他社から管理を引き継いだ物件の賃貸借契約書を読み取り、賃料・敷金・契約期間・特約を管理台帳にそろえて、引継ぎ一覧との食い違いを拾う

処理の起点を決める

共有ドライブの受付フォルダにスキャンのPDFが保存されたことを起点にします。 管理替えでは、1棟分の束がまとめて届くことが多いので、1棟を1回のスキャンで読み込み、仕切り紙で部屋ごとに分けます。

仕切り紙は、部屋番号と2次元コードを印刷したA4の紙です。引継ぎ担当が束を部屋ごとに分けるとき、部屋の先頭に1枚挟むだけにします。部屋ごとにスキャンを分けるより、1棟まとめて読むほうがスキャナの前に立つ時間が短く済みます。

監視は Python の常駐の処理で行い、保存から数分おきに新しいファイルを拾います。 引継ぎ担当が待つ必要は無いので、即時でなくて構いません。処理が終わったファイルは処理済みへ移し、移すのは全部屋の処理が成功したときだけにします。

入力データを集める

前の管理会社の一覧は、列の並びを決まった形に直してから置きます。 会社ごとに列の名前が違うので、直さずに渡すと突き合わせの列を取り違えます。 直す作業は人が行い、1社につき1回で済みます。

項目の呼び方のゆれの一覧が、読み取りの質を決めます。 「保証金」と「敷金」、「管理費」と「共益費」を同じものとして扱うか、別のものとして扱うかは、自社の台帳の決まりです。生成AIに任せず、一覧で決めて渡します。

データの取得方法を決める

1. 仕切り紙で分ける … 2次元コードを読んだページで区切り、部屋番号を付けたファイルにします
2. Enterprise Document OCR を呼ぶ … 部屋ごとのファイルを送ります。同期の処理は15ページまで、まとめて送る処理は500ページまでとされているので、15ページを超える部屋はまとめて送る処理にします
3. 文字ごとの信頼度と画像の品質スコアを受け取る … enableSymbol を有効にし、画像の品質スコアも有効にします
4. 単純な表の書類だけ Form Parser にかける … 覚書の金額の表のように、結合したセルの無い表だけです

金額の欄の信頼度を、文字ごとに見るのが大事です。 「85,000」の「8」だけが低いとき、それは「35,000」かもしれません。金額のどの桁が崩れているかが分かれば、原本のどこを見ればよいかがすぐ分かります。

AIへ渡す前に整形する

1. 仕切り紙の確認 … 2次元コードが読めない仕切り紙があれば、その前後の部屋を止めて人へ戻します
2. 画像の品質の確認 … 品質スコアが0.5を下回り、defect_faint や defect_dark が付いたページはスキャンし直します。古い契約書の写しは、薄いことが多いです
3. 解像度と圧縮の確認 … スキャンは最低200dpi、300dpi以上が一般に最も良い結果になるとされています。スキャナを300dpiに固定し、非可逆の高圧縮を使いません
4. ページの向きと白紙の除去 … 裏が白紙のページを除き、向きをそろえます
5. 個人情報の欄を分ける … 借主・連帯保証人の氏名・住所・電話番号・勤務先の範囲は、生成AIに送る文字から外します。部屋番号で結び直します
6. 前の管理会社の一覧を部屋番号で引ける形にする … 部屋番号の表記（「101」「1-01」「101号室」）をそろえます

5番目は、外部へ送る範囲を決める作業です。 台帳の項目に借主の氏名は要りますが、それは前の管理会社の一覧と管理システムから取れます。生成AIに渡すのは、金額・期間・特約の文字だけで足ります。

AIに処理させる

させるのは3つです。 書類の種類と日付の判定、台帳の項目への値と根拠の文字列のそろえ、特約の分類です。

「計算をしない」を全部の行に通します。 敷金が「賃料の2か月分」と書かれているとき、金額にするのは Python の仕事です。生成AIに計算させると、どの賃料（当初か更新後か）を使ったかが分からなくなります。

国土交通省の標準契約書の頭書には、賃料・共益費・敷金・その他一時金・附属施設使用料の欄があり、更新料の欄はありません。 更新料は本文の条文か、第19条の特約条項の欄に書かれていることが多いので、特約の中から金額を拾う指示を入れます。

指示内容を固定する

あなたは賃貸管理会社で、他社から引き継いだ賃貸借契約の書類を読み、
管理台帳の項目に値をそろえる担当です。法的な判断は一切しません。

【入力】1つの部屋の書類の束のOCR結果（ページ番号付き）。
借主等の氏名・住所・連絡先は除いてあります。

【やること】
1. 書類ごとに、種類（contract / renewal / memorandum / explanation / other）と、
   契約日・合意日として書かれた日付を返してください。
2. 書類ごとに、台帳の項目の値と、その根拠にした文字列を返してください。
3. 特約は、文言をそのまま写し、分類を付けてください。

【厳守事項】
- evidence には、OCR結果に実際にある文字列を、一字も変えずに写してください。
  見つからない値は value を空にし、status を missing にしてください。
- 金額の計算をしないでください。「賃料の2か月分」は、その文字列のまま
  value_text に入れ、value_yen は空にしてください。
- 税込・税抜、日割、端数の処理をしないでください。
- 書類に日付が無い場合、日付を推定しないでください。document_date を空にしてください。
- 前の書類の値で、後の書類の空欄を埋めないでください。書類ごとに、
  その書類に書かれていることだけを返してください。
- 手書きで訂正された金額は、訂正後の文字列を value_text に入れ、
  corrected を true にしてください。
- 特約を要約しないでください。有効か無効かを書かないでください。
- 項目の呼び方は【項目の呼び方の一覧】に従ってください。一覧に無い呼び方は
  other に入れ、原文の項目名を残してください。

