Amazon Rekognition コンテンツモデレーションを利用すべき理由
Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションは、機械学習 (ML) を使用して画像と動画のモデレーションワークフローを自動化および合理化します。機械学習の経験は必要ありません。フルマネージド API とカスタマイズ可能なモデレーションルールを使用して、不適切または望ましくないコンテンツを検出しながら、何百万もの画像や動画を効率的に処理し、ユーザーの安全性とビジネスのコンプライアンスを維持します。実際に利用した分に対してのみ料金が発生します。最低料金、ライセンス料や前払いの義務はありません。
Amazon Rekognition コンテンツモデレーションの利点
ユースケース
お客様
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CoStar
CoStar は、商業用不動産情報、分析、テクノロジー、ニュースのリーダーであり、マーケットで最も包括的なデータプラットフォームの 1 つです。同社は、そのプラットフォームに毎日アップロードされる 150,000 を超える画像を処理しています。
CoStar にとっては、インクルーシブかつ安全で、データ駆動型のユーザーコミュニティを実現できるようにするため、当社のプラットフォームにアップロードされる画像が当社のエンドユーザー契約の規定に準拠しており、不適切なコンテンツを含んでいないことが不可欠です。Amazon Rekognition の Content Moderation API により、アップロードされたすべての画像を自動的に分析するソリューションを簡単に構築できるようになりました。これにより、高価値の製品をお客様に効率的に提供できるようになりました。Amazon Rekognition は、事前にトレーニングされた一連のコンピュータビジョン API を提供します。これは、コンテンツモデレーション、テキスト検出、オブジェクト検出とともに、受け取った画像をより見つけやすくし、コミュニティをより包括的にすることで、提供製品のさらなる改善に役立ちます。Amazon Rekognition を利用すると、事前にトレーニングされたモデルを使用して、迅速にアクションを実行し、AI スマートを当社のシステムに追加できるため、不動産セクターに独自のソリューションを提供することに注力できます。
CoStar Group、プリンシパルソフトウェアエンジニア、Mark Osborn 氏 -
Dream11
Dream11 を使用すると、ユーザーはグループチャットで動画や写真を投稿したり、画像を共有したりできます。同社は、コンテンツモデレーションプロセスの一環として、Amazon Rekognition を使用して毎日何千ものアセットのメディア分析を自動化し、1 億名のユーザーを保護しながら、魅力的なエクスペリエンスを提供しています。
当社によるあらゆる意思決定は、データとテクノロジーに基づき、お客様のリテンションに役立つ「魅力的な要素」を継続的に追加するためのさまざまなメトリクスを考慮して行われます。AWS は、依存関係なしに物事を迅速に立ち上げるのに役立つ直感的なクラウドネイティブサービスを利用して、ユーザーファーストの文化を促進します。さまざまな AWS テクノロジー製品は、当社がプロトタイプを開発し、大規模であっても非常に迅速に稼働させるのに役立ちます。これにより、当社はスピードが不可欠なマーケットで競争力を得ることができます。
Dream11、エンジニアリング担当バイスプレジデント、Praveen Jain 氏 -
SmugMug
SmugMug は、SmugMug と Flickr の 2 つの非常に大規模なオンライン写真プラットフォームを運営し、1 億人を超えるメンバーが数百億枚の写真を安全に保存、検索、共有、販売しています。Flickr は、フォトグラファーを中心とする世界最大のコミュニティであり、世界中のフォトグラファーがインスピレーションを見つけ、互いにつながり、情熱を世界と共有できるようにしています。
大規模でグローバルなプラットフォームとして、望ましくないコンテンツはコミュニティの健全性にとって非常にリスクが高く、フォトグラファーを疎外する可能性があります。Amazon Rekognition のコンテンツモデレーション機能を使用して、不要なコンテンツを見つけて適切にフラグを付け、コミュニティに安全で快適なエクスペリエンスをもたらします。Flickr ほど規模が大きいと、Amazon Rekognition なしでこれを行うことはほぼ不可能です。現在、Amazon Rekognition によるコンテンツモデレーションのおかげで、当社のプラットフォームは、メンバーの期待により合致するすばらしい写真を自動的に検出および強調表示できます。これにより、インスピレーションをもたらし、つなげて、共有するという当社のミッションを実現できます。
SmugMug、共同創設者、CEO 兼チーフギーク、Don MacAskill 氏 -
ZOZO Inc.
株式会社 ZOZO は、日本最大のファッション e コマース「ZOZOTOWN」や、スタイリングやコーディネートを共有できる SNS「WEAR」など、ファッション好きのためのさまざまなサービスを所有、運営しています。
WEAR ではユーザーから毎日多くの画像投稿があり、ユーザーの投稿した画像がサービスガイドラインを遵守できているか、一枚ずつ確認する必要がありました。そのため、自動で画像の検査を行うシステムを構築し、そのシステムにおいて Amazon Rekognition の Content Moderation API を利用して、Amazon S3 にあるお客さまの投稿画像を自動分析しています。Amazon Rekognition によって、WEAR で公開可能な画像を自動で認識することで、レビュー作業を最大 40% 削減しました。また、画像が適切かどうかを人が判断できない場合における、上司へのレビューのエスカレーションも削減できました。これはコンテンツオペレーションを遅らせる原因となっていたことでしょう。
株式会社 ZOZO、ブランドソリューション開発部エンジニア、重谷優氏