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AIバナーがMeta審査に落ちる意外な要素と出稿前チェック

AI生成バナーの審査リスク要素をチェックする

広告コピーの審査チェックは完璧にした。それなのにMeta広告の審査に落ちる——。この経験がある人は、一度バナー画像そのものを疑ってみてください。審査に引っかかっているのは、文章ではなく画像の中の「何気ない要素」かもしれません。

前回、Meta広告のコピーをAIでチェックする仕組みを書きましたが、今回はその続きで、AI生成バナー特有の「画像側の審査リスク」の話です。

結論:AIが作るバナーには審査リスク要素が勝手に入り込む

画像生成AIでバナーを作るようになって気づいたことがあります。AIは頼んでもいないのに、「右肩上がりの矢印」や成長を演出するグラフを平気で入れてくるんです。

ビジネス系・集客系のバナーを頼むと特に顕著で、「成果が上がる」イメージを視覚的に盛ってくれます。親切心(学習データの傾向)なのですが、これがくせ者です。右肩上がりのグラフや矢印は、文脈によっては金銭的成果の暗示として審査に引っかかり得る要素だからです。

コピー側で「必ず売上が上がる」と書いたら一発アウトなのは誰でも分かります。それと同じことを、画像が黙って主張してしまっている。ここに気づかないと、「コピーは完璧なのに落ちる」という迷宮に入ります。

なぜ画像の要素で審査に落ちるのか

Meta広告の審査は、テキストだけでなくクリエイティブ全体を見ています。コピーで禁止されている表現は、視覚表現でも同じように問題になります。

たとえば、テキストで体型の変化を書けばNGですが、画像で痩せる前後を並べても同じ判定です。テキストで「あなたは太っている」と書けばNGですが、特定の体型を否定的に見せる画像も同様。つまり「文章で言えないことは、絵でも言えない」が原則です。

さらに厄介なのは、審査がAI主体で行われていることです。人間なら「これは単なる装飾のグラフ」と文脈を読んでくれるかもしれませんが、自動審査は要素として検出したものに反応します。作り手が意図していない要素で落ちるのは、だいたいこのパターンです。

AI生成バナーにありがちな危険要素

私が実際に警戒している要素を挙げます。

■ 右肩上がりのグラフ・矢印
成果や収入の増加を暗示する要素。金融・副業・ビジネス系の文脈では特にリスクが高く、AIが最も入れたがる要素でもあります。

■ ビフォーアフター風の並置
左右や上下で「変化前→変化後」に見える構図。美容・健康・ダイエット文脈では、明示的なビフォーアフターでなくても、そう見える並べ方自体がリスクです。

■ 写実的なAI人物
実在の人物と見分けがつかないAI生成人物は、AI生成コンテンツの開示問題に関わります。Metaは近年、AI生成コンテンツの検出と表示義務を強化しており、開示なしの写実的AI人物は危険度が上がっています。

■ 肌の露出・体の強調
AIに「魅力的な人物」を頼むと露出高めに寄ることがあります。露出や特定の体のパーツを強調した構図は、業種を問わず審査リスクです。

■ 数字の過剰な演出
「◯◯%」「◯倍」のような数字を画像内で大きく目立たせる演出。コピーの数値表現と同じ基準で見られると考えたほうが安全です。

出稿前チェックの仕組みに画像も組み込んだ

対策として、前回紹介したコピーの審査チェックの仕組みに、画像の判定も組み込みました。バナーの完成データを出稿前にAIに投げて、こういう観点で見てもらいます。

・画像内の視覚要素(人物・ポーズ・構図・背景・装飾)に審査リスクがないか

・ビフォーアフターに見える構図になっていないか

・AI生成人物を使っている場合、開示が必要なケースか

・画像内の文字(キャッチコピー)はテキスト基準で問題ないか

ポイントは、文章と画像を同じ基準書で判定することです。コピーはOKなのに画像だけ別基準で緩くチェックしていたら、穴はふさがりません。

運用としては「コピーのチェック→バナー生成→画像のチェック→出稿」が型になりました。AIがバナーに何を混ぜ込んでくるかは生成するまで分からないので、生成後のチェックを固定工程にしておくのが現実的です。

まとめ

・AI生成バナーには「右肩上がりの矢印」など、審査リスクになり得る要素が頼まなくても入り込む

・文章で言えないことは絵でも言えない。コピーの審査基準は視覚表現にもそのまま適用される

・「コピーは完璧なのに落ちる」ときは画像を疑い、出稿前の画像チェックを固定工程にする

コピーと画像の両面チェックを型にしてからは、審査で何かあったときも「どちら側が原因か」の切り分けがすぐできるようになりました。前回の記事とセットで、出稿前のダブルチェック体制として使ってみてください。

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