【項目の呼び方の一覧】{field_aliases}
【OCR結果】{ocr_pages}

「前の書類の値で、後の書類の空欄を埋めない」が要です。 更新合意書には変わった項目しか書かれていないことが多く、何も言わなければ生成AIは契約書の値で空欄を埋めます。埋めた瞬間、その項目が更新で変わったのか、変わっていないのかが分からなくなります。 重ね合わせは第5章の7番目のとおり、Python が書類の日付で行います。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。

{
  "room_no": "",
  "documents": [
    {
      "doc_type": "contract | renewal | memorandum | explanation | other",
      "document_date": "",
      "pages": [0],
      "fields": [
        { "item": "rent", "value_text": "", "value_yen": "",
          "status": "found | missing | unreadable",
          "corrected": false, "evidence": "", "page": 0 }
      ],
      "special_terms": [
        { "category": "restoration | pet | early_termination | other",
          "text": "", "page": 0 }
      ]
    }
  ]
}

item は rent ／ common_fee ／ parking ／ deposit ／ lease_start ／ lease_end ／ renewal_fee ／ lease_type ／ guarantor ／ guarantee_limit ／ guarantee_company ／ notice_period です。

1つ目の理由は、書類ごとに値を持てることです。 今の条件を1つにまとめて返させると、どの書類のどの値を採ったかが消えます。書類ごとに返させ、重ね合わせは Python の規則で行うので、後から根拠をたどれます。

2つ目は、evidence を機械で確かめられることです。 Python は、evidence の文字列がOCR結果のそのページに本当にあるかを照合し、無ければ unverified にします。 OpenAI API の構造化出力は、strict: true でスキーマへの準拠を指定でき、すべての項目を required に並べ、additionalProperties: false を付けます。項目が欠けたJSONが返ってこないので、照合の処理が単純になります。

3つ目は、拒否を分けて扱えることです。 公式ページでは、安全上の理由でモデルが応じない場合、スキーマに従わない refusal が返るとされています。refusal が返った部屋は処理を止めて人へ回し、空のJSONとして扱いません。

Python が組み立てる、部屋ごとの今の条件と突き合わせの結果は次の表になります。

敷金の行のように、計算を Python に置くと理由が書けます。 「当初の賃料85,000円の2か月分」と書けば、前の管理会社の一覧が1か月分で入っているのか、一部を返したのかを問い合わせる文面になります。

システムへ連携する

取り込み用のファイルに書き出すのは、引継ぎ担当が確認を済ませた部屋だけです。 mismatch や unverified が残っている部屋は書き出しません。未確認の値が台帳に入り、最初の請求に使われることを防ぎます。

確認の一覧は、1棟を1枚の表にします。 行が部屋、列が項目で、各セルに今の条件と判定を並べます。mismatch のセルには「契約書82,000（更新合意書 p.3）／一覧85,000」のように両方の値と根拠のページを出します。引継ぎ担当は、原本のどのページを開けばよいかを表から直接たどれます。1棟のうち判定が残っている部屋の数を表の先頭に出し、0になった棟から取り込みます。

人が確認する

1. mismatch を先に見る … 契約書と一覧のどちらが正しいかを原本で確かめます。どちらにも根拠がある場合は、前の管理会社に問い合わせます
2. unverified と unreadable を見る … 根拠の文字列が見つからない値、読めない金額を原本で確かめます
3. 手書きの訂正（corrected）を見る … 訂正印の有無と、訂正後の金額を確かめます
4. 特約の分類を見る … 分類が合っているか、写しが原文と合っているかを確かめます。有効性の判断はしません
5. 確認の済んだ部屋を取り込む … 判定の残っていない部屋だけを書き出します

1番目を省かないでください。 一覧の値に合わせて契約書の読み取りを直すのは簡単ですが、一覧のほうが誤っていることがこの業務で見つけたいことです。

目標は、240件をならして1件5分です。 一覧と一致し、根拠の確かめられた部屋は流し見で済みます。問い合わせが要る部屋が、平均を引き上げます。

例外に対処する

4行目と5行目は、古い物件ほど多く出ます。 日付の無い覚書や、入居者が何代も替わって契約書が見つからない部屋です。この2つは、読み取りの工夫では片づきません。 引継ぎの最初の打ち合わせで、前の管理会社に書類の欠けを伝える材料にします。

記録を残す

• 契約書の束のスキャンの原本と、仕切り紙で分けた部屋ごとのファイル
• Document AI が返したJSONの全文と、画像の品質スコア
• OpenAI API の出力と、evidence の照合の結果
• 部屋ごとの今の条件の組み立て（どの書類のどの値を採ったか）
• 前の管理会社の一覧（受け取ったまま）と、列を直したもの
• 人が直した記録と、前の管理会社への問い合わせと回答

4つ目を残すのは、引継ぎの後に条件を聞かれたとき答えるためです。 借主から「賃料はいつから82,000円か」と聞かれたら、どの更新合意書から採ったかをすぐ示せます。

5つ目で、受け取ったままの一覧を残すのも同じ理由です。 食い違いがどちらの誤りだったかを、後から説明できるようにします。