Allganizeは、「AIの力ですべてのビジネスワークフローを自動化」することをビジョンに掲げ、シリコンバレーで2017年に創業したグローバルAIカンパニーです。日米韓を中心に、企業の生産性向上やDXを実現するためのオールインワンの生成AI・LLMソリューションを提供しています。

企業における生成AI・LLM活用の課題として、導入運用コストの高さ、運用の難易度が挙げられます。Allganizeは、多くの企業がAIで業務を自動化できるよう、従来のAIの企業活用の課題を覆すために「精度の高さ」だけでなく、「導入運用の容易さ」「コストパフォーマンスの良さ」も同時に追求し、企業が無理なく導入でき、成果を上げることができる生成AI・LLMソリューションの提供にこだわってきました。

2024年2月、Allganizeは薬機法チェック業務を生成AI・LLMでサポートする「薬機法チェックアプリ」をリリースしました。

なぜ薬機法対応業務に特化した生成AI・LLMアプリを開発したのか、携わったメンバーに話を聞きました。

■薬機法とは？

薬機法の正式名称は、「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」で、医薬品、医薬部外品、化粧品、医療機器、再生医療等製品について、品質、有効性、安全性を確保することなどにより、保健衛生の向上を図ることを目的としています。

医薬品等については、製品情報が正確に伝えられなければ、その適正な使用を誤らせるおそれがあります。広告や製品パッケージの掲載内容も虚偽の内容や誇大広告とならないよう非常に細かい規制があります。また、健康食品などの「医薬品等」ではない製品については、医薬的な効能効果を謳うこと自体が禁止されています。

Allganize Japan株式会社

Solution Sales

Manager

弁護士（日本・NY州）

池上 由樹

Allganize Japan株式会社

Product Sales

Manager

三角 将史

Allganize Japan株式会社

Product Sales

Senior Specialist

稲田 淳

Allganize Japan株式会社

Product Sales

Specialist

板倉 涼花

弁護士としての法律専門知識を活かし業務負担を減らしたい。薬機法チェックアプリの開発へ

ー 池上さんは、営業マネージャーとして活躍しながら、日本とニューヨークの弁護士資格も保有する異例の経歴をお持ちです。今回の薬機法チェックアプリも池上さんが中心に開発されたと聞いていますが、どのような背景があったのか教えてください。

池上）Allganizeは、”AIで業務を自動化し、ヒトにはヒトにしかできない価値のある業務に取り組める環境を作る” ことを目指しています。私が弁護士として様々な業務や案件に携わってきた中で、リーガル関連業務の半分は自動化できると考えており、弁護士観点でも生成AI・LLMを活用したアプリを作りたいと考えていました。

ーリーガル領域で自動化可能な業務とは、どのようなものでしょうか？

池上）わかりやすくするために、契約書のレビューを例に上げます。契約書の雛形と変更点を照合し、弁護士が懸念点などを洗い出し変更案を戻すのですが、照合作業など定型作業も多く含まれています。契約書以外にも、法令遵守の観点でレビューが必要なものは多数ありますが、法律・規則・ガイドライン・通達などが細かく整備されている領域は、形式的な一次チェック作業が多数あり、この点は、AIにより自動化しやすい傾向にあります。一方で、抽象度の高い規制との照合やリスク判断などは、弁護士がケースバイケースで頭を使って対応する必要があります。薬機法がまさに前者で、一次チェックの自動化が見込まれる領域です。

ー日本では色々な法律や規制がありますが、薬機法に取り組まれたのはなぜでしょうか？

池上）薬機法は、医薬品、食品、化粧品、医療機器、小売、健康器具など、関わる企業が非常に多い法律です。製品パッケージだけでなく、広告やSNSなど、企業が発信する多くの情報に関わるので、関連企業はビジネスを行っていく上で絶対に避けられない上に、対応頻度が非常に多くなっています。

薬機法チェック業務の一次チェック作業をAIで自動化できれば、多くの企業の業務効率化に繋がり、現場にも経営面にもインパクトがあると考えました。

数百件の商品レビュー確認など、化粧品メーカーや薬機法チェック業務が大きな負担に

稲田）池上さんが検討していたタイミングで、生成AIの活用を検討されていた化粧品メーカーのお客様から、「薬機法チェック業務が負担になっている」というお声をいただいたんです。

