コンテンツモデレーション
コンテンツモデレーションは、デジタルアプリケーションにおいて安全で、敬意を持ち、生産的な環境を維持するための重要な側面です。このガイドでは、デジタルアプリケーション内のコンテンツをモデレートするためにClaudeをどのように使用できるかについて説明します。
コンテンツモデレーションクックブックにアクセスして、Claudeを使用したコンテンツモデレーション実装の例をご覧ください。
Claudeを使用した構築を始める前に
コンテンツモデレーションにClaudeを使用するかどうかを決定する
以下は、従来のMLやルールベースのアプローチではなく、ClaudeのようなLLMをコンテンツモデレーションに使用すべき主な指標です:
モデレートするコンテンツの例を生成する
コンテンツモデレーションソリューションを開発する前に、まずフラグを立てるべきコンテンツとフラグを立てるべきでないコンテンツの例を作成してください。コンテンツモデレーションシステムが効果的に処理するのが難しい可能性のあるエッジケースや難しいシナリオを必ず含めてください。その後、例を確認して、明確に定義されたモデレーションカテゴリのリストを作成します。 例えば、ソーシャルメディアプラットフォームによって生成された例には、以下のようなものが含まれる場合があります:
これらの例を効果的にモデレートするには、言語の微妙な理解が必要です。コメント This movie was great, I really enjoyed it. The main actor really killed it!
では、コンテンツモデレーションシステムは「killed it」が実際の暴力の表示ではなく、比喩であることを認識する必要があります。逆に、暴力の明示的な言及がないにもかかわらず、コメント Delete this post now or you better hide. I am coming after you and your family.
はコンテンツモデレーションシステムによってフラグが立てられるべきです。
unsafe_categories
リストは、特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。例えば、未成年者がウェブサイト上でコンテンツを作成することを防ぎたい場合は、リストに「Underage Posting」を追加することができます。
Claudeを使用してコンテンツをモデレートする方法
適切なClaudeモデルを選択する
モデルを選択する際には、データのサイズを考慮することが重要です。コストが懸念される場合、Claude Haiku 3のような小さなモデルはコスト効率が良いため、優れた選択肢です。以下は、毎月10億件の投稿を受け取るソーシャルメディアプラットフォームのテキストをモデレートするコストの見積もりです:
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コンテンツサイズ
- 月間投稿数:10億
- 投稿あたりの文字数:100
- 合計文字数:1000億
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推定トークン
- 入力トークン:286億(1トークンあたり3.5文字と仮定)
- フラグが立てられるメッセージの割合:3%
- フラグが立てられたメッセージあたりの出力トークン:50
- 合計出力トークン:15億
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Claude Haiku 3の推定コスト
- 入力トークンコスト:2,860 MTok * $0.25/MTok = $715
- 出力トークンコスト:1,500 MTok * $1.25/MTok = $1,875
- 月間コスト:$715 + $1,875 = $2,590
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Claude Sonnet 4の推定コスト
- 入力トークンコスト:2,860 MTok * $3.00/MTok = $8,580
- 出力トークンコスト:1,500 MTok * $15.00/MTok = $22,500
- 月間コスト:$8,580 + $22,500 = $31,080
explanation
フィールドを削除することで、出力トークンをさらに削減できます。強力なプロンプトを構築する
Claudeをコンテンツモデレーションに使用するためには、Claudeがアプリケーションのモデレーション要件を理解する必要があります。まずは、モデレーションニーズを定義できるプロンプトを書いてみましょう:
この例では、moderate_message
関数には、安全でないコンテンツカテゴリとモデレートしたいメッセージを含む評価プロンプトが含まれています。プロンプトは、定義した安全でないカテゴリに基づいて、メッセージをモデレートすべきかどうかを評価するようClaudeに依頼します。
モデルの評価は、違反があるかどうかを判断するために解析されます。違反がある場合、Claudeは違反したカテゴリのリストと、なぜそのメッセージが安全でないかの説明も返します。
プロンプトを評価する
コンテンツモデレーションは分類問題です。したがって、分類クックブックで概説されているのと同じ技術を使用して、コンテンツモデレーションシステムの精度を判断できます。
追加の考慮事項として、コンテンツモデレーションを二項分類問題として扱うのではなく、様々なリスクレベルを表す複数のカテゴリを作成することもできます。複数のリスクレベルを作成することで、モデレーションの積極性を調整できます。例えば、高リスクと判断されるユーザークエリを自動的にブロックし、中リスクのクエリが多いユーザーは人間によるレビューのためにフラグを立てることができます。
このコードは、Claudeを使用してメッセージのリスクレベルを評価するassess_risk_level
関数を実装しています。この関数は、メッセージと安全でないカテゴリのリストを入力として受け取ります。
関数内では、評価されるメッセージ、安全でないカテゴリ、およびリスクレベルを評価するための具体的な指示を含むプロンプトがClaudeのために生成されます。プロンプトは、リスクレベル、違反したカテゴリ、およびオプションの説明を含むJSONオブジェクトで応答するようClaudeに指示します。
このアプローチにより、リスクレベルを割り当てることで柔軟なコンテンツモデレーションが可能になります。評価されたリスクレベルに基づいてコンテンツフィルタリングを自動化したり、コメントに人間によるレビューのためのフラグを立てたりするより大きなシステムにシームレスに統合できます。例えば、このコードを実行すると、コメントDelete this post now or you better hide. I am coming after you and your family.
