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宣伝失礼しました。本編に移ります。
広告の成否を左右するのは、運用でもなく、制作でもなく、その交点にある「表現の質」と「スピード」です。かつては人の目による校閲と経験則だけが頼りだったグレーゾーンの扱いに、AIがいよいよ本丸から切り込んできました。Shirofuneのクリエイティブ分析・改善機能「I’m Creative」に追加された『NG表現設定』は、ブランドレギュレーションや業界規制に抵触し得る表現を事前に登録し、AIが文脈から自動判定して改善提案からフィルタリングするというもの。これにより、ブランドセーフティと表現自由度の両立が「仕組み」として実装されます。しかも、単語だけではなく文章粒度でもNGを定義でき、案件・ブランド・部門ごとに複数リストを切り替えられる拡張性を備えています。広告制作の現場が長年抱えてきた「守りを固めるほど攻めが鈍る」というジレンマが、一気に制度化される転換点です。
ニュースの核心――『NG表現設定』がもたらす具体的インパクト
ブランド別・案件別に複数リストを切替可能。レポート出力時に適用リストを選択でき、提案文から不適切表現を自動的に排除。
この機能の価値は、単なる「NGワード辞書」の搭載に留まりません。AIが文脈を解釈して適用範囲を判断するため、同じ語であっても意味合いが異なるケースを捉え、過剰フィルタで提案の切れ味を鈍らせる副作用を抑制します。広告運用の現場では「スピード」「分散制作」「短寿命クリエイティブ」が常態化し、人手での網羅的チェックは限界に達していました。『NG表現設定』は、属人的な表現チェックの負荷を抜本的に軽減しつつ、改善提案の出力段階で“不適切な芽”を構造的に摘み取ります。結果、クリエイティブPDCAの初動から法令・ガイドライン適合が織り込まれ、提案の再作業や差し戻し、審査落ち発覚後の後追い修正といったムダ時間の連鎖を断ち切ります。
なぜ今「NG表現」なのか――規制・審査・ブランド毀損、三位一体の現実
どの層でも“NG”は起こり得る。重層的なリスクを横断管理する仕組みへ。
国内では医薬品・美容・健康、金融、不動産など、広告表現に対する監督や摘発は着実に厳格化しています。一方で、GoogleやMeta、TikTokなど主要媒体は機械学習を用いたポリシー審査を高度化し、入稿時点で細かな違反を自動摘出します。さらに配信面の安全性まで視野に入れると、ブランドセーフティの観点からは、広告が置かれるコンテキストの“文脈適合”まで目を配る必要が生まれます。現代の表現リスクは、多層の規範が重なり合う立体構造。だからこそ、文言単位の禁止表現リストだけでなく、文脈と生成提案の時点で制御する「攻守一体の自動化」が実務価値を持ちはじめたのです。
Shirofuneの進化曲線――審査落ち可視化から、分析・構成案生成、そして“NGの自動適用”へ
Shirofuneは、まず「審査落ちの可視化」で現場のボトルネックを解消しました。媒体横断で不承認素材を拾い上げ、通知まで自動化することで、後手の火消しから先手の未然防止へ。そして、AI分析により勝ち／負けの要因を抽出し、それを反映した構成案を画像で提示する段階へと踏み込みました。ここに『NG表現設定』が重なると、表現の「禁止」「改善」「生成」が一本のワークフローに統合されます。つまり、守りの規律を内蔵したまま、攻めの発想にブレーキをかけずに量産・検証できる態勢が整うのです。
国内ツールの地図――表現チェックSaaSの台頭と差別化軸
| サービス | 主用途 | NG管理 | 文脈判定 | 媒体ポリシー対応 | 特長 |
|---|---|---|---|---|---|
| Shirofune I’m Creative | 分析・提案・構成案生成 | ブランド別に複数リスト | あり（AI文脈適用） | 媒体横断の審査落ち可視化と親和 | 攻守一体でワークフロー内に組込み |
| TRUSQUETTA AD | 薬機・景表系の表現監修 | 大量のOK/NG辞書 | モード提供（文章判定） | 媒体基準も参照可 | 専門家監修とハイブリッド運用 |
| KONOHA | 誇大表現の指摘と代替案 | OK/NG約数千語規模 | あり（URL・資料解析） | 主要媒体の実務準拠 | URL入力で自動監修の高速化 |
