 複数フォーマットへの網羅的な対応によるリスク低減： Computer VisionとNLPの掛け合わせにより、テキストだけでなく画像や動画内の違反要素も漏れなく検知・分類できるようになり、プラットフォームのコンプライアンス管理レベルが飛躍的に向上しました。

まとめ・今後の展望（Conclusion）

本プロジェクトは、Computer VisionやNLPといったAI技術とデータ収集基盤を適切に組み合わせることで、企業が抱える「手動監視の限界」と「コンプライアンス・リスク」という課題を解決した成功事例です。

AMELAジャパンでは、このような最先端のAI技術を活用したシステム開発を通じて、お客様の業務効率化とビジネスモデルの変革を強力に伴走支援いたします。弊社の幅広い対応領域については、弊社のシステム開発・DX支援サービスをご覧ください。

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