現代のデジタルビジネス環境では、買い手と売り手が承認されていないチャネルを通じて直接連絡を取り合うことで、収益の大幅な損失やブランドの評判低下を招く可能性があります。仲介業者にとって、アプリ内メッセージングは便利である一方、連絡先情報の交換を防ぐことが不可欠です。従来の正規表現（regex）は、電話番号やメールアドレスなどの構造化パターンには有効ですが、絵文字、リート語、架空の単位を用いた高度な隠蔽手法には対応できません。
Amazon Bedrockが提供するAmazon Nova基盤モデルは、この課題に対して生成AIによる先進的なソリューションを提供します。Amazon Bedrockはフルマネージドのサーバーレスサービスであり、主要企業の高性能AI基盤モデルを提供します。適切に設計されたプロンプトを使用することで、モデルは文脈を理解し、様々な形式で隠された連絡先情報を検出できます。例えば、「:five: :five: :five:-:five: :five: :five:-:zero: :one: :one: :one:」という絵文字で隠された電話番号も見破ります。より複雑なメッセージでは、複数の電話番号、企業名、メールアドレス、住所、個人情報を同時に特定し、各項目にカテゴリ、信頼度（1〜5）、理由を含むJSON形式で出力します。
プロンプト最適化ツールを使用すると、タスク、指示、出力形式を明確に定義した構造化プロンプトが生成され、モデルの一貫性と出力品質が向上します。違反検出に加えて、同一の手法を感情分析やアクション項目の抽出にも応用できます。例えば、ユーザーが「ブローカーアプリが最悪、ステージ更新が保存できない」と投稿した場合、モデルは否定的な感情と「ブローカーアプリの問題を調査」というアクション項目を抽出します。これらの結果はバックエンドのチケットシステムに連携され、迅速な対応を可能にします。
実際の10件のブローカーメッセージを用いたテストでは、生成AIのプロンプト手法が100%の精度で隠蔽連絡先情報を検出しました。正規表現では対応が難しい進化する隠蔽技術に対し、生成AIはコンテキスト理解（メッセージ全体にわたる偽装情報の検出）、適応性（頻繁な更新なしで新しい隠蔽手法を識別）、多次元分析（感情、アクション項目、違反の同時評価）、信頼度スコア（微妙な意思決定を可能にする）、自然言語処理（リート語や文脈依存の参照の解釈）などの利点を発揮します。
最終プロンプトはAmazon Bedrock Prompt Managementでバージョン管理でき、開発チームが本番環境に影響を与えずに更新可能です。次のステップとして、Amazon Bedrock APIを介して既存のワークフローに統合し、AWS Step FunctionsやAmazon EventBridgeでオーケストレーションを行うことで、複雑なプロセスを自動化できます。また、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して自律型AIシステムを構築することも可能です。生成AIによるインテリジェントなメッセージ防御は、企業の利益を守りつつ、顧客体験を向上させる強力な手段となります。