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男美薬機研究所です。
近年、メンズ美容ブランドがAIクリエイティブを積極的に導入する中で、
薬機法（旧薬事法）違反のリスク管理は大きな課題となっています。
AI生成された広告文には想定外の誇大表現や承認外効能の記載が紛れ込む可能性があり、
たった一文のミスで広告停止や課徴金、ブランド信用の毀損を招くこともあります。
そこで今回の記事では、ChatGPTを活用して広告テキストを自動生成しつつ
薬機法チェックを組み込む方法を徹底解説します。
具体的には・・
1) プロンプト設計によるNGワード排除、
2) 自動コンプライアンス検査パイプラインの構築、
3) 人手レビューとのハイブリッド運用、
4) 効能表示ガイドライン準拠のテンプレート生成、
5) 社内運用フローへの落とし込み
という5ステップで構築していきます。
導入事例として、テキスト生成から薬事チェックまでを自動化したブランドX社の成功体験を交え、
AI×薬機法チェックの具体的ワークフローを公開します。
広告文章作成の時間を大幅に削減しながら、
薬事リスクをゼロ近くまで抑えたいマーケター必見の内容です。
1. ChatGPTで広告文を作る前に知っておきたい薬機法の基本
1-1. まずは誤表現のイメージをつかもう
AIは大量のデータを学習していますが、薬機法に配慮せずに「ニキビを治す」「しわを完全に消す」など断定的・治療的ニュアンスの表現を生成してしまいがちです。こうした表現は化粧品ではNG、医薬部外品でも「治療」を連想させる言い切りは禁止。そのまま使うと広告停止や罰則につながります。さらに、AIが外部情報をもとに「業界No.1」と断言すると、景品表示法にも引っかかることがあります。
ポイント：AIに「薬機法を守って」と曖昧に伝えるだけでは足りません。具体的に「化粧品56項目」「承認成分リスト」「禁止ワード」をプロンプトで示し、AIの生成範囲を絞り込む工夫が必要です。
1-2. 56項目×承認成分リストをプロンプトに落とし込むコツ
AIに薬機法対応させるには、プロンプトに「化粧品／医薬部外品の区分」「56項目の効能リスト」「厚労省承認成分」を明示するのがカギ。こうするとAIは許可された表現だけを参照し、誤表現の入り込みを大幅に防げます。
具体的な流れ
- 区分を指示：化粧品か医薬部外品か、対象をはっきり伝える。
- 効能リストを添付：56項目や承認成分をそのままプロンプトにコピペする。
- OK／NG例を併記：模倣学習させるように「許可される文例」「禁止ワード例」を提示。
注意点：プロンプトが長くなりすぎるとAIが認識しづらくなるため、リストは見やすい表形式や箇条書きでまとめると効果的です。
2. プロンプト設計：NGワードを完全に排除する
2-1. まずは禁止ワードのリスト化から
薬機法で問題となる表現を洗い出し、プロンプトで「絶対に使わないワード」として列挙します。例えば…
- 治療・治す系：治す、治療、根本、完治
- 断定系：必ず、100%、完全に、間違いなく
- 比較優位系：業界No.1、世界初
- 医療器具系：注射器、手術
これに加え、景品表示法違反になりやすい「大幅割引」「全額返金保証」なども併せてリスト化し、プロンプトで除外しましょう。
2-2. プロンプトテンプレート例と使い方
禁止ワードリストを組み込んだプロンプト例は以下のとおりです。
あなたは薬機法専門のコピーライターです。
以下の禁止ワードを一切使わず、化粧品56項目の効能範囲で男性向け化粧水のキャッチコピーを5つ提案してください。
【禁止ワード】治す, 完治, 100%, 必ず, 業界No.1, 注射器
【OK例】肌をすこやかに保つ, うるおいを与える, 健やかな印象に導く
導入手順
- テキストエディタにテンプレートを保存
- API呼び出し時にテンプレートを読み込み
- 生成結果を受け取り次第、自動検査フローへ渡す
ポイント：テンプレートは頻繁にアップデートが必要です。薬事部門と連携し、新しいガイドラインが出たらすぐ修正しましょう。
3. 自動コンプライアンス検査パイプラインの構築
AI生成テキストの安全性を高めるには、人手レビュー前に自動でNGワードを検出し、問題箇所を洗い出すパイプラインが不可欠です。以下で、基本的な構成と実装の流れを解説します。
3-1. ChatGPT APIと正規表現チェックを組み合わせる方法
まずは、AI生成直後のテキストに対してプログラムでNGワードを抽出する仕組みを作ります。
ステップの概要
- ChatGPT APIから広告文を取得
- 返却された文字列を正規表現でスキャン
- NGワードがあればリスト化し、問題箇所をマーキング
- 検出結果をJSONで返却し、次のフローへ
具体的コード例（Node.js例）
