株式会社プレラナ

Printing Report

印刷のAI活用レポート

刷り直し事故を、チェックの仕組みで防ぐ

印刷でAIが使える業務を5件選び、それぞれについて「人がやる場合とAIを使った場合の対比」「実際の手順とプロンプト」 「つまずきやすい点」「そのまま試せるサンプルデータ」をまとめたPDF資料です。 会社名・お名前・メールアドレス・お電話番号の4項目のご入力で、その場でダウンロードいただけます。

事例5件サンプルデータ15点PDF無料

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Contents

収録している事例

資料に入っている業務です。各ページで概要をご覧いただけます（資料には手順とサンプルデータが付きます）。

CASE 01

チラシ・パッケージ原稿のAI校正と表記ゆれ・レギュレーションチェック

原稿テキストと社内表記ルール表をAIに渡し、誤字脱字・表記ゆれ・薬機法や景表法に触れる表現を指摘一覧として出させます。

制作部（DTP・校閲）現場・製造難易度 低〜中

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CASE 02

修正前後PDFの自動差分検版と指摘反映チェックリストの生成

初校と再校のPDFをプログラムで比較し、テキストと画像の差分を一覧化して、修正指示が漏れなく反映されたかを確認します。

制作部（DTP・検版）現場・製造難易度 低〜中

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CASE 03

見積依頼メール・FAXの仕様データ化と見積下書きの自動作成

バラバラな形式で届く見積依頼から、判型・部数・用紙・加工などの仕様をAIに抽出させ、単価表と突き合わせた見積下書きを作ります。

営業部・業務課営業・見積難易度 低

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CASE 04

名刺・DMのバリアブル印刷データ整形と自動組版スクリプトの生成

客先ごとにバラバラなExcelの宛名データをAIで整形し、InDesign用の組版スクリプトもAIに書かせて差し込み印刷を組み立てます。

制作部（DTP）現場・製造難易度 高

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CASE 05

医療用医薬品の電子添文の改訂差分抽出と新旧対照表の作成

改訂前後の電子添文から項番単位で差分を抽出し、新旧対照表の下書きと、受領した改訂指示との突合結果を作ります。規制上の判定は発注元の製薬会社が行います。

制作部・医薬関連資材の校閲担当現場・製造難易度 中

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Sample Data

そのまま試せるサンプルデータ

読むだけで終わらないように、手を動かして試せるデータを付けています。自社のデータをお預かりする必要はありません。

260801_秋の新商品チラシ_原稿.docx

AI校正の入力となるチラシ原稿。意図的に7種類の誤りを埋め込んであります。

表記ルール表_ミナト百貨向け.xlsx

AIに毎回添付する社内の表記ルール一覧。

AI校正_指摘一覧_サンプル出力.csv

AIが返す指摘一覧の見本。この形式で受け取ると確認が速くなります。

260805_商品カタログ_初校.pdf

差分検版の比較元となる修正前PDF。

260808_商品カタログ_再校.pdf

初校に対して修正を加えた比較先PDF。意図的に1箇所を未修正のまま残してあります。

260806_修正指示一覧.csv

クライアントから受け取った修正指示に、自社の検版確認用に「差分検出（○×）」「確認者」の2列を足したもの。差分結果と突き合わせて使います。

260810_見積依頼メール_3件.txt

実際に届く形に近い、書式のバラバラな見積依頼メール3通。

260810_FAX見積依頼票_トウカイ食品.png

複合機で受信したFAXを想定した手書きの見積依頼票。数字の誤読が起きやすい書き方を含みます。

単価表_オフセット印刷.xlsx

見積金額の下書きを自動計算するための単価マスタ。

260812_名刺データ_客先入稿版.xlsx

客先から届いた、自社フォーマットと異なる形のバリアブル入稿データ。整形が必要な状態です。

標準フォーマット_名刺.csv

変換先となる自社の標準フォーマット。列名と順序を固定します。

はみ出し処理ルール_タチバナ産業.txt

はみ出したレコードをどう処理するかを決めた、客先ごとの取り決めメモ。

電子添文_改訂前_サンプル.txt

差分抽出の比較元となる改訂前の電子添文。実在の医薬品とは無関係な架空の内容です。

電子添文_改訂後_サンプル.txt

