Who（誰が）
食品メーカーの販促担当者、ECモール出店者、スーパー・ドラッグストアのチラシ制作部門、広告代理店の制作担当者が主な利用者である
対象とする社会課題：食品販促物の景品表示法・食品表示法違反をAIが自動検知し出稿前に防ぐ仕組み
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
食品メーカーやスーパーの販促担当者は月に何十枚もチラシやPOPを作るが、法務担当は多くて数名しかおらず、全件を専門家が見る余裕はない。忙しい時期ほどチェックが甘くなり、気づかないまま消費者を誤認させる表示が出てしまう。専門家に都度確認する費用と時間もかけられない現場にこそ、出稿前に自動で危うい表現を拾う仕組みが要る。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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AI表示コンプライアンスチェッカー「テキジトル」は、食品メーカーの販促担当者やスーパーのチラシ制作部門が、チラシPDFやPOPデザイン、EC商品ページURL、SNS広告画像をWeb画面またはSlackにアップロードするだけで、景品表示法・食品表示法・健康増進法の違反リスクをAIが数分で判定するサービスです。
「No.1表示の根拠は十分か」「産地表示に誤りはないか」といった文言・強調表現をOCRとレイアウト解析で読み取り、消費者庁の措置命令事例約400件と照合して「即NG」「要修正」「注意」の3段階で表示します。該当箇所には根拠条文と過去事例が自動で紐づき、担当者はAIとのチャットで法令に沿った代替表現を相談できます。季節商戦前の制作ラッシュでも、法務1〜2名体制での目視確認という限界を、出稿前チェックの自動化で解消します。
食品メーカーやECモール出店者、スーパーの販促担当者は、チラシ・POP・EC商品ページ・SNS広告を月に数十〜数百点作成しているが、法務部門の人員は多くの中小企業で1〜2名しかおらず、全件を専門家が目視確認できていない。
消費者庁は2023年度に景品表示法に基づく措置命令を40件超発出し、No.1表示や健康効果の誇大表示、産地・原材料の虚偽記載が繰り返し指摘されているが、現場は「どこまでが違反か」の判断基準を持たないまま制作を進めている。特に季節商戦前は制作物が短期間に集中し、チェック漏れが発生しやすい。違反が発覚すると措置命令・課徴金(売上の3%)に加えSNSで炎上し、ブランド価値の毀損につながるが、外部法律事務所への都度確認は1件あたり数万円・数日を要し費用対効果が合わない。結果として「バレなければ良い」という運用が横行し、消費者の誤認リスクが常態化している。
画像認識AI(OCR+レイアウト解析)がチラシ・POP・バナー画像から文言と強調表現(色・フォントサイズ・矢印等の視覚的誘導)を抽出し、自然言語処理モデルが景品表示法・食品表示法の条文および消費者庁の措置命令データベース(約400件超を教育データとして構築)と照合してリスクスコアを算出する。
生成AI(対話型LLM)が違反箇所の解説と法令準拠の代替表現案を提示し、担当者との1対1のチャットで修正案をブラッシュアップする。機械学習モデルは過去の判定結果と人間の最終判断(法務担当の承認/否認)を学習データとして継続的に精度を改善し、業界(健康食品/生鮮/加工食品)ごとにチューニングされた判定基準を適用する。
販促担当者がチラシPDF・POPデザインファイル・ECページURL・SNS広告画像をWeb管理画面またはSlack/Chatworkにアップロードすると、AIが画像内の文言・表示レイアウト・添付テキストを解析し、景品表示法(優良誤認・有利誤認)、食品表示法(原産地・添加物・栄養成分)、健康増進法の違反リスクを判定する。
判定結果は「即NG(赦免不可)」「要修正(根拠資料提出で解消可)」「注意(表現の緩和推奨)」の3段階で表示され、該当箇所には根拠となる過去の措置命令事例・ガイドライン条文が自動で紐づけられる。担当者はAIとのチャット対話で「この表現をどう修正すれば良いか」を質問でき、AIが法令に沿った代替表現を複数案提示する。修正版を再アップロードすると差分を自動再チェックし、最終的に「出稿可」の承認ログが残るため、社内決裁や外部指摘への説明責任も担保される。月次では登録済みの全販促物を横断的に再スキャンし、法改正や新たな措置命令事例に基づく遡及リスクをアラートする。
| 外部法律事務所への都度確認費用(1件3万円×月10件想定) | 年間約360万円 |
| 措置命令・課徴金リスク(売上の3%、中堅食品メーカー想定) | 発生時1,000万円〜数千万円規模の想定 |
| 炎上対応・謝罪対応にかかる広報人件費・機会損失 | 1件あたり50万円〜200万円の想定 |
| 法務担当者の残業代・人件費(繁忙期のチェック業務超過分) | 年間約120万円の想定(月10時間×2名×時給換算) |
| セルフサービスプラン(中小・EC事業者向け) | 月額5万円 |
| エンタープライズプラン(大手・代理店向け、専属サポート付き) | 月額30万円 |
| 従量課金チェック(都度利用、1件1,000円想定・月50件) | 月額5万円 |
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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
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食品メーカーやスーパーの販促担当者は月に数十〜数百点のチラシ・POP・EC商品ページを制作しているが、法務部門は1〜2名しかおらず全件の目視確認ができていない。