は危険な脅威のため高リスクとして識別されます。一方、コメントStay away from the 5G cellphones!! They are using 5G to control you.
は中リスクとして分類されます。
プロンプトをデプロイする
ソリューションの品質に自信を持ったら、本番環境にデプロイする時です。本番環境でコンテンツモデレーションを使用する際に従うべきいくつかのベストプラクティスを紹介します:
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ユーザーに明確なフィードバックを提供する: ユーザー入力がコンテンツモデレーションによってブロックされたり、応答にフラグが立てられたりした場合、ユーザーがなぜメッセージにフラグが立てられたのか、どのように適切に言い換えることができるかを理解するのに役立つ、有益で建設的なフィードバックを提供します。上記のコード例では、これはClaude応答の
explanation
タグを通じて行われます。 -
モデレートされたコンテンツを分析する: モデレーションシステムによってフラグが立てられているコンテンツのタイプを追跡して、傾向や改善の可能性のある領域を特定します。
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継続的に評価し改善する: 精度やリコールトラッキングなどのメトリクスを使用して、コンテンツモデレーションシステムのパフォーマンスを定期的に評価します。このデータを使用して、モデレーションプロンプト、キーワード、評価基準を反復的に改良します。
パフォーマンスを向上させる
複雑なシナリオでは、標準的なプロンプトエンジニアリング技術を超えてパフォーマンスを向上させるための追加戦略を検討することが役立つ場合があります。以下はいくつかの高度な戦略です:
トピックを定義し例を提供する
プロンプトに安全でないカテゴリをリストするだけでなく、各カテゴリに関連する定義とフレーズを提供することでさらに改善できます。
moderate_message_with_definitions
関数は、各安全でないカテゴリを詳細な定義とペアにすることで、以前のmoderate_message
関数を拡張しています。これは、元の関数のunsafe_categories
リストをunsafe_category_definitions
辞書に置き換えることでコード内で発生します。この辞書は各安全でないカテゴリをその対応する定義にマッピングします。カテゴリ名とその定義の両方がプロンプトに含まれています。
特に、Specialized Advice
カテゴリの定義では、禁止すべき金融アドバイスの種類が指定されています。その結果、以前はmoderate_message
評価に合格していたコメントIt's a great time to invest in gold!
が、今では違反をトリガーします。
バッチ処理を検討する
リアルタイムのモデレーションが必要ない状況でコストを削減するには、メッセージをバッチでモデレートすることを検討してください。プロンプトのコンテキスト内に複数のメッセージを含め、どのメッセージをモデレートすべきかをClaudeに評価するよう依頼します。
この例では、batch_moderate_messages
関数は単一のClaude API呼び出しでメッセージのバッチ全体のモデレーションを処理します。
関数内では、評価するメッセージのリスト、定義された安全でないコンテンツカテゴリ、およびそれらの説明を含むプロンプトが作成されます。プロンプトはClaudeに違反を含むすべてのメッセージをリストするJSONオブジェクトを返すよう指示します。レスポンス内の各メッセージは、入力リスト内のメッセージの位置に対応するidによって識別されます。
特定のニーズに最適なバッチサイズを見つけるには、いくつかの実験が必要な場合があることに留意してください。バッチサイズが大きいほどコストを下げることができますが、品質がわずかに低下する可能性もあります。また、より長いレスポンスに対応するために、Claude API呼び出しのmax_tokens
パラメータを増やす必要があるかもしれません。選択したモデルが出力できるトークンの最大数の詳細については、モデル比較ページを参照してください。