General | Amazon Web Services ブログ

Amazon Kinesis Video Streams へ RTSP ビデオを取り込むためのクラウド・ゲートウェイを構築する

はじめに業界調査会社 IHS Markit によると、2021 年末までに世界で導入される IP カメラの推 […]

Amazon BedrockでAnthropic社のClaude 2.1 モデルが東京リージョンに対応しました。

Amazon Bedrockの基盤モデルの一つであるClaude 2.1が東京リージョンでアクセスできるように […]

AWS Outposts servers lab Tokyo がオープンしました

2024年2月に、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社目黒オフィス17階にある AWS Startu […]

Amazon Rekognition のカスタムモデレーションを利用して独自のモデルで不適切なコンテンツを検出

画像や動画などのコンテンツを自社サービスのユーザーに共有・公開するとき、肌の露出が多い画像や暴力的な画像など、不適切なものを取り除きたい場面は多くあります。特に、ユーザーが生成したコンテンツを他のユーザーに公開するときや、生成 AI が作成したコンテンツを広く公開するときには、コンテンツの品質を担保することは重要です。しかし、画像や動画の確認を全て人力で行うのは、コンテンツの量が膨大になるほど時間がかかってしまいます。そんなときに、Amazon Rekognition のモデレーション機能を使えば、不適切なコンテンツを検出できます。

このブログでは、Amazon Rekognition カスタムモデレーションを用いて、モデレーション機能を自身のワークロードにカスタマイズする方法をご紹介します。ユースケースやカスタムモデレーション機能の利用方法、実際に試してみた際の精度をご紹介します。