迷惑メール対策
Rspamd
AI分類
運用・学習
迷惑メール対策（Rspamd＋AI）
「遮断」だけでなく「仕分け」も自動化
ZipCloudMilter のメールシステムでは、Rspamd が高精度な迷惑メール判定を担い、AIサーバが「通常 / 広告 / 迷惑」などの分類を補助します。
これにより、誤判定の調整や“広告だけ分ける”といった運用がしやすくなります。
全体フロー（受信→判定→仕分け→学習）
メール処理
Rspamd判定
AI分類/学習
運用で改善
考え方：
Rspamdは「遮断・隔離」を得意とし、AIは「迷惑/広告/通常の仕分け」を得意とします。
2つを組み合わせることで、誤判定を減らしつつ、運用に沿った分類を実現できます。
2つを組み合わせることで、誤判定を減らしつつ、運用に沿った分類を実現できます。
🛡️
Rspamdの役割（強み）
- ルール・スコアリングで高精度判定
- RBL/URL/添付/メタ情報など多角的に評価
- 学習（spam/ham）で継続改善
- アクション（reject/add header/quarantine）で運用に適用
🧠
AIサーバの役割（強み）
- 「広告だけ分けたい」など細かい分類に強い
- 曖昧なメールの補助判定（ヒント）
- 運用データ（ラベル）で継続学習しやすい
- ルール化しづらい“文面の癖”を拾える
運用イメージ（現場に優しい）
📥
自動で振り分け
通常はINBOX、迷惑はJunk、広告はPromoなどに分離（方針に合わせて調整）。
✅
誤判定を直すだけ
ユーザーは「迷惑/非迷惑/広告」を直す操作だけ。学習に反映。
📈
徐々に精度が上がる
運用データが溜まるほど、自組織に最適化された判定へ。
ポイント：
“ゼロから完璧”ではなく、運用しながら自組織に最適化していく設計です。
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