事例研究

Project Overview

課題

【プロジェクト総括（Overview）】 

解決策

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。

技術構成

【プロジェクト情報】

成果

Challenges

要件変更への追従

【プロジェクト総括（Overview）】 

運用を見据えた設計

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。

Solution

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】

Technical Structure

Infrastructure

【プロジェクト情報】

Framework

Data Processing

Key Metrics & Results

• 主要KPI: —
• 運用改善: —
• 品質向上: —