展示会で集めた手書きアンケートを読み取って集計表と対応リストにする

処理の起点を決める

SharePoint のアンケート受領フォルダにファイルが作成されたことを起点にします。

Power Automate の SharePoint コネクタでは、「フォルダーにファイルが作成されたとき」トリガーは非推奨になっています。代わりに使うのは「ファイルの作成時 (プロパティのみ)」です。特定のフォルダーだけを対象にしたい場合は、「ファイルが作成または変更されたとき (プロパティのみ)」の Folder プロパティに対象フォルダーを指定します。値を指定しないとライブラリ全体が対象になります。

注意すべき挙動が2つあります。

1つは、ファイルの移動ではトリガーが動かないことです。ドキュメントライブラリ間でファイルを移動しても、作成日時などのメタデータが変わらないため、移動先のフローは起動しません。「いったん別のフォルダにスキャンしてから移す」という運用にすると、動かない構成になります。スキャンの保存先を直接、監視対象のフォルダにしてください。

もう1つは、実行のタイミングです。 Power Automate は対象のライブラリを定期的に確認する方式のため、多くの場合は数分以内に起動しますが、変更が続いたときには複数の変更をまとめて拾うことがあります。1枚ごとに即時処理される前提の設計にはしないでください。

入力データを集める

アンケート様式の定義を持つことが重要です。 「設問3は導入時期で、選択肢は4つ」という情報を持っていれば、読み取った選択マークの位置から回答を組み立てられます。定義がないと、チェックが入った位置は分かっても、それが何の回答なのかが分かりません。

データの取得方法を決める

OCR： Azure AI Document Intelligence の prebuilt-layout モデルに画像またはPDFを渡します。Layout モデルは、テキスト、表、文書構造に加えて、ラジオボタンやチェックボックスなどの選択マークを抽出します。アンケート用紙では、この選択マークの抽出が読み取りの中心になります。

手書き文字については、日本語が手書き対応の言語に含まれています（v4.0 の対応は英語・中国語簡体字・フランス語・ドイツ語・イタリア語・タイ語・日本語・韓国語・ポルトガル語・スペイン語・ロシア語・アラビア語）。読み取り結果には、行ごとに手書きかどうかの判定（isHandwritten）と信頼度、単語ごとの confidence が付きます。この信頼度が、後段で人の確認に回すかどうかの判断材料になります。

キーと値の組を取りたい場合は、Layout モデルにクエリ文字列 features=keyValuePairs を指定します。「会社名：」の後ろに書かれた文字列を、キーと値の組として取得できます。

入力の条件は次のとおりです。

無料枠は先頭2ページしか処理されません。 300枚を1つのPDFにまとめて無料枠で試すと、2枚しか読まれずに「動いた」と誤解します。検証は必ず有料枠で行ってください。

顧客リスト： 社内の台帳から日次でエクスポートしたファイルを参照します。リアルタイム連携は不要です。

AIへ渡す前に整形する

1. PDFの分割 … 複合機で300枚をまとめてスキャンすると1つのPDFになります。1枚＝1回答なので、ページ単位に分割します。分割しないと、300人分の回答が1件として扱われます
2. 向きの補正 … 用紙が上下逆や横向きに入ることがあります。OCR側で角度が返るため、それを見て回転させます
3. 白紙・重複の除外 … 記入のない用紙、二重にスキャンされた用紙を取り除きます。全項目が空、または直前のページと内容が一致するものを検出します
4. アンケート以外の除外 … 名刺、パンフレット、メモが混ざります。用紙の様式（決まった位置にある見出し）を検出して振り分けます
5. 解像度の確認 … 150dpi未満のスキャンは文字の高さが足りず、読み取り精度が落ちます。複合機のスキャン設定を300dpiに固定してください

AIに処理させる

OCRと生成AIで役割を分けます。

OCR にさせること： 選択マークがチェックされているかの判定、手書き文字の読み取り、キーと値の組の抽出。ここは生成AIにさせません。専用モデルのほうが精度が高く、費用も安いためです。

生成AI にさせること：

メールアドレスの補正は、生成AIにさせません。 「たぶん gmail.com だろう」という補完は、一見もっともらしく、実際には届かないアドレスを作ります。読み取れなかった文字はそのまま欠けた状態で返させ、人に回します。

