建設現場で協力会社から届く手書きの持込機械等使用届を読み取り、機械・点検・運転者の資格を入場管理の台帳にそろえて、点検の期限切れと資格の記載漏れを拾う

処理の起点を決める

現場の職員が届をスキャンして、支店の取込フォルダに保存することを起点にします。 今までの共有フォルダを、そのまま取込フォルダにします。ファイル名に現場の記号と受け取った日付を入れる設定を、各現場の複合機に入れます。

Python のスクリプトを、社内のサーバーで30分ごとに定時実行します。 持込は「明日の朝から」という届も多く、受け付けた日のうちに書き直しを頼めないと、機械が先に現場へ着きます。 取込フォルダの新しいPDFを順に処理し、台帳への書き込みまで成功したものだけを処理済みのフォルダへ移します。

期限の再計算は、別のスクリプトで毎朝7時に行います。 持込中の機械は、届を受け付けた後も日が進みます。持込期間の途中で年次・月例の期限を迎える機械を、期限の14日前から一覧に出し続けます。

入力データを集める

質を決めるのは、区分と資格の対応表です。 労働安全衛生法施行令の第20条では、機体重量が三トン以上の建設機械の運転のほか、つり上げ荷重が一トン以上の移動式クレーンの運転、作業床の高さが十メートル以上の高所作業車の運転などが、就業制限の業務として並んでいます。どの機械にどの資格が要るかの読み方は、安全環境部が決めて表にします。 AIにも Python にも、法令を解釈させません。

資格の表記の揺れは、必ず集めます。 届には「車両系建設機械運転技能講習」「車両系（整地）」「車建技能」のように、同じ資格がさまざまに略して書かれます。表記の一覧が無いと、正しい資格がすべて「不明」になります。

データの取得方法を決める

読み取りは、Python から Document AI の処理の API を呼ぶだけです。公式のページには Python のクライアントライブラリで応答を扱う例が載っています。返ってきた Document から次のものを取ります。

管理番号は、同じ機械を現場をまたいで追う鍵です。 読み取った番号で台帳を引き、完全に一致する機械があれば、前の現場で付いた印と検査の日付を並べて出します。 前の届と検査の日付が違えば、その間に検査を受けたのか、どちらかの書き誤りかを担当者が確かめます。

運転者が2人以上いる届は、表として読みます。 氏名・資格・修了証の番号が行で並ぶ書式なら、bodyRows の行ごとに1人です。表として崩れた場合は、運転者の欄を not_found にして人に回します。

AIへ渡す前に整形する

1. 形式の確認 … Document AI の対象は PDF や画像です。現場の複合機のPDFはそのまま入れられます
2. 画質の確認 … 公式には、スキャンは最低200dpiが望ましく、300dpi以上が一般に最もよい結果になるとされています。現場の複合機の設定を300dpi以上に固定します
3. 届と添付の分け方 … 検査の記録や修了証の写しが後ろに付いていることがあります。1ページ目を届として読み、2ページ目以降は添付として件数だけ数えます
4. ページ数 … オンラインの処理は1回の要求で最大15ページです。超えるものは届の部分だけを切り出します
5. 受け取った日と現場の確認 … ファイル名に無いものは処理を止めて、取込フォルダの担当に知らせます
6. 重複の検知 … 同じ現場・同じ管理番号・同じ持込期間のものが届いたら、新しいほうを書き直し後の届として扱います

3番目は、運用で決めておきます。 添付まで読み取ると、検査の記録に書かれた日付と届の日付が混ざります。届に書かれた値だけを台帳に入れ、添付は人が見るためのものとして残します。

AIに処理させる

させるのは、届の値を台帳の項目にそろえ、値ごとに状態を付けることだけです。 期限の計算と、区分と資格の照合は Python が行います。

Python が比べる規則は次のとおりです。

月例の期限は、持込期間が1か月を超える届のほぼすべてで出ます。 月例は持込中も毎月受けるものなので、これは誤りではなく「次はいつまでに月例を受ける」という予定です。 一覧では年次の期限切れと分けて、予定として出します。

1行目がいちばん起きやすい失敗です。 バックホウの規格は「0.45㎥」のようにバケットの容量で書かれることが多く、AIはそこから機体重量を推そうとします。推した重量で資格の照合が通ると、機体重量の書き漏れという印そのものが消えます。

指示内容を固定する

あなたは建設会社の支店で、協力会社から届く持込機械等使用届を
入場管理の台帳に記録する担当です。
渡すのは、届1枚の読み取り結果です。
書かれている文字だけを使って、台帳の項目に値を並べてください。
推測で埋めないでください。

【やること】
1. machine_name、spec：機械名と規格の欄をそのまま写す
2. control_no：管理番号の欄の英数字をそのまま写す
3. weight、weight_unit：機体重量の欄の数字と単位をそのまま
   （つり上げ荷重・作業床の高さの欄があれば同じように写す）
4. period_from、period_to：持込期間の開始日と終了日
5. annual_inspection、monthly_inspection：
   年次と月例の検査の実施日。和暦なら和暦のまま写す
6. operators：運転者ごとに氏名、資格の名称、修了証の番号
7. 項目ごとに status を付ける
   read（読めた）／missing（欄に値が無い）／
   unreadable（文字はあるが読めない）／not_found（欄が見当たらない）
8. evidence に、根拠にした文字列をそのまま写す