日本市場では、薬機法・景表法対応の広告表現チェックが強いニーズを持つ分野として成熟しつつあります。TRUSQUETTA ADやKONOHAは、辞書型のNG検出に加えて、資料・URL・画像を解析して指摘と代替提案まで行う実用ラインに乗ってきました。Shirofuneのユニークさは「運用×制作」の動線の中に表現統制を組み込んだ点です。すなわち、改善提案の生成フェーズ自体をクリーンに保つため、後工程での手戻りや審査落ちの連鎖を抑える“前寄せ”の思想にあります。
海外の潮流――Compliance by Design とマルチメディア解析
生成前後の両方で“適合性”を担保する組合せが主流に。
グローバルでは、生成物をアップロードして一括で「媒体ポリシー」「ブランドガイド」「法的要件」を総合採点するAIが急拡大しています。さらに、動画時代に合わせて画像・音声・字幕テキストをフレーム単位で分析し、GARM準拠のブランドセーフティ基準で安全性をスコアリングするアプローチが一般化。日本でもショート動画の活用が広がるなか、マルチモーダル解析と事前チェックの融合は、今後の実装争点になるでしょう。
配信面の健全性という現実――審査透明化とネットワーク時代のブランドセーフティ
検索広告のポリシー違反が増え、リンク先の技術的ミスも散見。ネットワーク配信では掲載面・トラフィック監視の重要性が増す。
媒体側の透明化も進みました。大規模プラットフォームは、非承認件数や主因をレポートとして開示し、ブランドセーフティやアドフラウド対策の審査実績まで可視化しています。これは広告主にとって、出稿先の安全性を定量的に吟味する材料であると同時に、クリエイティブ側の“作り方”にもフィードバックを促します。掲載面がどれほど精査されても、クリエイティブ自体に文脈上の危うさがあれば審査で跳ねられる。だからこそ、配信面の安全性と、制作段階の適法・適切性を同時に押し上げる内製オペレーティングモデルが要請されているのです。
生成AI×運用の統合トレンド――制作の上流から下流までを一筆書きに
国内では、制作上流の「商品情報取り込み→ターゲット自動抽出→コピー自動生成」を担うAIアシスタントや、勝ちパターンを学習して動画・バナー素材を即時に作る生成AI、そして効果予測モデルで制作前に当たりを付ける仕組みが普及段階に入りました。こうした各ピースの連携が進むと、運用と制作のタスクが分断されていた旧来フローは消え、計測ループを回し続ける“生きた制作オペレーティングシステム”へと進化します。
実務に落とす設計――「人が決め、AIが回す」を成立させる4ステップ
要は「人が意思決定し、AIが反復する」。この前提を崩さずに仕組み化すると、現場は“判断に価値がある仕事”に集中できます。法務・ブランド・制作・運用が共通で読む「リスク辞書」と「提案規範」を持ち、AIへ渡す入力と出力の質を上げ続けることが、攻守の両立を持続可能にします。
文脈理解型NGのつくり方――“禁止”ではなく“置換”をデフォルトに
置換候補までセットで登録すると、AI提案のトーンが安定。案件別の許容幅を明確化し、過剰フィルタを避ける。
禁止だけを積み上げると、提案の骨まで削ぎ落としてしまいます。NGと同時に「代替の表現規範」をテンプレ化しておくと、AIはその踏み絵を踏んだうえで、攻めの言い換えを量産できます。さらに、非承認の事例や炎上例を“負の教材”として再学習させると、モデルは現場の判例を吸収し、誤検知や取りこぼしを減らしていきます。
驚くべき転換点――攻めを鈍らせず、守りを厚くする「仕組み」が整った
両者を同じワークフローの“中”で回すと、往復遅延と手戻りコストが激減する。
I’m Creativeの『NG表現設定』は、創造性のエンジンにブレーキをかけるのではなく、踏み込んだ瞬間に路面がグリップするような安心感をもたらします。改善提案の出力そのものが「適合済み」であれば、差し戻しの再制作コストが消え、テストすべき仮説は純度高く残る。攻守の分業では到達できなかった速度と再現性が、ついに実務レベルで手に入ります。会議室で回覧される“NG集”が、静的な紙から動的な仕組みに置き換わる――そんな当たり前が、もう始まっています。
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