推薦システムのプッシュ通知・広告文ではユーザ属性に基づくパーソナライズが有効だが，ユーザ×商品ごとにLLMを運用するのはコスト面で困難になり得る．SLMは低コストだがゼロショットでは属性を無理に挿入し，日本語が不自然な広告文を生成しやすい．本研究では，個別化／汎用化を切り替える選択的パーソナライズ広告文生成を扱い，LLM審判で作成した蒸留データによりSLMをSFTする枠組みを提案する．さらに根拠を付与する根拠付き蒸留（CoT-SFT）を導入し，Coverage・Risk・魅力度で評価した．実験の結果，CoT-SFTは単純SFTよりCoverageを抑えつつRiskを最小化し，魅力度も維持できた．

推薦システムにおけるプッシュ通知・広告文は，ユーザの関心を喚起し行動を促す重要な要素であり，ユーザ属性や嗜好に合わせたパーソナライズは効果的である．しかし，ユーザ数と商品数が大きい場合，ユーザ×商品ごとにLLM推論を行う運用は費用面で現実的でないことがある．一方，ローカル実行可能なSLMによる生成はコスト面で有望であるが，ゼロショットでは過度にパーソナライズしようとして広告文が不自然な日本語になるなど，運用上好ましくない出力が混入する課題がある．本研究では，「常にパーソナライズする」ことを目的とせず，パーソナライズすべき場合と汎用文を生成すべき場合を切り替える問題として捉える（選択的パーソナライズ）．具体的には，LLM審判がユーザ情報および商品情報からパーソナライズ可否を判定し，不適切（不自然な日本語）と判断される場合には，商品情報のみから汎用文を生成し，その結果を蒸留データとしてSLMに学習させる．また，蒸留時に根拠（rationale）を付与する学習（CoT-SFT）を導入し，個別化率（Coverage）と不適切性リスク（Risk）の両面から評価する．本稿の貢献は以下である．•推薦広告文生成を選択的パーソナライズの観点で整理し,個別化率（Coverage）と不適切性リスク（Risk）で評価する枠組みを示す．•LLM審判に基づく蒸留データ構築とSLM学習により，低コスト運用を想定しつつ不適切な広告文生成を抑制する枠組みを提案する．•単純な蒸留SFTと根拠付き蒸留SFT（CoT-SFT）を比較し，CoT-SFTがCoverageを抑えつつRiskを低減し，魅力度を維持することを示す．