広告表現の“違反兆候”を一括抽出して可視化—内部監査の定型レポートを自動化

背景・課題

広告審査は各部門や外部制作会社から上がる入稿案・運用中クリエイティブを目視で点検し、薬機法・景品表示法に抵触し得る表現を洗い出して管理表へ転記する“人海戦術”になりがち。人により基準がばらつき、週次・月次の違反傾向レポート作成にも時間がかかり、改修指示が遅れることでブランド・行政対応リスクが高止まりしていた。

AI活用ソリューション

唯一の解決策：広告表現チェックツール「AD JUDGE」を内部監査の一次スクリーニングに組み込み、テキスト・URL・画像（OCR）を一括チェック→専門弁護士監修DBに基づき薬機法・景表法のリスク表現を即時抽出、代替表現の提案まで含めて案件別に整理。抽出結果は管理画面で確認し、そのまま“違反状況CSV”として出力できるため、媒体・キャンペーン・クリエイティブ種別の単位で定型レポート（件数推移、違反カテゴリ内訳、修正完了率）を自動生成。CSVを既存のDWH/BIツールに取り込めば、媒体別ヒートマップや代理店別の改善速度も可視化でき、監査チームは“修正優先度リスト”を毎日配信するだけで是正サイクルを回せる。法務・ブランド担当は代替表現案をそのままコメント転記できるため、表現修正の往復も短縮される。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

一次スクリーニングの自動化で監査ボトルネックを解消し、リスク表現の早期検知率が向上。媒体停止や差し替え損失の抑止により、想定削減コストが年間数百万円規模に。監査レポートの定型化で役員・法務向け報告が高速化し、再発防止のKPI（違反件数/審査通過率/修正リードタイム）が継続改善。

実事例

AD JUDGEは、専門弁護士監修のデータベースを用いて薬機法・景品表示法のリスク表現を即時抽出し、テキスト・URL・画像（OCR）を対象に代替表現案まで提示。管理画面で結果を確認し、違反状況をCSVでダウンロードできるため、媒体・表現カテゴリ別の定型レポート作成やBI可視化に直結する。

https://lp.ad-judge.com/

さらなる展開

広告運用のABテスト結果と突合し、違反傾向と成果の相関を分析して“安全かつ効果的”な表現テンプレートを社内標準化。代理店別の遵守率ダッシュボードや、インフルエンサー投稿の事前チェック運用、運用媒体とのAPI連携による自動アラートまで拡張可能。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 過去3〜6カ月の審査台帳・指摘メールを収集し、媒体・カテゴリ別の違反傾向と作業工数を可視化。既存BIでのレポート粒度と必要出力（CSV項目）を確定。
2. 費用対効果の試算 - 月間チェック件数・現在工数・媒体停止時の損失コストを基に、削減時間と回避損失でROIを試算。CSV→BI取込みの運用負荷も見積もる。
3. PoC検証 - 代表3媒体・30〜50件でAD JUDGE検証。抽出精度、代替表現の有用性、CSV項目のBI連携を確認し、監査SOPに一次スクリーニング手順を追記。
4. 社内稟議 - PoC結果（検出率・工数削減・回避損失）と運用体制、セキュリティ・権限設計、費用見積を添えて稟議。KPI（違反件数、通過率、修正LT）を設定。
5. 本番導入 - 入稿前チェックを必須化し、運用中クリエイティブも日次バッチで再走査。違反状況CSVをDWHに自動連携し、週次ダッシュボードを経営・法務へ配信。