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「Claudeで作れないか」と言われた 上司から相談があった。書類のチェックを自動化できないか、という話だ。 前提として、すでに似た仕組みは動いていた。書類を共有フォルダにアップロードするとき、その場でCopilotに読ませて、決まった観点でチェックする——という運用だ。1件ずつなら、これで足りている。 問題はすでにアップロードされた分だった。Copilotからは共有フォルダの中のファイルに手が届かない。つまり「入口」は見張れても、すでに積まれたものをまとめて確認する手段がなかった。 そこを埋められないか、というのが相談の中身だった。 作ったもの 構成は素っ気ないくらい単純だ。 8:50 / 17:50 PowerShell ↓ 新しく増えたフォルダを検出して、一覧をファイルに書き出す 9:00 / 18:00 Claude（スケジュール実行） ↓ その一覧を読んで、PDFをチェック ↓ 結果をまとめて共有フォルダに出力 ↓ 処理済みとして記録 1日2回、誰も操作しない。 朝出社したら、前日分のチェックが終わっている。 なぜこの形になったのか、2つだけ書いておく。 ① 一度に全部やらせたら、途中で止まった 最初は素直に「フォルダの中を全部見て」と頼んだ。途中でタイムアウトして止まった。 考えてみれば当然で、対象は月に1000件近くまで増えていく。しかも毎日増え続けるので、放っておけば量は膨らむ一方だ。一度で終わらせようとする限り、いつか必ず破綻する。 そこで方針を変えた。すでに処理したフォルダを記録しておいて、前回から増えた分だけを渡す。 その「増えた分を見つける係」をPowerShellに任せている。 これで止まらなくなったし、読ませる量が減るので費用も下がる。46万件のファイルを整理したときにも同じ結論に辿り着いていた。 止まることを前提に作る。一度で終わらせようとしない。 別の業務で、また同じ教訓を踏んだことになる。大量のものを扱うときは、たぶんこれが唯一の正解なのだと思う。 なお読ませるのも原則1ページ目だけにしている。必要な情報はそこにしかないからだ。 ② 直接つながらないので、ファイルでバトンを渡す PowerShellとClaudeのスケジュール実行は、互いを呼び出せない。そこで10分ずらして動かし、あいだをファイル1つで繋いだ。8:50に一覧が書き出され、9:00にそれを読む。 書類の仕分けを作ったときも、完了の合図をファイルで渡していた。直接つながらないものを、ファイル1つで安全につなぐ——同じ手を2回使ったことになる。地味だが、これが一番壊れにくい。 いきなり、人の見落としを見つけた テスト段階で、予想していなかったことが起きた。 すでに人の目を通っていた書類から、チェック漏れが見つかった。 レ点を入れるべき欄が空欄のまま、というものだ。 考えてみると当然かもしれない。人は書類を読むとき、「ここにはレ点があるはずだ」と無意識に補ってしまう。何十枚も見ていればなおさらだ。機械はそれをしない。 空欄は空欄として見る。 ここで感じたのは、人の代わりをさせているのではないということだった。人が得意なところと、機械が得意なところは違う。今回埋まったのは、人がどうしても苦手な種類の見落としだった。 でも、いちばん安心したのは別のところ 成果としては上の話が分かりやすい。ただ、実際に使っていて安心したのは違う点だった。 判断が付かないものについて、勝手に決めずに聞いてくる。 これは意図してそう設計した。チェックのルールに、こう書いてある。 判断が付かない項目、および書類にその項目自体が存在しない場合は、推論せずに確認すること。 なぜこうしたか。**検査という仕事で怖いのは、間違えることより「間違えたことに気づけないこと」**だからだ。 もしAIが「たぶん問題ないでしょう」と埋めてしまったら、こちらはそれを信じる。逆に「たぶん不備です」と言われて、それが的外れなら、確認の手間が増えて信用を失う。どちらも困る。 分からないものを分からないと言ってくれるなら、残りは信じられる。 信頼性というのは正確さの話だと思っていたけれど、実際に使ってみると**「言わないことを決められるか」**のほうが効いた。 