として ソーシャルプラットフォーム全体で動画コンテンツが爆発的に増加 そしてウェブサイトでは、安全で高品質な視聴体験を確保することがこれまで以上に重要になっています。
しかしマニュアル コンテンツモデレーション 時間がかかり、費用がかかり、人為的ミスが起こりやすい。そこで、AI を活用した動画モデレーションが活躍し、より高速でスケーラブルなソリューションを提供します。
この記事では、動画モデレーションとは何か、なぜ重要なのか、AI ツールがどのように効率化するのか、そして効果的に実装する方法について説明します。
ビデオモデレーションとは
動画モデレーションとは、動画コンテンツを分析して、公開前または公開中に特定の種類の不要または有害な素材を検出して除外するプロセスです。これには以下の確認が含まれます。
- ヌードまたは性的なコンテンツ
- 暴力、自傷行為、虐待
- 音声/字幕に含まれるヘイトスピーチや生々しい表現
- 不適切なジェスチャーやビジュアルシンボル
- スパム、誤解を招くコンテンツ、または不正なブランディング
モデレーションとは、単に「悪い」コンテンツを削除することだけではありません。プラットフォームや広告主の特定の基準を満たしていない、準拠していない、ブランド外の、または低品質の動画にフラグを立てることも含まれます。
通常、複数のレイヤーが含まれます。
- 視覚的分析:フレームにヌード、武器、攻撃的なシンボルなどがないかを確認します。
- 音声分析:冒涜、ヘイトスピーチ、不適切な会話を検出します。
- メタデータ/テキストレビュー:キャプション、タイトル、画面上のテキストをスキャンして違反がないか確認します。
- 文脈的理解:キーワードだけでなく(風刺とヘイトスピーチなど)だけでなく、文脈の中で何かが有害かどうかを判断します。
動画モデレーションの仕組み

動画モデレーションでは、動画コンテンツがプラットフォームのガイドライン、法的基準、コミュニティの価値観に準拠していることを確認するために、動画コンテンツをレビューして管理する必要があります。
人間が行うモデレーションでは、通常、訓練を受けた専門家が動画全体を視聴したり、フラグが立てられたセグメントを確認したりして、暴力、ヘイトスピーチ、ヌード、誤った情報などの不適切なコンテンツが含まれていないかどうかを判断します。
人間のモデレーターは、特に文化的感受性や意図を評価するのが難しい場合に、文脈を理解し、微妙な判断を下します。しかし、この作業は感情的に負担がかかり、時間もかかります。
一方、AIベースのモデレーションでは、アルゴリズムと機械学習モデルを使用して動画を自動的に分析します。これらのシステムは、視覚要素 (ヌード、武器など)、音声による合図 (攻撃的な言葉など)、さらには字幕やオーバーレイに含まれるテキストも検出できます。
AIははるかに高速で、膨大な量のコンテンツをリアルタイムで処理できるため、YouTubeやTikTokなどの大規模なプラットフォームには不可欠です。それでも、
AI は、状況や皮肉、地域の規範にうまく対応できず、誤検知や誤検出につながる可能性があります。実際には、ほとんどのプラットフォームはハイブリッドなアプローチを採用しています。疑わしいコンテンツは AI がフィルタリングしてフラグを立て、必要に応じて人間のモデレーターにエスカレーションして最終審査を受けるというものです。このバランスは、正確性と公平性を維持しながら、モデレーションの規模を拡大するのに役立ちます。

AI で動画をモデレートする方法
まず、コミュニティの価値観を反映した、明確で具体的なコンテンツガイドラインを確立することから始めましょう。
可能な場合は実際の例を使用して、何が許容され、何が受け入れられないかを正確に文書化します。 最新の AI ツール を含む AKOOLのジャービスモデレーター:
ステップ 1: 動画をアップロードする
モデレーションプラットフォーム(例:Akool Jarvis Moderator)にログインし、レビューしたい動画をアップロードします。このプラットフォームは、さまざまな形式と解像度をサポートしています。
ステップ 2: 自動マルチモーダルスキャン
アップロードが完了すると、AI は以下を自動的に分析します。
- ビジュアルコンテンツ (例:ヌード、暴力、武器)
- オーディオ (例:ヘイトスピーチ、露骨な表現を含む言葉)
- テキストオーバーレイまたは字幕 (例:危険または有害なメッセージ)
Jarvisは、ビデオ、サウンド、テキストの3つのモードすべてのコンテキストを一度に理解するようにトレーニングされたAIモデルを使用しています。
ステップ 3: 違反報告を確認する
スキャン後、プラットフォームは検出された違反にフラグを立て、それぞれに信頼度スコア(AIが問題についてどの程度確信しているか)を割り当てます。違反は視覚的にマークされるので、動画の該当するセクションにすばやく移動できます。

ステップ 4: AI の決定を検証または無効にする
モデレーターとして、AI の調査結果を確認します。次のことができます。
- 確認 有効な違反
- オーバーライド 誤検知 (危険と誤認された無害なコンテンツなど)
- エスカレート 必要に応じてヒューマンレビュー用のエッジケース
ステップ 5: アクションを実行する
レビューに基づいて、モデレートアクションを適用します。
- 承認
- [削除]
- 年齢制限
- 二次審査に送信
ステップ 6: ログとレポート
透明性とコンプライアンスを追跡するために、モデレーションログを保存またはエクスポートします。ほとんどのプラットフォームには、監査記録と分析ダッシュボードが用意されています。
動画モデレーションのベストプラクティス
1。メタデータとコメントのコンテキストレビュー
多くの人は、有害なコンテンツの原因は動画そのものだけではないことを忘れています。タイトル、説明、ユーザーのコメントには、違反が含まれていたり、動画の解釈方法を変えるような背景情報が含まれている可能性があります。
2。AI モデルの定期的な再トレーニング
AIモデレーションツールは、進化するスラング、トレンド、操作手法に適応するために頻繁に更新する必要があります。これを怠ると、新しい形の悪用を見逃したり、無害なコンテンツにフラグを付けたりするフィルターが古くなってしまいます。