改訂案。内容の変更・追加・削除・表記のみの変更を意図的に混在させてあります。

改訂指示一覧_サンプル.txt

改訂の根拠となる指示。差分と突き合わせて、反映漏れを検出するために使います。

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FAQ

よくあるご質問

クライアントから預かった未公表の原稿を、社外のAIサービスに貼り付けても問題ないでしょうか。
契約と設定の両方を確認してから判断してください。確認する点は3つです。第1に、利用しているサービスの利用規約で、入力データが学習に使われない設定になっているか。第2に、クライアントとの秘密保持契約で、外部サービスへの入力が制限されていないか。第3に、社内で誰がどの案件をAIに入力してよいかのルールがあるか。この3つが整うまでは、公表済みの過去案件で練習する運用をおすすめします。研修では、この3点をどう確認するかをコースの中で扱います。演習には当社が用意しているサンプルデータを使うため、御社の原稿を持ち込む必要はありません。自社の規約や契約を実際に確認し、社内ルールとして整える作業は、研修とは別契約の導入支援で承ります。
AIの校正を通したのに誤植が残った場合、責任はどこにあるのでしょうか。
責任の所在は、AI導入の前と変わりません。校了の判断をした人にあります。ですから運用設計では、AIの出力を「指摘の候補一覧」に限定し、採否の判断者を必ず記録する形にします。指摘一覧に「採否」「判断者」の列を設けるのは、この理由からです。AIの出力をそのまま校了データへ反映する運用は、事故が起きたときに経緯を追えなくなるため採用しません。人の判断を減らすのではなく、判断に集中できる状態を作るのが目的です。
InDesignやIllustratorのファイルを、AIが直接読んだり編集したりできますか。
ネイティブファイルをAIが直接開いて編集することはできません。実務では2つの経路を使います。1つは、テキストやPDFとして書き出したものをAIに読ませ、指摘や差分を出させる経路です。もう1つは、InDesignのスクリプトをAIに書かせ、そのスクリプトがファイルを操作する経路です。前者は校正と検版、後者は自動組版で使います。どちらもファイル本体の編集は、DTP担当がアプリケーション上で行います。
社員10名程度の印刷会社でも取り組めますか。専任の担当者を置く余裕がありません。
専任者は必要ありません。最初に取り組むなら、見積依頼の仕様データ化をおすすめします。プログラムを書かず、既存のスプレッドシートとチャット形式のAIだけで始められるためです。所要は、抽出項目の設計に半日、プロンプトの調整に数日です。校正やPDF差分検版はスクリプトを使いますが、そのコード自体もAIに書かせます。研修は、ご用意しているコースから該当するものを選んで受講する形です。演習は当社のサンプルデータで行うため、受講のために自社で教材を準備する必要はありません。研修のあとに自社の判断基準を言語化し、運用として定着させる作業は、別契約の導入支援で承ります。
薬機法や景表法のチェックをAIに任せて、法的に大丈夫でしょうか。
最終判断をAIに任せる運用は避けてください。AIができるのは、確認が必要な表現を拾い上げるところまでです。実際に問題があるかは、根拠データの有無や商品区分によって変わり、その情報はAIが持っていません。研修では、AIの出力を「確認候補」として扱い、判定者を記録する運用の考え方をコースの中で学びます。ベテラン1名に集中していた確認作業を、候補の洗い出しと最終判断に分ければ、判断そのものは残しつつ滞留を減らせます。御社の判断基準を実際に書き出し、運用の形にするところは、別契約の導入支援で承ります。
AIを入れると、校閲やDTPの担当者の仕事がなくなるのではと不安の声があります。
実際に減るのは、照合と転記の時間です。判断の仕事は残り、むしろ比重が増えます。たとえば校正では、表記ゆれの検出はAIが担い、その表現をこの商品で使ってよいかの判断が人に残ります。自動組版では、データ整形はスクリプトが担い、はみ出した役職名をどう組むかの設計が人に残ります。研修では、この「人に残る領域」がどこかを、選んだコースの中で整理します。作業を奪うのではなく、判断できる人を増やす取り組みとして進めます。

助成金について

研修の導入にあたっては人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）が 対象になる場合があります。弊社は申請の代行は行っておりません。 ご希望に応じて提携の社会保険労務士をご紹介いたします （社労士への申請委託には別途手数料が発生します。目安は助成金額の10〜15%程度です）。 貴社ご自身でのご申請や、お付き合いのある社労士の先生へのご依頼も可能です。 いずれの場合も、計画届に必要なカリキュラム・訓練時間などの資料は弊社からご提供いたします。

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