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【小売DX導入事例】画像認識AIと自然言語処理を活用した違法賭博広告の自動検知システム。複数プラットフォームのコンテンツ監視を自動化

AWS2025/01/01
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【小売DX導入事例】画像認識AIと自然言語処理を活用した違法賭博広告の自動検知システム。複数プラットフォームのコンテンツ監視を自動化

課題

プロジェクトの背景と課題を整理し、改善の向性を明確化しました。

解決策

要件に合わせた設計と実装により、業務フローとユーザー体験を改善しました。

技術構成

小売業 / Python / Redis Cache を中心に、拡張性と運用性を重視した構成を採用しました。

成果

運用負荷の軽減と体験向上により、継続利用と成果指標の改善に寄与しました。

課題

要件変更への追従

仕様変更が発生しても品質とスピードを維持できる開発プロセスが求められました。

運用を見据えた設計

リリース後の保守運用を想定し、監視や改善サイクルを回しやすい設計が必要でした。

解決策

ステークホルダーとの認識合わせを重ね、スコープを整理しながら段階的にリリース。業務にフィットする体験を実装しました。

  • 段階導入を前提としたスコープ設計
  • 品質と運用性を両立する実装体制

技術構成

Infrastructure

スケーラビリティを確保し、運用負荷を抑えるインフラ構成を採用しました。

Framework

プロジェクト要件に適したフレームワーク選定と、再利用性の高い設計を行いました。

Data Processing

データ品質と処理の安定性を重視し、拡張可能なパイプラインを構築しました。

主な成果

  • 主要KPI: —
  • 運用改善: —
  • 品質向上: —
【小売DX導入事例】画像認識AIと自然言語処理を活用した違法賭博広告の自動検知システム。複数プラットフォームのコンテンツ監視を自動化|AMELAジャパン