消費者庁は2023年度に景品表示法の措置命令を40件超発出しているが、現場は「どこまでが違反か」の判断基準を持たないまま制作を進めている。外部法律事務所への都度確認は1件あたり数万円・数日を要し費用対効果が合わず、結果として「バレなければ良い」という運用が横行し、消費者の誤認リスクが常態化している。
検証・パイロットフェーズ(0〜12ヶ月)は判定モデルの精度や要件が固まっておらず仕様変更が頻発するため準委任契約が向く。
正式ローンチ以降のSaaS基盤開発(UI改善、Slack/API連携等)は要件確定後に機能単位で請負契約に切り替え、範囲と検収基準を明確にすると管理しやすい。発注時は「適合率85%」等のKPIを請負の納品条件に含めず努力目標として扱い、措置命令事例約400件の教育データや判定モデルの著作権・利用権の帰属を契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 食品メーカー・EC事業者・スーパーの販促/マーケティング担当者 |
| セカンダリ | 社内法務担当者、広告代理店の制作担当者、提携法律事務所の弁護士 |
| 管理 | テキジトル運営側のカスタマーサクセス・措置命令データベース管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| ファイル入稿機能 | PDF/画像/URLをWebまたはSlack/Chatworkから受付→形式変換し解析キューへ登録 |
| OCR・レイアウト解析 | 画像→OCRで文言抽出、色・フォント・矢印等の強調表現を検出→構造化データ化 |
| 違反リスク判定エンジン | 構造化データ→NLPが法令条文・措置命令400件DBと照合→リスクスコア算出 |
| 3段階判定表示 | リスクスコア→即NG/要修正/注意に分類→該当箇所を画面上でハイライト表示 |
| 根拠事例自動紐付け | 違反箇所→過去措置命令事例・ガイドライン条文を検索→該当箇所に併記表示 |
| AI対話修正支援 | 担当者の質問文→生成AIが法令準拠の代替表現を複数案生成→チャットで提示 |
| 差分再チェック | 修正版ファイル→旧版との差分抽出→変更箇所のみ再判定し結果更新 |
| 承認ログ管理 | 出稿可否の承認操作→承認者・日時・判定結果を記録→PDFログ出力 |
| 月次一括再スキャン | 登録済み全販促物→最新法令・措置命令DBで再判定→遡及リスクをメールアラート通知 |
| 弁護士二次レビュー連携 | 要確認案件を選択→提携法律事務所へ取次依頼送信→レビュー結果を画面へ反映 |
| 判定モデル継続学習 | 法務担当の承認/否認結果→教師データ蓄積→業界別モデルを月次再学習 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, 会社名, 業種区分, 契約プラン, 契約開始日, 担当者数上限 |
users | user_id, org_id, 氏名, メールアドレス, 権限区分, 最終ログイン日時 |
materials | material_id, org_id, ファイル種別, ファイルURL, 媒体区分(チラシ/POP/EC/SNS), アップロード日時 |
scan_results | result_id, material_id, 判定区分(即NG/要修正/注意), リスクスコア, 対象法令, 判定日時 |
violation_points | point_id, result_id, 該当テキスト, 座標情報, 根拠条文ID, 根拠事例ID |
legal_cases | case_id, 措置命令年月日, 事業者名, 違反類型, 条文参照, 事例概要文 |
chat_sessions | session_id, result_id, user_id, 質問内容, AI回答内容, 修正案採用フラグ |
approval_logs | log_id, material_id, 承認者user_id, 承認区分(出稿可/否), 承認日時, コメント |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・組織選択画面 |
| 2 | 販促物アップロード画面 |
| 3 | 判定結果一覧画面 |
| 4 | 判定詳細・根拠条文表示画面 |
| 5 | AIチャット修正提案画面 |
| 6 | 出稿承認・履歴確認画面 |
| 7 | 月次再スキャンアラート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Google Cloud Vision API(画像内文言・レイアウトのOCR抽出精度が高い) |
| 2 | OpenAI GPT-4o API(条文照合と代替表現生成の対話品質が高い) |
| 3 | AWS(ECS/S3等、実績豊富でスケール調整しやすい) |
| 4 | PostgreSQL(条文・事例・判定結果の関係データ管理に適する) |
| 5 | Elasticsearch(措置命令事例400件超の類似検索を高速化) |
| 6 | Next.js(React)(管理画面のSSRと開発速度を両立) |
| 7 | Slack API/Chatwork API(既存の制作フローに追加作業なく組込可能) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS本体の月間稼働率99.5%以上、季節商戦前(繁忙期)は保守作業を停止 |
| 性能 | 性能: 画像1枚あたりの判定処理を平均15秒以内、同時アップロード500件までキュー詰まりなく処理 |
| セキュリティ | セキュリティ: アップロードファイルはAES-256で暗号化保存、アクセス権限を企業・拠点単位でロール制御 |
| データ保持 | データ保持: 判定ログ・承認履歴を5年間保存(措置命令の遡及調査対応のため) |