指示内容を固定する

あなたは展示会アンケートの入力を担当する事務担当者です。
OCRの読み取り結果と、アンケート様式の定義をもとに、
回答データを組み立ててください。

【厳守事項】
- 読み取れなかった文字を推測で埋めないでください。
  該当箇所は null にし、unreadable_fields にその項目名を入れてください。
- メールアドレス・電話番号は、OCRの読み取り結果をそのまま使ってください。
  ドメイン名の補完、桁数の補正、ハイフンの追加をしないでください。
- 選択マークの判定は、OCRが「選択済み」と返した項目だけを採用してください。
  自由記述の内容から選択肢を推測して埋めないでください。
- 会社名が顧客リストに一致しない場合、新しい会社を作らず
  company_id を null にし、reason に理由を書いてください。
- 連絡優先度は、選択式の回答（導入時期・予算）を主に判断してください。
  自由記述の熱量だけで「高」を付けないでください。
- 判断に迷った項目は needs_review に列挙してください。

【アンケート様式の定義】
{form_definition}

【OCRの読み取り結果】
{ocr_result}

【顧客リストの候補（社名の近い上位5件）】
{company_candidates}

「自由記述から選択肢を推測しない」の1行が重要です。 自由記述に「来期の予算で検討したい」と書かれていると、選択式の「導入時期」欄が空でも「6か月以内」と埋めたくなります。これをやると、集計値が実際の回答と食い違い、展示会報告の数字が信用できなくなります。

出力形式を固定する

{
  "sheet_id": "",
  "event_id": "",
  "company_name_raw": "",
  "company_id": null,
  "department": "",
  "person_name": "",
  "email": "",
  "phone": "",
  "answers": [
    { "question_id": "q1", "selected": [], "confidence": "high | medium | low" }
  ],
  "free_text": {
    "issue": "",
    "use_case": "",
    "other": ""
  },
  "priority": "high | medium | low",
  "priority_reason": "",
  "unreadable_fields": [],
  "inconsistencies": [],
  "needs_review": [],
  "reason": ""
}

answers の selected を配列にしているのは、複数選択の設問があるためです。単一選択の設問で2つ以上入っている場合は、用紙に丸が2つ付いている可能性が高く、人の確認に回します。

構造化出力（JSONスキーマの指定）を使うと、この形から外れた応答が返らなくなります。後段で集計表に流し込む処理を書くうえで、項目が欠けないことは重要です。

システムへ連携する

承認後、2つの出力先に書き込みます。

対応リストは、イベント終了の翌営業日に営業へ渡せる状態を目標にします。現在の5〜7日を1日にすることが、この構成のいちばん大きな効果です。

営業支援システムやマーケティング自動化ツールへの取り込みは、製品ごとにCSV形式やAPIが異なります。この部分は利用環境に応じた個別確認が必要です。

人が確認する

連絡先を含む項目は全件、人が確認します。

理由は、メールアドレスと電話番号が1文字違うだけで連絡が届かず、その来場者への接触機会が完全に失われるためです。読み取り精度がどれだけ上がっても、この確認は残します。

一方で、選択式の回答は全件確認しなくても運用できます。 集計は母数が大きいため、1件の誤りが結論を変えることは稀です。OCRの信頼度が低い項目だけを人に回す設計にできます。

確認を速くするための設計が重要です。

• 確認画面で、用紙の画像と読み取り結果を左右に並べて表示する
• 読み取った箇所を、画像上でハイライトする
• confidence が低い項目、unreadable_fields に入った項目を色分けする
• 連絡先の欄を画面の最上部に固定する（確認の順序を決めてしまう）
• キーボードだけで次の1枚に進めるようにする

確認画面の作りが、この構成の成否を決めます。 用紙を手元に置いて画面と見比べる運用にすると、1枚あたり3分以上かかり、削減効果が出ません。

例外に対処する

記録を残す

• スキャンした用紙の画像（原本）
• OCRの読み取り結果（生の状態、confidence を含む）
• 生成AIが組み立てた回答データ
• 人が修正した項目と、修正前後の値
• 確認者、確認日時
• 営業へ引き渡した日時と、その後の接触結果

最後から2番目の項目が、精度の実測値になります。「選択式はほぼそのまま通るが、メールアドレスは2割修正されている」と分かれば、どこに手を入れるべきかが決まります。

原本の保管期間は、個人情報の保管方針に合わせて決めてください。「念のため残す」で無期限に保管すると、漏えい時の影響範囲が広がります。