プロンプト差分画像レビュー 2025 — ブラウザLLMでブランド逸脱を抑制

Web 制作チームは、生成 AI が生み出す大量の画像バリエーションを短時間で精査しなければなりません。バックエンドでのバッチ選別だけでは、最新キャンペーンやローカライズ案件に必要なスピード感を満たせません。本稿では、ブラウザ内の LLM でプロンプト差分とビジュアル要素を照合し、ブランドガイドライン違反や著作権リスクを素早く判定するレビュー環境を解説します。

TL;DR

• プロンプト差分を AST 化し、ブランド・権利関連の禁止語をハイライト。
• Canvas Fingerprint と画像特徴量を WebAssembly で抽出し、LLM へミニバッチ送信。
• alt-safety-linter や consent-ledger と連携し、UI 内でリスクをステータス表示。
• レビュー結果を audit-logger に記録し、監査証跡を自動生成。
• 異常検知ロジックは AI 画像インシデント・ポストモーテム 2025 の手法で定期的に改善。

1. レビュー・ワークベンチの構成

UI レイアウト

プロンプト差分解析

1. 生成前後のプロンプトを AST に変換し、style, subject, location ノードを抽出。
2. 差分ノードを riskMatrix.json と照合し、ブランド逸脱フラグ (brandOffSpec) を付与。
3. 差分結果を LLM へ送り、視覚特徴量との矛盾スコアを計算。

const diff = promptDiff(before, after);
const flagged = diff.filter(node => riskMatrix[node.value]);
const payload = {
  text: flagged.map(f => f.value).join(', '),
  vision: encodeFeatures(await extractEmbedding(imageBlob)),
};
const verdict = await llm.evaluate(payload);

2. リスク評価の自動化

視覚特徴量パイプライン

• WebAssembly で BRISK + COLOR MOMENT を計算し、3KB 以下の埋め込みに圧縮。
• Embedding は JSON Web Encryption で暗号化し、consent-ledger に利用同意と紐付け。
• 既存の 生成画像品質ガバナンス 2025 と同等のルールを再利用すると効率的。

LLM 評価プロンプト

• ブランドポリシー: 「露出度」「ロゴ改変」「禁止カラー」のスコアを 0-5 で算出。
• 著作権: 「既存作品と酷似」「ストック素材との重複」を分類し、スコア >=3 で要レビュー。
• アクセシビリティ: 文字テキストの可読性、オーバーレイ contrast をチェック。

3. レビューのオペレーション

セッション管理

• レビュー開始時に sessionId を発行し、操作ログを audit-logger へ書き込み。
• 判定結果は Git へ自動 PR として保存し、リアルタイム資産整合性監査 2025 と整合。
• フィードバックが 3 件以上集まったプロンプトは自動でリジェネレートキューに送る。

QA チェックリスト

• [ ] プロンプトから生成されたテキスト要素に対し、Contrast 比が 4.5:1 を下回らない。
• [ ] 著作権リスクが高い場合、metadata-audit-dashboard で権利情報を付与。
• [ ] LLM からの指摘が 3 項目以上なら自動で「再生成」タグを付与。
• [ ] ギャラリーで承認済み画像のみが公開ストレージへ移動するルールを定義。
• [ ] 週次で LLM のレビュープロンプトを更新し、検出漏れを分析。

4. 指標とレポーティング

まとめ

プロンプト差分レビューは、生成 AI 時代のガバナンスを Web チームが自ら担うための重要な基盤です。ブラウザ内 LLM と WebAssembly を組み合わせれば、アップロード不要で即時にリスクを評価でき、承認プロセスの高速化と監査性向上を両立できます。ブランドの信頼を守りながらクリエイティブなアウトプットを拡充するために、今日からレビュー環境のモダナイズを進めましょう。