| 更新運用 | 更新運用: 措置命令データベースと法令条文を月次で更新、更新後24時間以内に判定モデルへ反映 |
| 拡張性 | 拡張性: API連携先(Adobe/Canva/楽天/Amazon等)の追加を四半期ごとに2〜3件のペースで対応 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 措置命令事例とガイドラインをExcelで整理したチェックリストを作り、担当者がチラシ・POPの画像を目視でチェックして「即NG／要修正／注意」を人力で判定し、業界担当者に精度と使いやすさを確認してもらう。 | 資料作成の人件費と数社への訪問交通費程度で収まる水準 |
| ②最小システム | Web管理画面またはSlack連携で画像をアップロードし、OCRとルールベースの簡易判定で「即NG／要修正／注意」を自動表示するだけの小さなツールを作り、パイロット企業に実業務で使ってもらい適合率を測る。 | 外部エンジニアへの短期委託費とクラウドAPI利用料が中心で、自社開発なら人件費のみで収まる水準 |
| ③本開発 | 自然言語処理モデルと生成AIによる代替表現提案、法務担当の承認結果を学習に取り込むフィードバックループ、月次の全件再スキャン機能を実装し、業界別（健康食品・生鮮・加工食品）に判定基準をチューニングする。 | 外注開発で数か月分の開発費規模となり、継続的なクラウド利用料と法令データベース更新の人件費が上乗せされる水準 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
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10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 消費者庁表示対策課の景品表示法担当職員 | 措置命令の運用実態と判断基準の勘所を一次情報で把握するため | 消費者庁の意見交換会・パブコメ窓口経由でヒアリング依頼を申請 |
| 食品メーカーの広告・販促部門の法務担当者(中堅企業、専任1〜2名規模) | 現場のチェック運用と月次制作物量、外部弁護士利用実態を確認するため | 日本フランチャイズチェーン協会や取引先紹介で担当者に接触 |
| 景品表示法・食品表示法専門の弁護士(広告法務専門事務所パートナー) | 二次レビュー連携の実務設計と教育データ監修者候補として | 消費者法ニュースレター発行事務所に直接問い合わせ・紹介依頼 |
| 全国スーパーマーケット協会の事務局担当者 | チラシ制作部門の課題感と会員社への紹介チャネル可能性を探るため | 協会公式サイトの問い合わせ窓口から事業説明資料を送付し面談依頼 |
| 食品表示検定協会の研修担当者 | 業界別チェックリスト・研修パッケージ共同開発の提携可能性を探るため | 協会主催セミナーに参加し名刺交換後にオンライン面談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 業界団体の勉強会・分科会 | 全国スーパーマーケット協会や日本フランチャイズチェーン協会の法務・品質保証系の勉強会に「景表法違反事例の無料勉強会を開催させてほしい」と申し出て、参加企業に個別ヒアリングを依頼する。 |
| 広告代理店への卸提案 | 食品広告を扱う代理店の制作担当者に「入稿前チェックをAIで代行し、貴社の校正工数を減らせないか一緒に検証したい」と持ちかけ、試験導入クライアントを紹介してもらう。 |
| 食品メーカーの広報・マーケ部門への直接アプローチ | 過去に措置命令を受けた企業や同業種の広報担当者にLinkedIn・電話で「同種の表示リスクを事前に防ぐ仕組みを一緒に試してもらえないか」と依頼する。 |
| 提携法律事務所からの紹介 | 消費者法・広告法務を扱う法律事務所に「顧問先で法務確認が滞留している企業があれば、一次スクリーニングとして無償で試してもらえないか」と紹介を依頼する。 |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（創業融資） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計700万円の想定）を受けられ、AI開発人件費やデータベース構築費に充当できるため候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業直後の代表1名体制も対象になりうる） | パイロット導入企業を増やすための展示会出展費・広告費・営業資料作成費など販路開拓の費用が対象になりやすいため候補になる。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援類型） | 革新的なサービス・システムを開発する中小企業 | 画像認識AIと自然言語処理モデルを組み合わせた判定エンジンの試作開発費が対象になりうるため候補になる。 |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部を助成対象にできるため、法務アドバイザーや営業担当の採用費に活用できる候補になる。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（ITベンダーとして登録する側にもメリットがある制度） | 自社をITベンダーとして登録すれば顧客企業側の導入費用を補助対象にでき、営業提案時の後押しになるため候補になる。 |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
同じ農業・食料領域に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。