投稿日: Dec 21, 2022
Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションは深層学習に基づき、不適切、迷惑、または不快な画像や動画を検出できる機能で、コンテンツの検索と削除をより簡単かつ大規模に行えるようになります。本日より、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションで画像のモデレーションに使用するモデルがバージョンアップします。それにより、e コマース、ソーシャルメディア、オンラインコミュニティコンテンツに関する誤検出率が大幅に減少します。実際に問題のあるコンテンツに対する検出率が減少することはありません。誤検出率が低いほど、ユーザーがアップロードしたコンテンツの承認もすみやかに行われるため、エンドユーザーエクスペリエンスも向上します。誤検出率が低下したことで、追加の検討を要する画像の量を削減できるため、手作業の効率の向上とコストの削減につながります。
モデルが改良されたことにより、e コマースやオンラインマーケットプレイス (11STREET、DeNA など) の利用者は、より低い誤検出率で商品画像を確認できるようになり、その結果、商品の出品をより迅速に承認できるようになります。同様に、ソーシャルメディアユーザーや、オンラインコミュニティ (MobiSocial、Dream11、Coffee Meets Bagel など) では、インカメラから至近距離で撮影された画像や動画を高精度で確認できるようになります。
今回の更新は、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションがサポートされているすべての AWS リージョンでご利用いただけます。新しいモデルを試すには、Amazon Rekognition コンソールにアクセスして画像のモデレーションを実行してください。詳細については、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションのドキュメントを参照してください。