化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する

処理の起点を決める

SharePointの「点検依頼」リストに項目が作成されたときを起点にします。Power Automateで自動化したクラウドフローを作り、トリガーにこれを選んでサイトアドレスとリスト名を指定します。リストには次の列を置きます。

区分と媒体を人に選ばせるのが要点です。 同じ商品でも、化粧品として売るのか健康食品として売るのかで、当てるルールの束が変わります。AIに推測させると、ここを間違えたまま全部の指摘がずれます。 注記を本文と分けて入れてもらうのも、最初に決めます。一続きで貼られると、どの主張に対応する注記かを機械的に追えません。

入力データを集める

表現ルール集の1行を、次の形にそろえます。 最初に作るのがこれです。

NG例には、実際に自社で書いてしまった文をそのまま入れます。 一般的な禁止語の一覧を写しても、自社の原稿には当たりません。過去2年の指摘メモと差し戻された原稿が、最も質のよい材料です。

「必要な根拠資料」の列を置くのは、表示の裏付けを求められる場面があるためです。 消費者庁のページでは、不実証広告規制として、消費者庁長官が期間を定めて、表示の裏付けとなる合理的な根拠を示す資料の提出を事業者に求めることができると説明されています。この列があると、「この言い方をするならこの資料が要る」を原稿の段階で思い出せます。

データの取得方法を決める

原稿： SharePointのトリガーが、作成された項目の各列を渡します。

ルール集： Excelで管理し、変更のたびにAzure AI Searchのインデックスへ送ります。1行を1つのドキュメントにし、ルール番号を識別子にします。検索の対象は、見出し・NG例・OK例・言い換え例・理由です。区分と媒体は、検索ではなく絞り込みの条件として持たせます。 JSONドキュメントにのみインデックスを作成できるため、プッシュでJSONを直接送ります。数百行なので、全件を送り直しても負担になりません。

媒体プロファイル： 広告担当がSharePointのリストで持ち、媒体ごとに禁止表現、必要な注記、過去の差し戻し理由を並べます。公開されている基準と差し戻しから知ったものが混ざるので、出典の欄を作って書き分けます。

商品の基礎情報： 商品マスタから、区分と、承認を受けた効能効果の範囲を引きます。医薬部外品は、承認を受けた効能効果が商品ごとに決まっています。 これを渡さないと、同じ言い回しでも当てるルールが変わることを扱えません。

Copilot Studio 側にもルール集の要約版をPDFかCSVで置いておきます。 検索で引いた行が主な入力で、こちらは点検の観点を安定させる背景です。

AIへ渡す前に整形する

1. 文に分ける … 句点と改行で区切り、通し番号を付けます。指摘がどの文に付いたかを追うためです
2. 枠を分ける … 見出し、本文、商品名、キャッチコピー、注記、画像の説明を別の枠にします。同じ言葉でも、見出しにあるか注記にあるかで意味が変わります
3. 区分ごとにルールの束を絞る … 化粧品の原稿には化粧品と共通のルールだけを当て、健康食品のルールは渡しません
4. 媒体プロファイルを引く … 選ばれた媒体の行を1つ取り出します
5. ルール集を検索する … 各文について、NG例の文字列とベクターの両方で引き、上位20行を取ります。語が一致しない言い換えを拾うためのハイブリッド検索です
6. 重複を畳む … 同じルール行が複数の文から引かれても、行は1回だけ渡します
7. 注記の対応先を探す … 注記の語と本文の主張を突き合わせる候補を作ります

5番目で引く件数を20行に決めているのは、渡しすぎると指摘が薄くなるためです。 100行を渡すと、AIはどの行にも少しずつ当ててきます。当たらないものは「判断できない」に回すほうが安定します。

画像の中の文字は読みません。 制作担当に、画像に入る文言をテキストで書き出してもらいます。読み取りを足すこともできますが、最初は人が書き出すほうが早いです。

AIに処理させる

計算処理にさせること：

生成AI（Microsoft Copilot Studio のエージェント）にさせること：

最後の項目が、AIに任せる価値のある部分です。 「肌の奥まで届いて、気になる部分にはたらきかけます」は、禁止語の一覧に引っかかりません。ルール集にも無い。けれど効果を言っているように読める。 これを人に回せると、点検の網が広がります。

