# 薬機法チェッカー

薬機法チェッカーアプリでは、ユーザーがアップロードしたドキュメント内の広告表現について、薬機法規制に抵触するかどうかの一次チェックができます。

## フローの全体図 <a href="#overall" id="overall"></a>

<figure><img src="/files/1jHi73yh9whuUqMgEiel" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 概要 <a href="#outline" id="outline"></a>

薬機法チェッカーアプリは、ユーザーがアップロードしたドキュメントの内容に対して、LLMがプロンプトで指定されたチェック項目に基づいて薬機法規制に抵触しないかどうかのチェックを行います。&#x20;

## ■広告対象が「医薬品等」に該当する場合 <a href="#case1" id="case1"></a>

広告対象が「医薬品等」に該当する場合、医薬品等の種類に応じたチェックをすることが可能です。\
医薬品等広告の禁止・制限のチェックに加えて、「1.医薬品」、「2.医薬部外品」、「3.化粧品」それぞれに応じた効能・効果の範囲についてもチェックを受けることができます。

### ドキュメントのアップロード(LLMインプットノード) <a href="#llm-input-node1" id="llm-input-node1"></a>

LLMインプットノードでユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を下記の変数に保存しています。

変数：＠DOC1\_1

* 変数種別：会話変数
* タイプ：ドキュメント

<figure><img src="/files/DC7CIASQwtMuBdMv8AmE" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 医薬品等広告の禁止・制限チェック(LLM実行ノード) <a href="#llm-node1" id="llm-node1"></a>

LLM実行ノードではユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を保存した変数情報(@DOC1\_1)をプロンプトで指定し実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：医薬品等広告の禁止・制限チェック

<figure><img src="/files/Dm7Gf4WwvpHS2lkAgWHF" alt="" width="365"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/Ec1jDNWLDA0x078Gy1F0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

また、実行の結果を下記の変数に保存しています。

変数：＠LLM\_RESULT

* 変数種別：会話変数
* タイプ：文字列

### 医薬品等の種類に応じたチェックをする(会話応答ノード) <a href="#send-message-node" id="send-message-node"></a>

チェックを受けたい対象の種類を「1.医薬品」、「2.医薬部外品」、「3.化粧品」の中から選択可能です。\
「終了する」を選択することでアプリを終了することも可能です。

<figure><img src="/files/wLIa1FYdfjKP3zDYJHZj" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 「1.医薬品」のチェックをする(LLM実行ノード) <a href="#llm-node2" id="llm-node2"></a>

会話応答ノードで、「1.医薬品」を選んだ場合は、医薬品等適正広告基準への抵触の可能性についてLLMがチェックをします。\
LLM実行ノードではユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を保存した変数情報(@DOC1\_1)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：医薬品の効能・効果等の広告チェック

<figure><img src="/files/wiHCcRIVwP8vZUEaXJiM" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/YEYJGaidG7O8vj44K4o9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 「2.医薬部外品」のチェックをする(LLM実行ノード) <a href="#llm-node3" id="llm-node3"></a>

会話応答ノードで、「2.医薬部外品」を選んだ場合は、医薬部外品の効能・効果の範囲についてLLMがチェックをします。\
LLM実行ノードではユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を保存した変数情報(@DOC1\_1)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：医薬部外品の効能・効果の範囲

<figure><img src="/files/pZXmHi30TbcpRiz8pVti" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/j7JQ6yo32xiZPgQXYByx" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 「3.化粧品」のチェックをする(LLM実行ノード) <a href="#llm-node4" id="llm-node4"></a>

会話応答ノードで、「3.化粧品」を選んだ場合は、化粧品の効能の範囲についてLLMがチェックをします。\
LLM実行ノードではユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を保存した変数情報(@DOC1\_1)をプロンプトで指定し、実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：化粧品の効能の範囲チェック

<figure><img src="/files/9RlMgK9BxzyQtxvdWujd" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/rNuHJiR71XbtQPxd02pu" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## ■広告対象が「医薬品等」に該当しない場合 <a href="#case2" id="case2"></a>

広告対象が「医薬品等」に該当しない場合、医薬品的な効能効果の表示の有無と、医療機器への該当リスクについて簡易チェックをします。

### ドキュメントのアップロード(LLMインプットノード) <a href="#llm-input-node2" id="llm-input-node2"></a>

LLMインプットノードでユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を下記の変数に保存しています。

変数：＠DOC1\_1

* 変数種別：会話変数
* タイプ：ドキュメント

<figure><img src="/files/DnfoACKNkRtV6V7OeOEf" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 医薬品的な効能効果が表示されているかのチェック(LLM実行ノード) <a href="#llm-node5" id="llm-node5"></a>

LLM実行ノードではユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を保存した変数情報(@DOC1\_1)をプロンプトで指定し実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：医薬品的な効能効果の有無

<figure><img src="/files/KcY7grZRP6AQiY3SQkAF" alt="" width="363"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/MbQtpRW1Hvstp1AxRJUX" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 医療機器の該当性チェック(LLM実行ノード) <a href="#llm-node6" id="llm-node6"></a>

LLM実行ノードではユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を保存した変数情報(@DOC1\_1)をプロンプトで指定し実行しています。

* ベースモデル：OPENAI GPT-4
* プロンプト：医療機器該当性チェック

<figure><img src="/files/vdgPlVjXAZTTMtrLjXmW" alt="" width="358"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/jEPALBnIkcaSleaZSoDw" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/legal-contracts/japanese-pharmaceutical-affairs-law-checker.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.