研究所の実験の標準作業手順書（SOP）を改訂したときに、手順の抜け・単位と数値の表記・あいまいな指示・安全の注意の位置を校正し、承認の前に指摘一覧を作る

処理の起点を決める

文書管理のサイトで、SOPの承認が申請されたことを起点にします。 申請の一覧を Python が定期的に見に行き、新しい申請を見つけたら処理を始めます。

申請の前の下書きでは動かしません。 研究員が書きかけの版を何度も置き直すため、途中の版を校正しても、指摘が古くなります。 承認の申請は、研究員が「これで読んでほしい」と決めた合図です。

見に行く間隔は1時間ごとで足ります。 承認には数日の幅があり、数分を争う業務ではありません。指摘一覧は申請から半日以内に担当者へ届けば、読み合わせの順番を組めます。

同じSOPの申請が取り下げられて出し直されたときは、前の指摘一覧を捨てて作り直します。 前の指摘一覧を残したままにすると、直った箇所への指摘が二重に残ります。

入力データを集める

質を決めるのは、記載ルールの書き方です。 「わかりやすく書く」ではAIは何も拾えず、「時間は分・秒の数値で書き、『しばらく』『少し』は使わない」なら拾えます。 ルールの粒度が、そのまま指摘の粒度になります。

記載ルールは、たとえば次のような形にしておきます。

ルールの例の列が、AIにとっての手本になります。 例が無いルールは、何を拾えばよいかの解釈が揺れます。1つのルールに1つ以上の例を付けてください。 番号に抜けがあるのは、表記の細かいルール（U-4 の桁区切りなど）を省いているためです。

あいまいな言葉の一覧には、「使ってよい場合」も書きます。 「室温」は、SOPの冒頭で範囲を定義していれば使ってよい、のように決めておきます。例外を書かないと、定義済みの「室温」まで毎回指摘されます。

データの取得方法を決める

新旧の比較は、行ではなく手順の番号で行います。 行で比べると、手順の番号が1つずれただけで全部が「変更」になります。手順の見出しと番号を鍵にして、番号が付け直されたものは本文の似ている度合いで対応付けます。

AIに渡すのは、新しい版の全文と、変わった手順の一覧です。 変わった手順だけを渡すと、変わっていない手順に残った参照の抜けが見えません。 全文を渡し、変わった手順には印を付けて、そこを重点的に見るように指示します。

AIへ渡す前に整形する

1. 手順の番号と見出しを取り出す … 「1.」「(1)」「手順3」などの書き方を1つの形にそろえます
2. 新旧を手順ごとに対応付ける … 変更・削除・追加の印を付けます
3. 番号の飛びと重複を数える … 1, 2, 4 のような飛びは、AIに渡す前に機械で拾います
4. 手順の参照を確かめる … 「手順5で調製した」の「5」が新しい版に存在するか、存在しても中身が変わっていないかを見ます
5. 他のSOPの参照を台帳と照らす … 参照しているSOPの番号が廃止されていれば拾います
6. PDF にする … 図と表を含めて読ませるために、文書のファイルを PDF にしてから渡します
7. 社外秘の区分を確かめる … 未発表の合成の経路を含むSOPは、区分で止めます（第13章）

機械の確認の結果は、AIへの指示にも「参考」として入れます。 AIが同じ参照の抜けを二重に指摘しないようにするためで、最後に一覧へ並べるときは、Python の結果を正とします。

4番目の「中身が変わっていないか」が効きます。 手順5が削られて、手順6が繰り上がって手順5になった場合、番号は存在するのに、指している溶液が違います。 番号の有無だけを見ると、この型を見落とします。

AIに処理させる

させるのは、記載ルールに照らして引っかかる箇所を拾い、ルールの番号と理由を付けることだけです。

表の右の列が、この構成でいちばん大事な線引きです。 「60 ℃ は高すぎるのでは」という指摘は、正しくても、記載ルールの校正としては出させません。 中身への意見が混ざると、担当者は指摘ごとに「これはルールの話か中身の話か」を考え直すことになります。

指示内容を固定する

あなたは研究所のSOPの管理担当を手伝い、改訂されたSOPを
社内の記載ルールに照らして校正する立場です。
指摘は、必ず記載ルールのどれかの項目に結び付けてください。

【見る観点】
1. 単位と数値の表記（ルール U-1〜U-8）
2. あいまいな指示（ルール A-1〜A-5、あいまいな言葉の一覧）
3. 安全の注意の位置（ルール S-1〜S-4）
4. 手順の抜け（前の手順で用意していない物を使う、材料・器具の一覧との不一致）

【厳守事項】
- 指摘ごとに rule_id を必ず書いてください。結び付くルールが無いものは
  指摘しないでください。
- 実験の条件（温度、濃度、時間、量）が正しいかどうかは判断しないでください。
- 操作が安全かどうかは判断しないでください。注意書きの「位置」だけを見てください。
- quote には、SOPの文を変えずにそのまま写してください。
- suggestion は直し案です。数値を変える案は書かないでください。
  単位や言葉の書き方だけを直してください。
- あいまいな言葉の一覧で「定義済みなら可」とされた語は、SOPの冒頭に
  定義があるか確かめてから指摘してください。
- 変わった手順（changed_steps）を重点的に見てください。
  ただし、変わっていない手順に残った参照や言葉も指摘してください。
- 確信が持てない指摘は confidence を low にしてください。
  迷ったときに指摘を消さないでください。