池上）私も、医薬品メーカーのお客様にお聞きしたところ、まさに薬機法に関する照会対応を改善したい、という状況でした。

ー 実際に、お客様も薬機法対応業務に課題を感じられていたのですね。化粧品メーカー様では、どのようなお悩みをお持ちだったのでしょうか。

稲田）私が担当している化粧品メーカー様では、直販サイトに掲載するお客様レビューのチェック作業が負担になっていました。

メーカーが運営するWebサイトに掲載する口コミやレビューについては、製品紹介文と同様に薬機法に抵触していないかメーカー自身が確認しなければなりません。投稿されたレビューを社員の方が1件ずつ内容をチェックしてから公開しています。

ーどれくらいの件数をチェックされているのでしょうか？

稲田）数百件のレビューをチェックしているそうです。薬機法の知見も必要なので、知識を持つ方が行っていますが、その方も他の業務と兼務で対応されており、作業量が負担になっていました。また、新商品の発売直後やキャンペーン期間中などは、大量のレビューが寄せられ、PR観点でも素早くレビューを反映しなければなりません。化粧品は季節性もあり、量とスピードが同時に求められる時期も多く、想像以上に業務負荷が高い状況でした。商品領域やブランド毎にレビュー担当者がいるので、全社で見たら結構な負担になっているとのことです。

ー医薬品メーカー様はどのような課題をお持ちだったのでしょうか？

池上）審査担当部署と、マーケティングなどの現場部署でそれぞれ課題があります。審査部では、同じような指摘を何度も繰り返してもなかなか改善されないといった課題、マーケティング部署では審査に時間がかかるといった課題感が挙げられていました。また、審査を外部委託している会社様もあり、コストの問題や、自社にナレッジが蓄積されないという課題もあります。

利用者目線で設計したアプリ、薬機法観点での一次チェックが誰でもできるように

ーお客様の切実な声もあり、開発に踏み切ったのですね。どのように開発を進めていったのでしょうか。

池上）弁護士の知見もありますので、私が中心に開発しました。薬機法チェックは、準拠しなければならない規則、関連通達が数多くあります。そのチェックのフローは、会社によってまちまちではありますが、チェックする思考経路は共通する点があります。

その思考経路に沿う形でフローを構築し、薬機法チェックの担当者が違和感なく利用できる操作性、生成AI・LLMのチェック結果が安定しやすい仕組みも考慮して実装しました。

ー 利用者目線で、こだわったポイントはありますか？

池上）薬機法に関する知見がない方でも業務活用しやすいことを心がけました。薬機法に知見のある方は、どういった表現が抵触するか感覚的に判断できます。しかし、経験が浅い場合は非常に時間がかかるため、この業務は属人化の傾向が顕著に出ています。

そこで、原稿を連携するだけで、AIが「どの表現が」「どの規則に抵触するおそれがある」かをその場でわかりやすく解説するアプリにしました。一方で、AIが最終的なリスクジャッジをすることはまだまだ難しいですし、適切でもありません。アプリの利用者が、アプリの結果のみで最終判断を下さないよう、コンプライアンス担当部署への確認を促すメッセージを必ず表示するなどの工夫もしています。

ー 実際に私も触ってみたところ、薬機法の知識がなくても、なぜリスクがあるか一つ一つ解説してくれるので、わかりやすいと感じました。

池上）薬機法観点での一次チェックが誰でもできるようになると、多くのメリットがあります。例えば、審査部に提出する前に一次チェックすることで、審査部の負担を減らしたり、審査の時間短縮といった効果もあります。私は、会社の法務も兼ねていますが、同種のNDAチェックアプリ、景品表示法チェックアプリをチェックフローに組み込むことで、検討の時間を格段に減少することができています。

生成AIの技術を駆使した柔軟な表現チェック機能

ー その他にも、開発において工夫したことはありますか？

池上）薬機法に関わる製品の紹介文など、企業によっては表現方法を厳しく定めている場合もあります。独自のNGワードを定めている企業なども聞きますね。法令や通達上のルールを踏まえて、自社のルールを設定している企業の方が圧倒的に多い印象です。そこで、各社が自社の基準でチェックできるよう、柔軟な対応ができるチェックアプリにしました。

