AI で作った記事、法的に大丈夫？ - 薬機法・景表法のリスクと対策

AI 記事のコンプライアンスとは、AI が生成した文章が薬機法・景表法・著作権法などの法令に違反していないかを確認し、法的リスクを未然に防ぐ取り組みのことです。AI を活用した記事制作が当たり前になった今、「書く」だけでなく「法的に問題ないか確認する」工程が不可欠になっています。

AI 記事のコンプライアンスが問題になる背景

「AI で作った記事をクライアントに納品したら、法務部門から差し戻しを受けた」。代理店のコンテンツディレクターなら、こんな経験が一度はあるのではないでしょうか。AI を使った記事制作は圧倒的に効率的ですが、法令遵守の観点では新たなリスクを生んでいます。

AI が「もっともらしい嘘」を書いてしまう問題

AI は大量のデータを学習して文章を生成しますが、法的に正確かどうかを判断する能力は持っていません。たとえば、健康食品について「がんの予防に効果がある」と断定的に書いてしまうことがあります。人間が読むと自然な文章に見えるため、チェックをすり抜けてしまうケースが少なくありません。

業界関係者の間では、AI が生成した健康・美容系の記事には高い確率で薬機法上の問題表現が含まれると指摘されています。AI の文章は流暢であるがゆえに、違反表現を見落としやすいのです。

人間のチェック体制が追いつかない現場の実態

月に数十本、場合によっては100本以上の記事を制作する代理店では、1本ずつ法令チェックを行う時間がありません。ライターが書いた原稿をディレクターが確認し、さらにクライアントの法務部門がチェックする。このフローを AI 記事の量産ペースで回すのは現実的ではありません。

結果として、チェックが形骸化し、リスクのある記事がそのまま公開されてしまう。これが多くの現場で起きている実態です。

クライアントから指摘される前に気づけるか

代理店にとって最も避けたいのは、クライアントや消費者庁からの指摘を受けることです。法令違反が発覚すれば、記事の取り下げだけでなく、クライアントとの信頼関係に大きなダメージを与えます。問題は「違反しているかどうか」ではなく、「納品前に気づけるかどうか」にあります。

AI 記事で気をつけるべき 3 つの法律

AI で記事を作成する際に特に注意すべき法律は、薬機法・景表法・著作権法の 3 つです。それぞれの法律がどのような場面でリスクになるのか、具体例とともに整理します。

薬機法 - 健康・美容系の効能表現が最大のリスク

薬機法（医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律）は、医薬品や化粧品、健康食品に関する広告表現を規制する法律です。

AI が特にやりがちな違反表現の例を見てみましょう。

薬機法違反には、2 年以下の懲役または 200 万円以下の罰金が科される可能性があります。さらに 2024 年の法改正により、課徴金制度の対象が広がり、違反時の経済的リスクはより大きくなりました。

景表法 - 「No.1」「最安値」など優良誤認のワナ

景品表示法（不当景品類及び不当表示防止法）は、消費者を誤認させるような表示を禁止する法律です。AI は学習データに含まれる広告表現を引用しやすく、根拠のない比較優良表現を生成することがあります。

よくある違反パターンは以下のとおりです。

• 「業界 No.1 の満足度」 - 調査データの根拠がない場合は優良誤認（実際より著しく優良であると消費者に誤認させる表示）
• 「最安値保証」 - 常時最安値である根拠がなければ有利誤認（取引条件が実際より著しく有利であると誤認させる表示）
• 「他社の 2 倍の効果」 - 比較条件や根拠が不明確

2026 年現在、消費者庁はステルスマーケティング規制を強化しており、AI 生成コンテンツについても監視の目が厳しくなっています。根拠のない表現は、措置命令や課徴金の対象になり得ます。

著作権法 - AI が生成した文章の類似性リスク

AI は学習データをもとに文章を生成するため、既存のコンテンツと表現が似てしまうリスクがあります。文化庁の「AI と著作権に関する考え方」の公表や、AI 事業者ガイドラインの策定を受けて、AI 生成コンテンツの著作権に関する法的整理が進んでいます。

注意すべきポイントは 3 つあります。

1. AI 生成文が既存の著作物と類似していた場合、利用者が著作権侵害の責任を負う可能性がある
2. AI が生成した文章自体には著作権が認められない場合がある（人間の創作的寄与が必要）
3. 画像や図表の生成では、学習元データの権利関係にも注意が必要

