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amz-ai-image-policy-compliance

amz-ai-image-policy-compliance

github.com/jaygptproマーケティング・グロース11119 回インストール3 日前に更新
リポジトリ

amz-ai-image-policy-compliance について

amz-ai-image-policy-complianceは、提出前の商品画像を確認するAmazonセラー向けスキルです。5段階の監査で、AI生成画像や合成画像の商品再現性、開示、ポリシー上のリスクを画像ごとに確認します。

主な機能

  1. 015段階の画像監査
  2. 02実写・AI・合成画像の分類
  3. 03参照画像との商品詳細の照合
  4. 04開示要件とポリシーリスクの確認

活用シーン

  1. 01アップロード前のAI利用シーン画像の確認
  2. 02CGIやAI商品レンダリングの検査
  3. 03発売前の画像セットの監査
  4. 04不正確な描写や暗示的な主張の発見

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jaygptpro/amazon-pro-skills --skill amz-ai-image-policy-compliance

インストール後、Claude Code で/amz-ai-image-policy-complianceを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

AI 画像ポリシーへの準拠

AI 画像生成は、2025 年に Amazon のセラーの間で広く普及しました。その後、2026 年の開示および表現に関するポリシーによって、基準が引き上げられました。中核となるルールは 2 つです。セラーは、AI で大幅に生成された画像であることを明確に開示する必要があります。また、どのツールを使って作成したかにかかわらず、すべての画像で出荷される実物の商品を正確に表現する必要があります。どちらか一方でも守れないと、画像が非表示になる可能性があり、場合によってはアカウントに虚偽表示のフラグが付くこともあります。提出前に 5 つのゲートで監査すれば、アップロード前に問題を検出できます。

こんな場合に使用します

  • Nano Banana または Gemini でライフスタイルシーンを生成し、それを出品に使いたい場合
  • 実際の商品写真を CGI／AI レンダリングに置き換えた場合
  • 商品は実物だが、モデルやシーンが AI で生成された合成画像の場合
  • 一括アップロード前に、発売前の画像セットをレビューする場合

フレームワーク：AI 画像を監査する 5 つのゲート

各画像を順番に 5 つのゲートで確認します。いずれかのゲートで不合格になった場合は、次に進む前に修正してください。

ゲート質問合格条件
1. 商品写真の真正性商品の描写は実際の写真ですか、それとも AI ですか？実際の商品の写真であること。AI で作り出した商品描写は、虚偽表示ルールに抵触するおそれがあります。
2. シーンの真正性シーンが AI で生成されている場合、商品を正確に表現していますか？色、寸法、質感、素材が実物と一致していること。十分に一致していること。このスキルでは許容範囲のヒューリスティックを使用しており、Amazon が定めた数値ではありません
3. 参照画像との正確性実際の商品写真と比較した場合、どのような差がありますか？存在しない特徴を加えていないこと、サイズを誇張していないこと、素材を偽っていないこと
4. 開示画像は AI で大幅に生成されていますか？該当する場合、そのことを開示していますか？AI で大幅に生成されている場合は、わかりやすい平易な表現で目立つように開示していること（Amazon は商品説明での記載を案内しています）。軽微なレタッチであれば、開示が不要な場合があります
5. ポリシー上のリスク要因画像が、本来示すべきでないことを示唆していませんか？人物による推薦を示唆していないこと、使用例を捏造していないこと、性能に関する主張を暗示していないこと、ビフォー／アフターを捏造していないこと

このスキルがゲート 2 の一致度判定に適用するしきい値、つまり色差がおおむね Delta E 5 未満、サイズの差がおおむね 5 パーセント未満という値は、差異を検出するためのこのスキル独自の QA ヒューリスティックです。Amazon は数値による許容範囲を公開していません。実際のルールは定性的なもので、AI で大幅に生成した場合は開示し、実物の商品を正確に表現することです。

手順

  1. 画像セットの一覧を作成します。 各画像を、完全な実写、完全な AI 生成、ハイブリッド（実物の商品＋AI 生成のシーン）に分類します。

  2. ゲート 1：商品写真の真正性。 各画像について、商品部分のピクセルが実際の商品本体を撮影した写真に由来することを確認します。AI で捏造した商品描写は、2026 年の誤認表示ルールに直ちに抵触します。

  3. ゲート 2：シーンの真正性。 シーンが AI 生成の場合、実際の商品を写した参考写真を用意します。色、寸法、見えている素材や質感を照合します。以下でこのスキルが使用するしきい値（色差の上限、サイズの許容範囲）は、ずれを検出するためのスキル独自の品質確認基準であり、Amazon が公表したルールではありません。不一致があれば、プロンプトを修正します。

  4. ゲート 3：参考画像との正確性。 出品ページのメイン画像と目視で比較します。AI 画像にはあるものの、商品には存在しない特徴（余分なボタン、偽の LED、偽の質感など）があれば、フラグを立てます。作り出された要素を取り除きます。