【記載ルール】{rules}
【あいまいな言葉の一覧】{vague_terms}
【変わった手順】{changed_steps}
【機械の確認の結果（参考）】{mechanical_checks}
【新しい版】（添付の PDF）

「結び付くルールが無いものは指摘しない」を最初に書きます。 これを書かないと、モデルは文章として読みやすくする提案を大量に返します。提案の一つひとつは正しくても、100件の指摘一覧は誰も読みません。

「数値を変える案は書かない」も同じくらい大事です。 単位の書き方を直すつもりで、「60 ℃」を「約 60 ℃」に、「30 分」を「30 分以上」にする案が出ます。書き方の直しと中身の変更が、1つの直し案に混ざります。

「迷ったときに指摘を消さない」は、拾い漏れを防ぐためです。 確信の低い指摘は low として残し、人が捨てます。AIの側で捨てると、捨てたことが誰にも見えません。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。

{
  "sop_id": "",
  "version": "",
  "findings": [
    {
      "id": "F001",
      "category": "unit_format | vague_instruction | safety_note_position | missing_step",
      "rule_id": "U-3",
      "location": { "section": "", "step_no": "" },
      "quote": "",
      "suggestion": "",
      "reason": "",
      "confidence": "high | low",
      "in_changed_step": true
    }
  ]
}

たとえば、注意書きの位置の指摘は次のように返ります。

1つ目の理由は、機械の確認と同じ一覧に並べられることです。 手順番号の飛びや廃止されたSOPの参照も、同じ形の findings として Python が足します。 担当者は1つの一覧だけを読みます。

2つ目は、rule_id で並べ替えられることです。 同じルールの指摘をまとめて見れば、「この研究員は単位の書き方を毎回同じに間違える」が見えます。指摘が多いルールは、記載ルールの側が分かりにくい可能性もあります。

3つ目は、形が崩れないことです。 Structured Outputs は、指定した JSON スキーマに沿った応答を必ず生成するとされ、category や confidence に決めていない値が入ることを防げます。 すべての項目を required にし、additionalProperties を false にします。

システムへ連携する

文書管理のサイトには書き込みません。 承認の記録は、規程に沿って人が付けるものです。指摘一覧は、承認の申請に添付する参考資料として扱います。

指摘一覧は、表の列に「採否」と「担当者のコメント」を空けて出します。 担当者はそこに書き込んで、そのまま研究員に返します。

人が確認する

1. in_changed_step が真の指摘から読む … 改訂した箇所の指摘は、研究員がすぐ直せます
2. 安全の指摘は安全衛生の担当が見る … safety_note_position は全件、安全衛生の担当が採否を決めます
3. confidence が low の指摘を見る … 文書の該当箇所を開いて確かめます
4. 採らなかった指摘に理由を書く … 「定義済み」「ルールの対象外」など
5. 中身の疑問は別に書く … 校正の途中で条件に疑問を持ったら、指摘一覧とは別の欄に書いて承認者に渡します

目安は、1本あたりの指摘が10件前後、そのうち採られるのが半分程度です。 採られる割合が2割を切るなら、指示かルールが緩すぎます。8割を超えるなら、拾い漏れを疑い、数本は読み合わせで突き合わせてください。

5番目を分けるのは、第7章「AIに何をさせるのか」の線引きを、人の側でも守るためです。 指摘一覧に中身の疑問が混ざると、研究員はどれが必須の直しか分からなくなります。

例外に対処する

8行目の引用の照合は、Python で機械的に行います。 quote の文字列が新しい版の本文にそのまま含まれるかを見るだけです。引用が原文に無い指摘は、担当者が箇所を探す手間を増やします。

6行目の「指摘が多い」は、AIの失敗とは限りません。 古いSOPを初めて記載ルールで読むと、改訂していない箇所の古い書き方が一度に出てきます。 そのときは、変わった手順の指摘だけを今回の差し戻しにし、残りは次の定期見直しに回します。

記録を残す

• 申請されたSOPの番号と版、前の版の番号
• 機械の確認の結果（番号の飛び、参照の抜け、廃止されたSOPの参照）
• AIに渡した指示（記載ルールの版を含む）と、返ってきたJSONの全文
• 担当者の採否とコメント
• 研究員が直したあとの版と、承認の日付
• ルールごとの指摘の件数と、採られた割合

指摘一覧とログは、文書管理のサイトのSOPの版と同じ番号で紐付けます。 監査や事故の調査で「この版はどんな校正を経て承認されたか」を聞かれたとき、版の番号から指摘一覧と採否を辿れるようにしておきます。

最後の行が、記載ルールを直す材料になります。 採られない指摘が多いルールは、ルールの書き方があいまいか、現場の実態と合っていません。ルールを直したら、指示に入れる記載ルールの版も上げます。 版を残しておかないと、どのルールで校正した指摘かが後から分かりません。