GGWP
バーチャルワールドのためのGGWP

プレイヤーがどこへ行っても、安全を。

GGWPは、バーチャルワールドならではの空間的な文脈を踏まえ、音声、チャット、アバター、ユーザーが制作したコンテンツをリアルタイムでモデレーションします。ハラスメントには適切に対処しながら、その世界を訪れたくなる創造性を守ります。

明るいリビングでVRヘッドセットを着け、一緒に遊びながら笑う2人の友人

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昨夜作った島を見に来て。すごく広いよ

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⚠ フラグ検出:年齢に関するリスクを伴う接触の試み

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インスタンス4412をミュートしました。レポートにはルームのコンテキストを添付済みです

99%

AIモデレーションの精度

30億以上

月間インタラクション数

複数

対応言語

99.5%

通報の自動解決率

あらゆる世界に対応する設計

あらゆる仮想空間を、ひとつのTrust & Safetyレイヤーで

ソーシャルワールド、創作プラットフォーム、若年層が多く集まる体験。それぞれの実態に合わせて、共通の検知・文脈理解・ルール適用基盤が柔軟に対応します。

メタバースとソーシャルワールド

  • テキストログが残らない近接ボイスチャットでもハラスメントを検知
  • 共有スペース内でのアバターやジェスチャーによるハラスメントに対応
  • インスタンス化されたルームやプライベートルームでもユーザーを保護
  • 体験ごとにポリシー適用のしきい値を設定可能

UGC制作プラットフォーム

  • テクスチャ、建築物、アップロードされたアセットを公開前にスクリーニング
  • アイテム単位の審査キューではなく、クリエイター単位の信頼性シグナルを活用
  • 違反を繰り返すユーザーの評価をすべてのワールドで共有
  • 新しいワールドにもポリシーを自動適用し、審査キューの増加を防止

子ども・ティーン向けワールド

  • 未成年アカウントには、より厳格な安全設定を標準で適用
  • ギフトのやり取りや経済活動の文脈を踏まえ、グルーミングのパターンを検知
  • チャットやDMでの個人識別情報の共有や外部での接触を遮断
  • コンプライアンス審査に向けた監査証跡と透明性レポートを提供
仮想世界のモデレーション

仮想空間の空気を読むモデレーション

音声、チャット、アバター、アセット、ユーザー名、通報まで、あらゆる接点を24以上の言語でネイティブにモデレーション。ロールプレイと加害行為を見分けられるよう調整されています。

01

近接ボイスチャットのモデレーション

近接、パーティー、プライベートルームのボイスチャットを、話者を識別して文字起こしします。

02

ライブチャットのモデレーション

ワールドチャット、DM、インスタンス内チャットを、キーワードリストではなく意図に基づいて評価します。

03

アバターとアセットの審査

アバター、スキン、テクスチャ、建築物を、ワールドに公開される前にチェックします。

04

ユーザー名とワールド名

作成時や変更時に、有害なユーザー名やルーム名、なりすましをブロックします。

05

未成年者の安全を脅かす行為の検出

グルーミングの兆候、個人を特定できる情報の共有、プラットフォーム外での接触を、仮想経済の文脈とともに検出します。

06

空間情報を伴う通報コンテキスト

すべての通報に、ルーム内の誰が、どこで、どのような経緯で関わったかという情報が付随します。

07

Discordに対応したモデレーション

クライアント外のコミュニティも、同じポリシーに基づいてモデレーションします。

08

レピュテーションと措置の適用

ユーザーごとに単一の行動スコアを付与し、ミュート、キック、BANを自動で適用します。

コミュニティインテリジェンス

ワールド運営チームのための感情分析とライフサイクルのインサイト

コミュニティ全体の感情分析とライフサイクルインテリジェンスにより、コミュニティ、プロダクト、ライブ運営の各チームは、アンケート結果を待たずに、ワールドのアップデート、経済システムの変更、イベントに対するユーザーの反応を把握できます。

ワールドごとのセンチメントを把握

ワールドごとにコミュニティの反応を追跡し、レビューに書かれる前に体験上の問題を把握できます。

アップデート時の変化を注視

ワールドのアップデート、ゲーム内経済の変更、イベント開始に伴うセンチメントの変化を、まだ対応できるうちに捉えます。

チームへの情報共有を迅速に

アンケートを待たずに、コミュニティチームやプロダクトチームがユーザーの声を把握できます。

あなたのワールドにTrust & Safetyを

ボイスチャットやワールドチャットのデータを一部ご提供ください。GGWPが何を検出し、何を通過させるのか、そして空間的なコンテキストがレビューキューにどう反映されるのかをご紹介します。