  5. ゲート 4：開示。 画像が大部分 AI 生成の場合、購入者が理解できる明確で平易な表現で開示を追加します。Amazon の現行ガイダンスでは、商品説明の上部近くに記載するよう示されています。軽微なレタッチ（トリミング、明るさの調整、背景の削除）には、通常、開示は必要ありません。2026 年にかけてルールが厳格化されているため、記載位置と文言は Amazon のポリシーで現行のものを確認してください。

  6. ゲート 5：ポリシーリスクのフラグ。 以下のポリシーチェックリストを確認します。よくあるトリガー：商品を推奨する人間が登場する、減量のビフォーアフターシーン、あり得ない結果を示す食品の調理、子どもが大人向けの商品を使用する。

  7. 各画像の最終合否判定。 5 つのゲートすべてに合格したら公開します。不合格があれば修正します。

  8. 品質チェックを実行してから、提出します。

出力形式

## AI Image Audit. [SKU / image set]

**Per-image pass/fail**
Image # | Gate 1 | Gate 2 | Gate 3 | Gate 4 | Gate 5 | Verdict | Fix needed
1       | PASS   | PASS   | FAIL   | PASS   | PASS   | REVISE  | Remove fake LED indicator
2       | PASS   | PASS   | PASS   | PASS   | PASS   | SHIP    |
3       | FAIL   | -      | -      | -      | -      | REJECT  | Product is fully AI, re-shoot real

**Disclosure to apply**
- Per image, classify: AI-generated [yes/no], Composite [yes/no]
- If any shipping image is substantially AI-generated, add a clear plain-language
  disclosure prominently (Amazon's current guidance points to the product description).
  confirm the exact placement and wording in current Amazon policy before publishing.

**Policy risk summary**
[Any Gate 5 flags surfaced with specific revision instructions]

作業例

キッチンナイフブロックの 8 枚の画像セット。実物の商品を白背景で撮影。ライフスタイルシーン（8 枚中 5 枚）は Nano Banana で生成し、実物の商品を合成しています。

  • 画像 1～3：白背景の商品単体写真、実写。すべてのゲートに合格。公開。
  • 画像 4：AI 生成のキッチンシーンにナイフブロックを合成。ゲート 1 は合格、ゲート 2 は不合格（AI 画像では木製ハンドルの色が #6B3410 ですが、実物は #4A2510）。16 進カラーコードを指定してプロンプトを修正します。再提出します。
  • 画像 5：ナイフを手で使う AI 生成のシーン。ゲート 5 は不合格（人間が使用を推奨していると暗示され、手も AI 生成）。手を取り除き、ユーザーを登場させずに、まな板の上でナイフを使用中のシーンに修正します。
  • 画像 6：切れ味の悪い刃と鋭い刃を比較する AI 生成のビフォーアフター。ゲート 5 は不合格（性能に関する主張を暗示）。中立的な商品詳細写真に差し替えます。
  • 画像 7～8：AI 生成のシーン。すべてのゲートに合格。公開。

結果：8 枚中 5 枚はそのまま公開、3 枚を修正、Amazon へのアップロード時に却下された画像は 0 枚です。ここで検出された 3 件（色の不一致、推奨を暗示する手、偽のビフォーアフター）は、見逃した場合に掲載停止や誤認表示のフラグにつながる、まさに典型的な問題です。

品質チェック

  • ゲート 2 の比較には、レンダリング画像ではなく実物の参考写真を使用した
  • 目測ではなく、参考写真と照らし合わせて実際に色とサイズを確認した（Amazon の数値ではなく、スキル独自の基準を使用）
  • 大部分が AI 生成の画像には、Amazon の現行の記載位置に関するガイダンスに従って開示を追加した
  • ゲート 5 のチェックリストを、Amazon の現行の 2026 年ポリシー文書と照らし合わせて確認した
  • 社内での追跡用に、各画像が AI 生成かどうかを分類した

よくある間違い

  • 商品自体を AI で捏造する。 架空の商品描写は、2026 年の誤認表示ルールに抵触します。実物の商品を見せてください。
  • 色の確認を省略する。 実物の商品が AI 生成のシーンより暗い、または明るいと、顧客から返品されます。
  • 開示を省略する。 大部分が AI 生成の画像には、明確な開示が必要です。Amazon の現行の記載位置を確認し、画像の alt テキストだけで十分だと思い込まないでください。
  • AI 生成の人物が推奨を暗示する。 商品を持つ手、衣類を着用するモデル。いずれもゲート 5 のトリガーです。
  • 偽のビフォーアフターシーン。 減量、発毛、清掃の効果。即座にポリシー違反となります。

Jay GPT Pro によって構築

Amazon Pro Skills の一部です。本格的な Amazon 販売者向けの、本番環境対応のスキルです。 無料でオープンです。Jay Margaliot によって構築されました。

Amazon 販売者向けの新しい AI 活用法を毎週、WhatsApp グループで無料で共有しています。 こちらから参加できます：https://chat.whatsapp.com/ILX65p1yWcaIG3c9WGHpTY

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