これは以前46万件のファイルを仕分けたときに決めたルールと同じ構造だった。 迷ったら全部「要確認」に入れる。AIに「たぶん消していいと思います」と判断させない。 別の業務で、同じ原則がまた効いた。たぶんこれは、AIに判断を任せるときの一般的な作法なのだと思う。 最初は、盛大に誤検出した もっとも、最初からうまくいったわけではない。 初期に多かったのが「存在しない項目を不備として報告してくる」というものだった。書類にはいくつか種類があって、種類によってある項目とない項目が違う。それを知らないまま「この項目が空欄です」と指摘してくる。 これはAIが賢くないのではなく、こちらが伝えていなかっただけだ。何ができて何ができないかは最初に一通り調べてあったけれど、業務のルールは調べても出てこない。自分で伝えるしかない部分だった。 だからルールを書き足した。 書類に存在する項目のみをチェック対象とすること。 これで解消した。AIへの頼み方をまとめた記事に「同じことを二度説明したら、それは文書にすべきサイン」と書いたけれど、まさにその通りだった。誤検出が出たら、まず自分の指示を疑う。 「作って終わり」ではなく、育てる期間がある 正直に書いておくと、この仕組みはまだ完成していない。 チェックすべきパターンが多く、新しい書式が出てくるたびにルールを足していく必要がある。当面は、出てきた誤検出を見ながら人が教え続けることになる。 これは面倒に聞こえるかもしれないが、人に仕事を引き継ぐときも同じだと思う。最初から完璧に引き継げる仕事はない。何度か一緒にやって、例外を伝えて、だんだん任せられるようになる。相手がAIでも変わらなかった。 そして——誰も見ていない ここまで書いておいて、いちばん大事なことを書く。 ...

紙をスキャンした後に残る、地味な作業 複合機で紙の書類をスキャンする。これ自体は数秒で終わる。問題はそのあとだ。 出てきたPDFを開いて中身を確認し、書類番号と案件番号を読み取って、その番号でファイル名を付け直す。年月と案件ごとのフォルダを作って、そこに入れる。しかも一度にまとめてスキャンすると、1つのPDFの中に何件分もの書類が入っているので、それを1件ずつに切り分ける必要もある。 一件あたりは大した手間ではない。ただ、件数がまとまると地味に時間を取られるし、何よりファイル名を打ち間違えたり、入れる場所を間違えたりする。後から探せなくなるので、間違えると余計に面倒なことになる。 今はどうなっているか 先に結果を書くと、今はこうなっている。 「格納しておいて」と一言入力すると、全部終わる。 PDFを開いて中身を読み、番号を拾い、必要なら1件ずつに分割し、年月と案件番号のフォルダを作って、正しい名前を付けて格納する。おかしなデータがあれば処理せずに報告してくる。処理した履歴も残る。 チャットに打ち込む代わりにボタンを1つ押すだけでも起動できるし、時間を決めて勝手に走らせることもできる。 ただし、この「時間を決めて走らせる」には条件がある。動くのはパソコンが起動しているあいだだけだ。自分の環境では退社時にPCを停止するルールがあり、放置すると自動でシャットダウンもされるので、「夜のうちに走らせておく」ことはできない（この事情は46万件のファイル整理の記事で詳しく書いた）。 ちなみに同じ自動化でも、クラウド側で動くものは自分のPCが落ちていても動き続ける。以前に作った記入漏れの通知やSalesforceの未連携チェックはそちらなので、帰宅後も朝も勝手に動いている。「手元のPCで動くもの」と「クラウドで動くもの」の違いは、自動化を組むうえで意外と大事だった。 これまでの記事とは、AIの役割が違う このブログでこれまで書いてきた自動化は、どれもAIが相談相手だった。Power Automateの組み方を教えてもらったり、エラーの原因を一緒に探してもらったり。手を動かして仕組みを作るのは自分で、動かすのはPower Automateだった。 今回は違う。AIが処理そのものをやっている。 PDFを読んで「これは何番の書類か」を判断するのも、「この2つは別の書類だから切り分ける」と決めるのも、AIの担当だ。