// NGワードリストを用意\ const forbidden = ["治す","完治","100%","必ず","業界No.1"];
// API返却テキストを取得\ const text = await getChatGPTResponse(prompt);
// 検出と結果整形\ const matches = forbidden.filter(word => text.includes(word));
return { text, matches };ポイント：NGワード検出後は即座にフィードバックし、自動で再生成プロンプトを発行することで修正効率が上がります。
3-2. Slack連携によるアラートフロー
自動検出でNGワードが見つかった場合は、チーム全体が迅速に対応できるよう通知を飛ばしましょう。APIやサーバーレス機能を使って以下の流れを組みます。
- NG検出結果をWebhookで送信：AWS LambdaやZapierでNGリスト付きのJSONをSlack Incoming WebhookにPOST
- Slack側でアラート設定：特定チャンネル（例：#薬機法-check）に通知を届かせ、担当者が即座に内容を確認
- 対応ステータス管理：SlackのThread機能で修正依頼から完了までの進捗を可視化
注意：Slack通知だけに頼ると見落としが発生することもあるため、通知履歴を定期的にCSVでエクスポートし、未対応アラートがないかチェックする運用も併用してください。
4. 人手レビューとのハイブリッド運用
AI自動チェックだけでは判断しづらい微妙なニュアンスや最新改正の反映漏れを防ぐため、人手レビューを組み合わせる運用が最適です。
4-1. AIだけに頼らない3つの理由
- 微妙な表現判断：AIは禁止ワードを避けても、文脈上誤解を招く言い回しかどうかは人間のほうが適切に見極められます。
- 最新改正キャッチアップ：モデル更新までにタイムラグがあるため、直近の法改正内容を反映できない場合があります。
- ブランドトーン保持：ブランド固有の語調や世界観は、人間がレビューして調整しないと崩れがちです。
4-2. 効率的なレビューワークフローとツール
社内でスムーズに回すには、以下のようなステップをおすすめします。
導入前の準備：NotionやAirtableでレビュー用テンプレートを作成し、チェックリスト項目をリスト化。
実際のフロー
- 自動検査後のテキストをチャンネル通知（例：#review-ready）
- 担当薬事がNotionでステータス更新（OK／NG／修正中）
- 修正依頼が発生した場合、Slackで担当者へメンション送信
- 修正完了後、再レビュー
- 最終承認後、制作チームへ通知
おすすめツール：
- Notion：チェックリスト＋テキスト管理に最適
- Airtable：データベース化し、API連携でSlack通知も可能
- Slack：リアルタイムコミュニケーションと履歴保存
ワンポイント：レビューフローの開始条件を「NG検出数が0件」ではなく「自動検査完了通知」をトリガーにすると、NGがなくても必ず確認に入る仕組みを維持できます。
5. 効能表示ガイドライン準拠のテンプレート生成
メンバー全員が同じ品質で広告文を作れるよう、【OK/NG例】を盛り込んだテンプレートを準備しましょう。これにより、AI生成・人手レビューの前段階で誤表現を大幅に減らせます。
5-1. OK/NG文例を含むテンプレートの作り方
まずは「使える表現」と「絶対に避ける表現」をリストアップ。テンプレート作成の手順は以下のとおりです。
説明：OK/NG例の把握がテンプレートの肝。具体例を示すことで誰でも同じ判断が可能になります。
- 効能リストを整理
- 化粧品は56項目、医薬部外品は承認成分別に効能を分類します。
- Google Sheetsで「効能／OK例／NG例」の3列を用意し、一元管理。
- 文例をピックアップ
- OK例：「肌にうるおいを与える」「肌をすこやかに保つ」
- NG例：「シミを完治させる」「必ず効果を保証」
- コメント付きでテンプレートに貼り付け、判断基準を明確化。
- テンプレートファイルに落とし込む
- Google DocsやWordで、冒頭に「薬機法概要」、中盤に「OK/NG例」、末尾に「脚注例」を配置。
- 「使用対象」「配信媒体」「訴求ポイント」など、案件情報を入力できるフォームを準備。
注意：テンプレートをそのまま流用せず、必ず人手レビューを行って微調整を加えること。テンプレートは“チェックの補助”であり、最終判断は担当者が行うように設計しましょう。
5-2. テンプレートを社内全体運用に落とし込む手順
社内で誰もが使える薬機法対応テンプレートに落とし込むためのポイントとステップをご説明します。マニュアル化することで新メンバーや外注先にも浸透しやすくなるでしょう。