法令の当否は判断させません。 違法か適法かの結論を出させないよう、指示で明示します。書けるのは「どのルールに当たるか」までです。

言い換えを自分で考えさせません。 ルール行に言い換え例が無ければ、候補を空にして人に回します。AIが考えた言い換えが、新しい言いすぎになることがあります。

指示内容を固定する

あなたは、化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、
自社の「表現ルール集」に当てて点検する担当者です。
あなたの仕事は、疑いのある箇所を洗い出すことだけです。
出稿してよいかどうかは、このあと広告担当と法務が決めます。

【厳守事項】
- 判断の根拠は、下に与えた「ルール集の行」だけです。
  与えられていないルールや、法令の知識で判断しないでください。
- 指摘には必ず rule_id を付けます。下に与えた行に実在する番号だけを使い、
  番号を作らないでください。
- quote は、原稿にそのまま書かれている文字列を一字一句写してください。
  要約、言い換え、離れた文の結合をしないでください。
- 法令の当否の結論を書かないでください。書けるのは「どのルールに当たるか」までです。
- 与えたルール集のどの行にも当てはまらないが、効果を言っているように読める表現は、
  type を "判断できない" にし、rule_id を null にして、
  なぜ引っかかったかを reason に書いてください。
  近いルールへ無理に結び付けないでください。
- rewrites には、そのルール行の「言い換え例」を元にした候補を1〜3個入れてください。
  ルール行に言い換え例が無ければ rewrites を空にし、needs_human を true にしてください。
  自分で考えた言い換えを書かないでください。
- 指摘が無ければ findings を空にし、no_finding を true にしてください。
  無理に指摘を作らないでください。
- 原稿に書かれていない効果、成分、試験結果を推測しないでください。


【点検の観点】
A 効能効果の言いすぎ ... ルール集のNG例に当たる、または同じ意味の言い回し
B 体験談・口コミ ... 個人の感想が、効果の裏付けとして置かれていないか
C ビフォーアフター ... 使用前後の比較として示されていないか。画像の説明も見る
D 推薦・権威づけ ... 医師、専門家、研究機関、受賞歴が効果の裏付けに使われていないか
E 打消し表示 ... 注記がどの主張に対応しているか。対応する主張の無い注記、
   注記を付けても本文の言い方が強すぎる箇所
F 区分の取り違え ... この原稿の区分では使えない言い方が入っていないか
G 媒体の基準 ... 媒体プロファイルで不可とされている表現に当たらないか

【この原稿の区分】{category}
【この原稿の出稿先】{media_name}
【媒体プロファイル】
{media_profile}
【この商品の承認を受けた効能効果の範囲】
{approved_claims}

【ルール集の行】
{rule_rows}

【原稿（文番号付き）】
{draft_sentences}

【注記として添える予定の文】
{disclaimers}

【画像に入る文言・使用前後の比較の有無】
{image_texts}

「rule_id を作らないでください」の1行が要です。 これを書かずに運用すると、それらしい番号が付いた指摘が返ってきます。番号の実在は後段で機械的に確かめられるので、指示と検証の両方を置きます。

「無理に指摘を作らないでください」も必ず入れてください。 問題の無い原稿に3件の指摘が付くと、担当者は一覧を信用しなくなります。「判断できない」の逃げ道が無いと、AIは新しい言い回しを最も近いルールに結び付け、それらしい理由を書きます。 理由が作り話になるのは、このときです。

出力形式を固定する

{
  "draft_id": "",
  "category": "化粧品 | 医薬部外品 | 健康食品",
  "media": "",
  "checked_at": "",
  "rulebook_version": "",
  "no_finding": false,
  "findings": [
    {
      "finding_id": "",
      "type": "効能効果の言いすぎ | 体験談・口コミ | ビフォーアフター | 推薦・権威づけ | 打消し表示 | 区分の取り違え | 媒体の基準 | 判断できない",
      "sentence_no": 0,
      "location": "本文 | 見出し | 商品名 | キャッチコピー | 注記 | 画像の説明",
      "quote": "",
      "rule_id": null,
      "rule_title": "",
      "reason": "",
      "rewrites": [],
      "needs_human": false,
      "confidence": "high | medium | low"
    }
  ],
  "not_checked": []
}

自由文ではなくJSONにする理由は、3点セットを崩さずに表へ並べるためです。 指摘は必ず「原文のどの部分（quote）」「どのルールに当たるか（rule_id と rule_title）」「言い換えの候補（rewrites）」の3つで返させます。1つでも欠けた指摘は、確認する側の手が止まります。 rule_id は、判断できない場合に null を許します。not_checked には「画像内の文字は書き出しが無いため未点検」のように、点検できなかった範囲を入れます。