ここが今までと決定的に違うところで、正直やってみるまで「そんなことまでできるのか」と半信半疑だった。 仕組み：運搬・判断・確認を分ける とはいえ、AIに全部やらせているわけではない。実際の構成はこうなっている。 ① 複合機 → ネットワーク上のフォルダにスキャン（今まで通り） ② Power Automate Desktop ファイルを作業用フォルダへ運ぶ ③ Claude（黒子） 中身を読んで、名前を決めて、振り分ける ④ Power Automate Desktop 完成したものを所定の場所へ運ぶ ⑤ 人 中身を確認する 役割をひとことで言うと、運搬はPower Automate、判断はAI、最終確認は人。 なぜ分けたかというと、それぞれ得意なことが違うからだ。ファイルを決まった場所から決まった場所へ移すだけの作業は、Power Automateのほうが速いし確実で、しかもタダで動く。一方、中身を読んで判断する仕事はAIにしかできない。そして、間違いがあったときに責任を取れるのは人だけだ。 もうひとつ現実的な理由もある。AIが動いている場所からは、ネットワーク上の共有フォルダが見えなかった。この制約は以前に調べてあった（できたこと・できなかったことの記事に書いた通り）。だから「見える場所まで運んでくる」役をPower Automateに任せる必要があった。 制約から始まった分担だったが、結果的にこの形がいちばん理にかなっていたと思う。 AIにしかできなかったこと 具体的に、AIが担当している判断はこのあたりだ。 書類の中身を読んで番号を拾う 書類は手書きと印字が混ざっている。決まった位置に決まった文字があるわけではない。「この書類の番号はどれか」を読んで判断する必要がある。 何件分が入っているかを見分けて切り分ける まとめてスキャンした1つのPDFの中に、複数の書類が入っている。どこからどこまでが1件なのかは、中身を読まないと分からない。実際に39ページのPDFから7件の書類を切り出すところまで動いている。 おかしなものを見つけて止まる 作業した月と報告した月が食い違っているものは、処理せずに「これは変です」と報告してくる。機械的に処理していたら、間違った場所に入って後で分からなくなるやつだ。 一番の学びは「安全弁」の設計だった この仕組みを作る中で、一番勉強になったのは技術的なことではなく設計の考え方だった。 問題はこうだ。③のAIの処理が終わる前に、④の運搬が走ってしまったらどうなるか。まだ途中までしかできていないものが、完成品として所定の場所にコピーされてしまう。 これを防ぐために入れたのが完了マーカーだ。 AIは処理をすべて終えたとき、最後に「終わりました」という意味の空ファイルを1つ置く。④の運搬は、そのファイルがあるときしか動かない。無ければ何もせず、そのまま終了する。 仕組みとしては拍子抜けするほど単純だが、これがあるとないとでは安心感がまるで違う。自動化を複数つなげるときは、「前の工程が本当に終わったか」を次の工程が確認できる形にしておく——これは他の作業にもそのまま使える考え方だと思う。 ちなみにこの完了マーカーを置くルールは、AIの作業フォルダに置いた指示書に書いてある。毎回口頭で頼まなくても、そのフォルダで作業するときは自動的にそのルールが効く。 なぜ「全部自動」にしなかったのか 最後に人の確認を残しているのは、半分は制約、半分は意図的な選択だ。 制約というのは、AIを完全に自動で起動させることが今の環境ではできないこと。だから「運搬を動かす → AIに一声かける → 完成したら運搬を動かす」という半自動の形になっている。 ただ、仮に全部つながったとしても、最後の確認は人が残すと思う。読み取った番号が1文字違っていても、機械は気づかない。確認する場所を1か所だけ残しておけば、そこで全部止められる。 自動化というと「人の手を完全に無くすこと」だと思われがちだけど、実際に作ってみて感じたのは、人が見る場所を1か所に絞ることのほうが価値があるということだった。以前は全部の工程で気を張っていたのが、今は最後の確認だけになった。減ったのは作業時間だけでなく、気を配る対象の数でもある。 「アーティファクト」の使い道がやっと分かった ここで、ずっと持て余していた機能の話をしたい。 ...