森林組合が土場で手書きする原木の検知の野帳を読み取り、樹種・長さ・径級・本数から材積を計算して出荷の台帳に転記し、合計の食い違いと読めない欄を拾う

処理の起点を決める

野帳の画像が、組合のクラウドのフォルダに保存されたことを起点にします。 検知員は、検知が終わったページを土場でそのまま撮り、撮影用のアプリから保存します。電波の届かない土場では、アプリが画像を持っておき、電波の届くところで保存します。

画質の確認は、保存の直後に行い、結果を検知員のスマートフォンに返します。電波の届く土場なら、数十秒で撮り直しの要否が分かります。 電波の届かない土場で撮ったものは、事務所の確認で画質が足りなければ、翌日の朝に検知員に野帳を持ってきてもらって撮り直します。

ファイル名には、撮影の日時と検知員の番号を入れます。土場と樹種は野帳の上の欄から読み取り、その日の出荷の予定と照らします。 処理が終わったものは処理済みのフォルダへ移し、移すのは成功したときだけにします。

入力データを集める

質を決めるのは、野帳の雛形です。 雛形の径級と長さの並びが決まっていれば、表の行と列の対応づけは雛形と照らすだけで済みます。検知員が長さの列を自分で書き足した野帳は、雛形に無い列として生成AIに対応づけさせます。

データの取得方法を決める

画質の確認は、Enterprise Document OCR の画質スコアで行います。 公式の説明では、処理の要求の ocrConfig.enableImageQualityScores を有効にすると、ページごとに0から1の画質スコアが返り、スコアが0.5を下回ると、ぼけ（defect_blurry）、暗さ（defect_dark）、薄さ（defect_faint）、文書の欠け（defect_document_cutoff）、映り込み（defect_glare）などの欠点の一覧が返るとされています。この機能は OCR の処理と同じくらいの待ち時間を加えるとされているので、画質の確認だけを先に回し、合格した画像を Form Parser に回します。

読み取りは、Python から Form Parser のプロセッサを呼ぶだけです。

公式の説明では、text が認識されたテキストの唯一の元で、ほかの欄は startIndex と endIndex でその位置を指すとされています。表は headerRows と bodyRows に分かれ、行や列をまたぐセルの無い表だけが対象とされています。ます目は1つずつのセルとして返ってくるので、行の見出し（径級）と列の見出し（長さ）の位置で本数のセルを決めます。

表の見出しの行が読めないこともあります。 長さの列の見出しが汚れていると headerRows が空になるか、本体の行の1行目として返ってきます。その場合は、雛形の並びと照らして生成AIに対応づけさせます。

AIへ渡す前に整形する

1. 画質の確認 … 画質スコアと欠点で、撮り直しの要否を決めます
2. 画像の向きと傾き … スマートフォンで撮った画像の傾きを、野帳の四隅で補正します
3. ファイルの形式 … JPEG か PNG で保存します
4. 雛形の判定 … ます目の数と見出しの並びから、どの雛形かを決めます
5. 重複の検知 … 同じ日付・同じ土場・同じ樹種・同じ検知員のページが二度入ったら、印を付けて止めます
6. 続きのページの検知 … 上の欄に「続き」「2/3」などがあれば、前のページとつなぎます

1番目を、ほかの処理より先に行います。 汚れた野帳をそのまま読むと、ます目の数字が読めないまま合計の照合まで進み、照合で合わないページが増えて、人の確認がかえって増えます。

5番目で、重複を止めるのは意図してのことです。 同じページを2回保存したまま台帳に入れると、出荷の材積が二重に計上されます。 新しい方を使うか、別の検知かは、人が決めます。

AIに処理させる

生成AIにさせるのは2つだけです。 表の行と列を径級と長さに対応づけること、ます目の本数を文字のまま写すことです。

数える、計算する、照らすはプログラムの側で行います。

3行目がいちばん起きやすい失敗です。 合計の本数が書かれていると、読めないます目を「合計から他を引いた数」で埋めたくなります。埋めた瞬間、合計の照合は必ず合うようになり、検知員の数え違いもます目の読み違いも、両方とも見えなくなります。

指示内容を固定する

あなたは森林組合の事業課で、原木の検知の野帳の読み取り結果を台帳の形にそろえる担当です。
OCRが返した表と上の欄だけを見てください。推測で埋めないでください。

【野帳の雛形】
径級の並び（cm）：{diameter_classes}
長さの並び（m）：{lengths}

【厳守事項】
- 表の各行が何cmの径級か、各列が何mの長さかを row_map と column_map に書いてください。
  雛形に無い行や列は、書かれた見出しの文字を写し、決められなければ unknown にしてください。
- ます目の本数は、書かれた文字のまま写してください。
  「正」の字や、書きかけの画（一、T、下、止 のように見えるもの）も、そのまま写してください。
  数字に直さないでください。
- 空いているます目は空のまま写してください。0 にしないでください。
- 読めないます目は空にし、unreadable_cells に入れてください。
  合計や前後のます目から逆算して埋めないでください。
- 材積を計算しないでください。
- 上の欄の合計の本数と合計の材積は、書かれた文字のまま写してください。
- 樹種は上の欄に書かれたものだけを写してください。推測しないでください。

