Zefr、AI駆動のコンテンツ分類プロセスで新特許を取得 ロサンゼルス—Zefrは、米国特許商標庁（USPTO）から、AIを活用したコンテンツ分類とモデル圧縮技術に関する新特許を取得したと発表した。この特許は、大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントを組み合わせた独自のプロセスを認め、デジタルコンテンツ分析の精度、スケーラビリティ、透明性を飛躍的に向上させると同時に、人的レビューの負担を大幅に削減することを実現した点で意義深い。 従来のコンテンツ分類は、多数のレビュアーによる手動作業に依存していたが、Zefrの新技術はAIエージェントが膨大な動画データセットを自動検索し、曖昧なケースや定義が不明確なコンテンツを特定。その後、最も複雑な事例のみを人間の専門家にエスカレーションするハイブリッド方式を採用。これにより、機械の処理効率と人間の文化的理解・文脈判断の両方の強みを活かすことが可能になった。 たとえば、エンタメ作品における犯罪の描写と、現実の犯罪行為を正確に区別できる点が特徴。この能力により、広告主はコンテンツの文脈を踏まえた、より適切な配信先選定が可能となり、ブランドの適正表示を確保できる。 ZefrのAI最高責任者であるジョン・ムーラ氏は「この特許は、デジタルエコシステムに透明性と信頼をもたらすという当社の使命の重要な一歩」と語り、AIと人間の知性を融合させた技術が、広告主が複雑なオンライン環境を安全に運用できる基盤を提供すると強調した。 今回の特許はZefrが保有する8件目の特許（うち2件がAI関連）であり、人工知能、コンテンツ理解、ブランド適合性分野における知的財産の蓄積を示している。同社は、研究の透明性、学術的検証、責任あるAI開発を継続的に推進している。 Zefrは、YouTube、TikTok、Meta、Snapなどオープンプラットフォーム向けにマルチモーダルコンテンツ理解を実現するAIベースの分類ソリューションを提供。本社をロサンゼルスに置き、ニューヨーク、シカゴ、ロンドン、トロント、シンガポールなど世界に拠点を持つ。AI時代のソーシャルメディアにおける「信頼」と「透明性」の定義を再構築している。