生成AIが一次審査、人が最終判断で交通広告の審査時間半減を目指す仕組み

効いたのは、3種類の審査を Gemini に任せつつ、合否の最終判断だけは人の手元に残した役割の線引きです。広告主審査・商材審査・意匠審査という区分は、もともと業務側にあった審査の型であり、そこにAIを丸ごと置き換えるのではなく差し込む形をとっています。公共空間に掲出される広告という性質上、判断の責任を人が引き受けられる構造を保ったことが、現場が結果を信頼して使える前提になったと考えられます。

技術面で要になったのは、審査基準を条文単位に切り分けて管理・実行するという設計です。広告審査規定には数百に及ぶチェック項目があり、3種類それぞれ10分以内・合計30分以内という厳しい性能要件が課されていましたが、入力トークンが上限に近づくと回答精度が落ちるというLLMの傾向を前提に、大きな規定を一度に投げず条文ごとに分割しています。この分割は、非同期で大量のリクエストを同時にさばくキューイング構成と組み合わせることで、精度と速度のどちらかを諦める必要をなくしました。数百規模の同時リクエストで避けられない一時的なエラーには、指数関数バックオフによる再試行を用意しています。

もう一つの柱は、精度を運用しながら育てていく回路を最初から組み込んだことです。審査基準に沿ったプロンプトを画面上で作成し、テストデータで実際の挙動を確かめられるようにしたうえで、AIの回答に問題があれば担当者がその場でフィードバックを入力し、プロンプト改善へ回せる導線を設けました。さらにLLMOps（生成AIの運用改善を支える仕組み）ツールのLangfuseで、審査基準ごとの実行時間や回答内容、トークン消費量を追える状態にしています。改善の担い手を開発側だけに置かず、審査担当者の気づきが基準の更新につながる設計にした点が、この仕組みを一過性で終わらせない工夫といえます。