インターネットの急速な発展を背景に、ユーザー生成コンテンツ(UGC)が急増し、ソーシャルメディア、電子商取引、動画プラットフォーム上に大量のテキスト、画像、動画などの情報が出現しました。ただし、不適切または違法なコンテンツが含まれている場合があり、プラットフォームのイメージやユーザー エクスペリエンスに影響を及ぼす可能性があります。したがって、効率的かつ正確なコンテンツレビューが不可欠です。従来の手動レビューはコストがかかり、非効率的で、主観的な要因の影響を受けやすいため、マルチモーダルおよび多言語のレビュー要件に対応することが困難です。生成 AI テクノロジーは、大規模な言語モデルとマルチモーダル モデルを活用して、違法コンテンツを自動的かつ効率的に識別し、レビュー プロセスを最適化する新しいソリューションを提供します。この記事では、Amazon Bedrock が提供する生成 AI モデルをテキストレビューに使用する方法を説明し、DeepSeek、Nova、Claude 3.x などのモデルのパフォーマンスを精度、レイテンシー、コストの観点から評価して、ユーザーが最適なソリューションを選択できるようにします。