【Google】YouTubeのコミュニティガイドラインは、表明される政治的立場、コンテンツで用いる言語、コンテンツの生成方法にかかわらず、選挙を含むあらゆる形態のコンテンツに適用されます。YouTube では、選挙に関連するコンテンツについていくつかのポリシーを定めています。例えば有権者が投票方法を誤解するようなコンテンツや、民主的なプロセスの妨害を助長するようなコンテンツは YouTube では認めていません。

また、暴力の扇動、ヘイトの助長、有害な陰謀論の助長、また選挙関係者等特定の個人への脅迫にあたるコンテンツは、速やかに削除します。ハラスメントやネットいじめに関するポリシー:選挙関係者等特定の個人への暴行脅迫にあたるコンテンツ、暴力的で刺激の強いコンテンツに関するポリシー:個人または特定のグループの人々に対する暴力行為を扇動するコンテンツ、誤った情報に関するポリシー:ユーザーの誤解を招くように技術的に操作または改ざんされ（通常は、前後関係を無視してクリップを切り抜く以上の操作）、重大な危害を及ぼす可能性のあるコンテンツ、度重なるポリシー違反があった場合、悪質な不正行為が 1 度でも確認された場合、または違反動画に専念している場合は、アカウントが停止される可能性があります。

YouTubeは、コミュニティガイドラインに違反するコンテンツを迅速に削除することに全力で取り組んでいます。機械学習と人間の審査担当者の組み合わせにより、ポリシーを適用しています。2025年第3四半期において、違反コンテンツの視聴率は0.11%から0.13%を占め、コミュニティガイドライン違反により1200万本以上の動画と、740万以上のチャンネルを削除しました。

YouTubeは、世界中の政府からの削除要請に対して明確なポリシーを持っています。適切な法的プロセスを通じて通知された政府からの削除要請を審査し、該当する場合は、現地の法律に従ってコンテンツを制限または削除します。

【LINEヤフー】選挙関連や選挙期間にかかわらず、対応すべきものにはガイドラインや利用規則に沿って対応しております。投稿内容が選挙関連と定義することが困難であるため、具体的な事例や数値は出していません。また、昨年の参院選の選挙期間において、削除要請等はありませんでした。

【Meta】Metaが提供するプラットフォーム（Facebook、Instagram、MessengerおよびThreads）においてコミュニティ規定を設けており、問題のあるコンテンツに関して「削除、抑制、情報提供」という対策を実施しています。ポリシーに違反するコンテンツを削除し、ポリシーには違反していないものの問題のあるコンテンツの拡散を抑制しています。

また、コンテンツが不適切であったり誤解や混乱を招いたりする可能性がある場合、警告を表示するなど、利用者の皆様に対して、クリック、閲覧またはシェアをするコンテンツを判断するための追加情報を提供しています。

【X】Xでは、選挙期間を含め不正行為からユーザーを保護するため、信頼性ポリシーを施行しています。このポリシーは、不正な行動や、ユーザーを欺くことを意図した合成・改変メディアを禁止しています。これらのコンテンツを検知・対応するため、プロアクティブな自動化、人間によるレビュー、ユーザーからの報告処理を活用しています。

誤解を招くコンテンツに対しては、主なツールとしてコミュニティーノートを採用しています。これは、世界中から集まった多様な貢献者コミュニティが協力して、迅速に役立つ出典付きの文脈を追加するクラウドソーシングシステムです。このアプローチは非常に効果的かつ迅速であることが実証されており、外部の査読付き研究によると、ノートが表示された場合、誤解を招く投稿のさらなる拡散・ウイルス性が約50～60%減少すること、元の投稿者が削除する割合が大幅に増加すること（しばしば70～80%程度と報告されています）、通常は投稿後20～30分以内に表示されること、そして反対意見を持つ人々の合意を必要とするため、従来のファクトチェックよりもはるかに信頼性が高いと評価されていることが示されています。

今後もこの透明性が高く、コミュニティ主導のモデルを継続的に改善し、この衆議院議員選挙に適用していきます。

【TikTok】TikTokでは、プラットフォーム上のすべてのユーザーおよびコンテンツに適用されるコミュニティガイドラインを設けています。自動モデレーション技術で行われる評価と人間による評価の両方を利用して、TikTokのコミュニティガイドライン違反を検出し、コンテンツの削除などの適切な措置を講じています。

モデレーションの精度を向上させるべく、自動モデレーション技術および人間のモデレーターによるコンテンツ審査に対して継続的に投資を実施した結果、自動モデレーション技術と人間のモデレーターによる事前検知率が向上しています。