【厳守事項】
- 機体重量を、機械名・規格・バケット容量から推さないでください。
  欄に値が無ければ missing です。
- 資格の名称を、別の資格の名称に言い換えないでください。
  書かれた表記のまま返してください。
- 読めない日付を、他の日付から推して埋めないでください。
- 管理番号の桁を補ったり、似た番号に直したりしないでください。
- 欄の項目名だけがあって値が空なら missing、
  欄そのものが見当たらなければ not_found とし、note に書いてください。
- 機械を入れてよいか、資格が足りているかは書かないでください。

【協力会社の一覧】{companies}
【読み取り結果】{ocr_result}

「資格が足りているかは書かない」を明記しないと、AIは照合まで始めます。 機械名と資格の名称が並んでいると、一般的な知識で「足りている」と書き添えます。その判断の基準は対応表にあり、AIの知識ではありません。

missing と not_found を分けているのは、Form Parser の注意書きのためです。 値の入っていない欄は、欄として返ってこないことがあります。「欄はあったが空だった」と「欄が見つからなかった」を同じにすると、読み取りの取りこぼしを書き漏れとして協力会社に戻してしまいます。

出力形式を固定する

Claude API の構造化出力を使い、次の形のJSONで受け取ります。 output_config.format に JSON スキーマを渡すと、応答がそのスキーマに沿った形になります。

{
  "file": "S07_20261008_031.pdf",
  "site": "S07",
  "company": "○○重機",
  "fields": [
    { "name": "control_no", "value": "BH-0452", "status": "read",
      "confidence": 0.94, "evidence": "BH-0452", "note": "" },
    { "name": "weight", "value": "", "status": "missing",
      "confidence": 0.0, "evidence": "機体重量（　　）", "note": "" },
    { "name": "period_to", "value": "R8.12.25", "status": "read",
      "confidence": 0.90, "evidence": "R8.12.25", "note": "" },
    { "name": "annual_inspection", "value": "R7.11.20", "status": "read",
      "confidence": 0.86, "evidence": "R7.11.20", "note": "" }
  ],
  "operators": [
    { "name": "山田 一郎", "license": "車両系（整地）技能講習",
      "license_no": "", "status": "read", "evidence": "車両系（整地）技能講習" }
  ],
  "attachments_pages": 2
}

1つ目の理由は、期限と資格の照合をAIの外に出せることです。 対応表や持込期間が変わっても、AIを呼び直さずに Python の計算だけをやり直せます。 上の例では、年次の検査日から1年後が持込期間の終わりより前に来るので、Python が期限の印を付けます。

2つ目は、status で協力会社に戻すものと、支店で読み直すものを分けられることです。 missing は書き直しの候補、unreadable と not_found は画像を見直す候補です。この2つを混ぜると、読めなかっただけの届を協力会社に突き返すことになります。

3つ目は、evidence を残すことです。 上の例の機体重量は、欄の括弧が空のまま写されています。担当者は画像を開く前に、空欄であることを一覧の上で確かめられます。

公式のページでは、列挙の値の大文字・小文字までは保証されないとされているので、status は Python で正規化してから使います。stop_reason が max_tokens のときは出力が途中で切れているので、台帳に書かずに呼び直します。

システムへ連携する

台帳への書き込みは、新しい行と印の列だけにします。 前の届の行は書き換えません。書き直された届は新しい行として足し、前の行に「差し替え済み」の印を付けます。 どの届で何が直ったかを後から追えるようにするためです。

現場への「受付済み」の連絡は、この構成からは送りません。 送るのは支店の担当です。

人が確認する

1. 期限切れの印を先に見る … 持込期間の途中で年次の期限を迎えるものは、その日付を添えて現場に伝え、入れ替えか持込期間の見直しを協力会社と決めてもらいます
2. 資格と機体重量の印を見る … 機体重量の書き漏れは、協力会社に書き直しを頼みます。資格の表記が対応表に当たらないものは、表記の揺れなのか、資格が違うのかを修了証の写しで確かめます
3. 他現場との食い違いを見る … 検査の日付が前の届と違う機械は、協力会社に検査の記録を確かめます
4. 受付済みを返す … 印の無いものは一覧で件数と協力会社を流し見て、まとめて返します

2番目で、表記の揺れと分かったものは対応表に足します。 足すのは安全環境部の担当です。運用が進むほど、表記で止まる届は減ります。

目標は、400件をならして1件3分です。 印の付く届が3割前後という想定で、それより多い月は、対応表の表記が足りていないか、特定の協力会社の書き方に偏りがあります。

例外に対処する

3行目は、和暦と西暦の取り違えで起きることが多い例外です。 「R7」と「7年」と「2025」が同じ届に混ざると、Python で直すときにどれかがずれます。日付の直し方は1か所の関数にまとめ、直した前後の値を両方残します。

記録を残す

• スキャンしたPDFと、現場・受け取った日（紙の原本は、今までどおり現場の書類として保管する）
• Document AI が返したJSONの全文
• Claude API に渡した入力と、返ってきたJSON
• 台帳に書き込んだ値と印、そのとき使った対応表の版
• 書き直しを頼んだ日と、書き直された届との対応
• 受付済みを返した日と、返した担当

対応表の版を残すのは、表を直したときに過去の印の意味が変わるからです。 表記を1つ足すと、それまで止まっていた届が通るようになります。いつの時点の表で受け付けたかが分からないと、後から受付の妥当性を説明できません。