厳しい出力形式を強制するときは、引用との兼ね合いに注意してください。 Copilot Studio の公式の説明では、出典を省略するよう指示したり「JSONでのみ応答する」のような形式を強制する指示が、エージェントの必要とする引用マーカーを抑制することがあると書かれています。この構成では画面上の引用に頼らず、rule_id を必須項目にして後段でルール集と突き合わせます。

システムへ連携する

点検結果は、SharePointの「点検結果」リストに1行1指摘で書きます。

承認は Power Automate の「開始して承認を待機」アクションで回します。 公式のチュートリアルでは、承認の種類、タイトル、割り当て先（承認する人のメールアドレス）、詳細を設定すると、承認センターに要求が作られ、割り当て先にメールが送られると説明されています。詳細の欄はMarkdownで書式を付けられるので、指摘の件数と重い順の3件を入れます。

広告担当の承認が終わったら、法務へ2段目を回します。 条件アクションで応答を見て、承認なら次へ、却下なら応答のコメントを添えて制作担当へ差し戻します。

承認が長引くこともあります。 公式の説明では、実行期間が30日を超える可能性がある場合、承認データをDataverseに保存し、要求を送るフローと、「承認の作成（v2）」に基づいて応答後の処理を行うフローに分ける方法が示されています。季節商品の原稿を先に作る運用では起こります。

入稿システムへの自動送信はしません。 媒体の入稿画面には、原稿以外に配信設定や予算が並びます。自動化すると、点検の仕組みが配信事故の経路になります。

人が確認する

すべての指摘を広告担当が見ます。 月100点で1点あたり3〜6件が出る想定で、確認の順番を決めておきます。

• confidence が high で、rewrites が入っているもの … 言い換え候補を選んで原稿を直す。ここが最も速く片づきます
• type が「判断できない」 … 原文を読み、ルール集に足すべき言い回しかを見る。法務に回す候補です
• needs_human が true … 言い換えを人が考え、ルール集の言い換え例の列に書き戻す
• type が「打消し表示」 … 注記の位置と大きさは原稿の文字では分かりません。入稿時の見え方を人が確かめます
• type が「体験談・口コミ」「推薦・権威づけ」 … 必要な根拠資料が手元にあるかを確かめ、無ければ表現を落とします

法務が見るのは、広告担当が「法務に相談」を選んだものだけにします。 全件を流すと、月100点の承認で法務の手が止まります。ルール集で片づけられる指摘を、法務まで上げない設計にします。

確認を速くする作りが効きます。

• 原文の該当箇所と、ルール行のNG例・OK例を横に並べて表示する
• 言い換え候補をボタンで選ぶと、原稿の該当箇所が置き換わる
• 前回「誤検出」とされた指摘と同じ組み合わせに印を付ける

3つ目が効きます。 誤検出として外した理由を残しておくと、同じ指摘が出たときに一目で外せます。同じ誤検出が3回続いたら、ルール集の行に例外を書き足します。

例外に対処する

記録を残す

判断ログが、この構成でいちばん長く効く資産です。

• 点検した原稿、区分、媒体、使ったルール集の版、指摘の件数と種類
• 広告担当の判断（直した／誤検出／法務に相談）と、法務の判断（このまま可／要修正／根拠資料が必要）と理由
• 「判断できない」とされた表現の原文
• 出稿後に媒体の審査で差し戻された原稿と、その理由
• ルール番号が実在しなかった件数、引用が一致しなかった件数

「判断できない」の原文を必ず残してください。 月1回、広告担当と法務でこれを読み、ルール集に行を足すかを決めます。足すと決めたら、NG例・OK例・言い換え例・理由・必要な根拠資料をそろえて1行にし、版を上げます。 ルール集が育つのは、この会だけです。

媒体の差し戻し理由も、同じ会で読みます。 自社の点検を通ったのに落ちた原稿は、プロファイルに足すべき行を教えてくれます。同じ理由が2回出たら入れます。

誤検出の記録は、プロンプトではなくルール集の側に返します。 プロンプトに例外を書き足すと、どの例外がどのルールのものか分からなくなります。ルール行に「この文脈では指摘しない」という列を足すほうが、あとから読めます。