ー 生成AIを活用したからこそ実現できた部分も多いのでしょうか。

池上）はい。生成AIの頭脳であるLLM（大規模言語モデル）は、文章表現や人間のやり取りについて膨大な量を学習しています。表現や言葉のニュアンスも人間のように理解できるので、修飾語の比重が大きい広告文や商品レビューのチェックとの親和性が高いんです。

稲田）会社によって、表記を固定している言葉もあります。例えば、「潤い」という言葉は、漢字ではなく平仮名の「うるおい」に統一するといった感じです。生成AIだと、こういった表現チェックも薬機法チェックと連動して無理なく行うことができます。

池上）詳細は企業秘密ですが、AIに対する指示の仕方を工夫することで、個社毎の判断基準を盛り込んだり、改善案を提示したり、過去の広告をお手本に判断することもできます。原材料表示の仕方など、企業のデータベースと連携することで自社の過去の事例をもとに統一することも可能です。

リリース後の市場からのポジティブな反応と、業務効率化への期待

ー 弁護士観点での思いや、お客様のお声も盛り込んだ薬機法チェックアプリですが、お客様の反応はいかがでしたか？

板倉）想定よりもお問い合わせを多くいただきました。メーカー企業以外にも、健康器具や化粧品のECサイトの運営会社、マーケティング支援会社、製薬会社向けのコンサルティング会社など、多くの方から反響がありました。

三角）冒頭でお話のあった商品レビュー以外にも、製品パッケージの表現、商品POPなど、いろいろな用途でご検討いただいています。医薬品については、薬機法と照合する頻度という点で、病院などの処方薬よりも、小売販売する商品を扱う会社で特にニーズがある印象です。

ー チェック結果のわかりやすさや、基準設定の柔軟性などについて、お客様からのお声はありましたか？

三角）薬機法チェックに関わる方にデモをお見せすると、一見して「これはいいね！」という反応です。カスタマイズできる点も高評価で、汎用的な広告チェックツールでは対応できなかったことも実現できる、というお声をいただいています。実際にお客様向けにカスタマイズしたものを検証いただいているところです。

池上）完成した薬機法チェックアプリを製薬会社にご案内したところ、審査部の負担軽減、チェック作業の内製化が可能になる他、知識の標準化ができることも導入効果として期待できるとのこと。

板倉）薬機法チェック業務は販促プロジェクトの中で発生することも多いです。今回の薬機法チェックアプリは、当社の生成AI・LLMアプリプラットフォーム「Alli LLM App Market」の生成AI・LLMアプリの一つなのですが、他にも景表法チェッカーアプリなど、様々なアプリがあります。当社の薬機法チェックアプリだと、関連業務もまるっと効率化できるのがいいね、とおっしゃっていただけています。

稲田）商品レビューなど、コメントの中にお名前などの個人情報が紛れている場合があるそうです。実際の業務では薬機法との照合だけでなく、個人情報のチェックなども同時に行っているので、一連の作業を自動化できるのはお客様目線でも良いですね。

法対応が求められる業務を、生成AIで効率化していきたい

ー 今後の展望などはありますか？

池上）嬉しいことに、お客様から多くの反響をいただいているので、フィードバックいただいた内容を反映しながらより良いアプリにしていきます。また、広告関係や医療系のソフトウェアと連携したり、お客様にとってより使いやすい提供の仕方も検討しています。

薬機法以外にも、法対応が求められる業務が複数ありますので、今後も生成AI・LLMで業務効率化を目指していきたいと思います。

（関連リンク）

・Alli LLM App Market

https://www.allganize.ai/ja/alli-llmapp-market

・薬機法チェックアプリ

https://blog-ja.allganize.ai/yakkihou_app/

【Allganize Japan株式会社】

Allganizeは、「AIによって全てのビジネスのワークフローを自動化・最適化する」というビジョンのもと、高レベルの自然言語理解とディープラーニング技術をベースに、日本、米国、韓国を中心に、グローバルで企業向けのオールインワンLLMソリューションを提供しています。グローバルマーケットでの事業経験豊富なメンバーによって創業したAllganizeは、国内外の投資家に支えられ、東京（日本）、ヒューストン（米国）、ソウル（韓国）に拠点を構え事業を展開しています。

https://www.allganize.ai/