まず、テンプレートをPDFやドキュメント形式で共有するだけではなく、常に最新版を参照できる仕組みを作ることが重要です。以下のステップに沿って導入を進めてください。
- 共有ドライブへアップロード
- Google Driveや社内ファイルサーバーにテンプレートをPDF化してアップロードします。ファイル名にはバージョン番号を含め、「薬機法テンプレート_v1.0.pdf」のように管理しましょう。
- フォルダは「マーケ／薬機法チェック」など誰でも探しやすい名前で作成します。
- 社内ナレッジベースに埋め込み
- ConfluenceやNotionにドキュメントを埋め込み、最新版へのリンクを設置します。
- 見出しや目次を付けて、使いたい部分にすぐアクセスできるUIを整備しましょう。
- 定期的な更新リマインドを設定
- 改正リリース後や四半期ごとに「薬機法テンプレート更新」のタスクを自動生成（Google Calendarリマインダー or ZapierからSlack通知）
- 更新が発生したら担当者が内容をレビューし、バージョンを上げて再アップロードします。
注意点：テンプレートは“参考例”です。案件ごとに薬事担当者の最終確認を必ず受ける運用ルールを設定し、マニュアルの陳腐化を防ぐ責任者を明確にしましょう。
6. 導入にあたっての一般的なベストプラクティス
薬機法チェックの仕組みを自社に導入するときは、技術やツールだけでなく「人・プロセス・文化」の整備も欠かせません。以下のポイントを押さえて、スムーズかつ長期的に運用できる体制を作りましょう。
6-1. 経営層からのコミットメントを得る
最初に必要なのは、経営層や事業責任者から「薬機法順守は最優先事項」というメッセージを明確に公言してもらうことです。そうすることで、マーケ・制作・法務部門を横断したプロジェクトに必要なリソースや意思決定が迅速に得られるようになります。社内キックオフの場では、リスク事例や広告停止のインパクトを共有し、全社的な理解を促すと効果的です。
6-2. クロスファンクショナルチームを編成する
薬事、マーケティング、IT、法務など複数部門からメンバーを集めたクロスファンクショナルチーム（CFT）を編成しましょう。週次または隔週の定例会議で以下を議論します。
- 最新法改正情報のアップデート共有
- 自動検査パイプラインの運用状況レビュー
- AI生成コンテンツの品質フィードバック
- ユーザーフィードバックやクレームのモニタリング結果
注意：CFTメンバーは明確な役割と権限を持たせ、情報の属人化を防ぎます。欠席時の議事録や録画共有も徹底し、ナレッジを蓄積できる仕組みを整えましょう。
6-3. 能動的な教育プログラムを実施する
社員全員が薬機法や景表法の基本を理解し、日常業務に活かせるようにするために、eラーニングやワークショップ形式の教育プログラムを定期的に実施します。以下が具体例です。
- eラーニングコース：基礎知識から最新改正まで網羅した動画教材を作成し、修了テストを行う
- ワークショップ：実際の広告文を題材に、グループでOK/NG判定を行うケーススタディ形式
- クイズ＆チャレンジ：Slack上で毎月クイズを出題し、正解者には小さなインセンティブを付与
ポイント：教育プログラムの参加率と理解度を測る指標（修了率／正答率）を設定し、KPIとしてモニタリングすると、学習効果を継続的に高められます。
6-4. 継続的な改善サイクルを回す
導入して終わりではなく、定期的にPDCAサイクルを回すことが重要です。
- Plan：KPI設定（広告停止件数、NGワード検出数、修正工数など）
- Do：AIパイプライン運用／人手レビュー実施
- Check：KPIデータを分析し、課題を特定
- Act：プロンプト修正、テンプレート改訂、ワークフロー改善
半年ごとに効果検証レポートを作成し、経営層や関係部門にフィードバックを行うことで、継続的なプロセス成熟を実現できます。
まとめ
今回の記事では、ChatGPTを活用した薬機法対応ワークフローの構築方法を解説しました。
プロンプト設計、NGワード自動検出、Slackによるアラート、ハイブリッドレビュー、
テンプレート化、そして組織体制構築に至るまで、一気通貫でお届けしています。
AIの力を借りつつも、人手によるチェックや教育を組み合わせることで、
誤表現ゼロの安心クリエイティブ体制を作り上げましょう。
マーケティング部門が自信をもって広告・SNSプロモーションを展開し、
ブランド信頼と売上向上を同時に実現できることを願っています。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
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