代理店・マーケ担当者が実践すべきコンプライアンス対策 5 つ

法律の知識だけでは、現場のリスクは減りません。ここでは、代理店やマーケティング担当者が日々の業務フローに組み込める具体的な対策を 5 つ紹介します。

記事作成前のキーワード・表現チェックリスト

記事を書き始める前に、使用するキーワードや表現をあらかじめチェックする仕組みを作りましょう。特に健康・美容・金融系の記事では、NG ワードリストを事前に用意しておくことが有効です。

チェックリストの例として、以下の項目を確認します。

• 効能・効果を断定する表現が含まれていないか
• 「No.1」「最安」など根拠が必要な比較表現がないか
• 特定の商品名やブランド名を不適切に使用していないか
• 医療行為と誤認される表現がないか

AI 生成後の法令チェックフローを整備する

AI が記事を生成した後、公開前に法令チェックを行うフローを必ず整備してください。チェックの手順を明文化し、チーム全体で共有することが重要です。

推奨するフローは以下のとおりです。

1. AI による記事生成
2. ライター/ディレクターによる内容確認
3. 法令チェック（NG 表現の有無を確認）
4. 修正が必要な場合は差し戻し
5. 最終確認後に公開

このフローを毎回確実に実行できる仕組みをつくることが、リスク回避の第一歩です。

業界別の NG 表現を社内で共有する

薬機法や景表法で問題になる表現は、業界ごとに異なります。健康食品、化粧品、金融商品、不動産など、担当する業界ごとの NG 表現をまとめた社内資料を整備しましょう。

ダブルチェック体制（AI + 人間）を構築する

AI によるチェックと人間によるチェックを組み合わせるダブルチェック体制が、現時点で最も効果的な方法です。AI は大量の記事を高速にスキャンして NG 表現の候補を抽出し、人間はその結果を判断して最終的な可否を決める。この役割分担により、精度と効率を両立できます。

人間だけのチェックでは見落としが発生し、AI だけのチェックでは文脈を読み誤ることがあります。両方の弱点を補完する体制を目指しましょう。

チェック履歴を残してクライアントに説明できるようにする

法令チェックを実施したという記録を残すことは、クライアントへの説明責任を果たすうえで非常に重要です。「いつ、誰が、どの記事に対して、どのようなチェックを行い、どのような修正を行ったか」を記録しておけば、万が一の指摘に対しても迅速に対応できます。

チェック履歴は、コンプライアンス意識の高さを示す証拠にもなります。クライアントとの信頼関係を築くうえで、大きな武器になるはずです。

AI を使ったコンプライアンスチェックという選択肢

ここまで紹介した対策を、すべて手作業で行うのは大変です。そこで注目されているのが、AI を活用したコンプライアンスチェックです。

手作業チェックの限界と AI チェックのメリット

手作業でのコンプライアンスチェックには、いくつかの限界があります。

• 1 記事あたり 30 分〜1 時間のチェック時間がかかる
• 担当者の知識レベルによってチェック品質にばらつきが出る
• 月間数十本の記事を安定してチェックし続けるのが難しい
• 法改正への対応が遅れがち

AI によるチェックは、これらの課題を解決する手段になります。大量の記事を短時間でスキャンし、NG 表現の候補を自動で抽出する。法令データベースを常に最新の状態に保つことで、法改正への対応漏れも防げます。

ただし、前述のとおり AI チェックだけで完結させるのではなく、人間による最終判断を組み合わせることが前提です。

spotyou のコンプライアンスチェック機能でできること

spotyou では、記事生成に加えて、生成した記事のコンプライアンスチェック機能を提供しています。記事を生成した後、薬機法・景表法の観点から NG 表現の候補を自動で検出し、修正案とともに提示します。

チェック結果は履歴として残るため、クライアントへの説明資料としても活用できます。記事の制作からチェックまでを一つのツール内で完結できるため、フローの分断を防ぎ、チェック漏れのリスクを軽減します。

まとめ

AI を活用した記事制作は、効率化の面で大きなメリットがあります。しかし、法令遵守の責任は AI ではなく、記事を公開する事業者にあります。

この記事のポイントを整理します。

• AI 生成記事には薬機法・景表法・著作権法の 3 つの法的リスクがある
• 事前の NG ワードチェック、生成後の法令チェックフロー、ダブルチェック体制が有効
• AI と人間を組み合わせたコンプライアンスチェックが、精度と効率を両立する最善策
• チェック履歴を残すことで、クライアントへの説明責任を果たせる

2026 年は AI 新法やガイドラインの本格適用が進み、AI 生成コンテンツへの規制はさらに厳しくなることが予想されます。今のうちにコンプライアンスチェックの体制を整えておくことが、リスクを回避しながら AI の恩恵を最大限に活用する鍵になるはずです。