【OCRの表】{tables}
【上の欄】{form_fields}

「合計から逆算しない」を明記しないと、生成AIは親切に埋めます。 合計の本数は同じページの上の欄にあり、何も言わなければ、読めないます目を「合計に合うように」決めます。禁じるのは、合計を根拠にする判断そのものです。

「書きかけの画もそのまま写す」を明記しているのは、「正」の字の野帳が残るからです。 書きかけの画を生成AIが「3本くらい」と解釈すると、その数が台帳に入ります。写すのは画の形までで、本数にするのはプログラムの決まりです。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。

{
  "page_id": "",
  "header": {
    "date": "", "landing": "", "site": "", "species": "",
    "inspector": "", "buyer": "", "total_count_text": "", "total_volume_text": ""
  },
  "row_map": [ { "row_index": 0, "diameter_cm": "", "status": "ok | unknown" } ],
  "column_map": [ { "column_index": 0, "length_m": "", "status": "ok | unknown" } ],
  "cells": [ { "row_index": 0, "column_index": 0, "text": "" } ],
  "unreadable_cells": [ { "row_index": 0, "column_index": 0 } ]
}

本数も径も長さも文字列で受けるのは、意図してのことです。 数値の型で受けると、「正」「T」や「6.0」「6m」が、どこかで落ちるか丸められます。文字のまま受け、プログラムで決まりに従って数にします。

OpenAI API の構造化出力は、JSON スキーマに strict: true を付けて使い、すべての項目を required にし、オブジェクトには additionalProperties: false を必ず設定するとされています。 スキーマ全体の項目数は5,000まで、入れ子は10段までとされているので、ます目は行×列の入れ子にせず、cells の平らな配列で受けます。

材積の計算は、次のような形になります（要点だけ）。

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

def log_volume(d_cm, l_m):
    d, l = Decimal(d_cm), Decimal(l_m)
    if l < 6:
        v = d * d * l / 10000
    else:
        l_int = Decimal(int(l))                     # 1m未満を切り捨てた長さ
        v = (d + (l_int - 4) / 2) ** 2 * l / 10000
    q = Decimal("0.001") if v >= Decimal("0.001") else Decimal("0.0001")
    return v.quantize(q, rounding=ROUND_HALF_UP)    # 小数第4位（または第5位）を四捨五入

1本ごとに端数を処理してから本数を掛けるか、本数を掛けてから処理するかは、出荷先との取り決めを先に確かめます。 どちらで計算したかを、台帳の下書きに書いておきます。

後段の照合は、この出力に対して決まりで行います。

システムへ連携する

出荷の台帳へ書き込むのは、人が確かめたページだけです。 合計が合い、確認の要るます目の無いページは、事業課の担当が一覧で流し見て「確定」を押した時点で書き込みます。明細を出荷先に送るのも、人が行います。

人が確認する

人が見るのは、印の付いたページとます目だけです。

1. 本数の食い違いを先に見る … 計算した合計と野帳の合計が合わないページを、画像と並べて見ます。ます目の読み違いなら直し、そうでなければ検知員に確かめます
2. 読めないます目と「正」の書きかけを確かめる … 画像で本数を数えて直します
3. 径級・長さの読み違いの候補を確かめる … 単位寸法に合わない値を、画像で確かめます
4. 出荷の予定に無いページを確かめる … 土場や樹種の書き違いか、予定の漏れかを確かめます
5. 確定して明細を作る … 出荷先ごとに、樹種・長さ・径級ごとの本数と材積を確かめてから送ります

1番目は、その日のうちに行います。 検知員に確かめるとき、丸太がまだ土場にあれば数え直せます。 翌日以降だと、検知員の記憶に頼るしかありません。

目標は、480ページをならして1ページ2.5分です。 合計が合い印の無いページは一覧で流し見て数十秒、食い違いのあるページは画像を見て検知員に確かめるので数分かかります。

例外に対処する

上の3行が大半を占めます。 どれもAIの精度の問題というより、屋外で書く野帳の性質と、書き方の決まりの問題です。 防水の野帳を使う、本数を数字で書く決まりを浸透させるほうが、指示を直すより効きます。

記録を残す

• 野帳の画像と、撮影の日時・検知員・撮り直しの有無
• 画質スコアと欠点の一覧
• OCR が返した Document の全文（text、formFields、tables、信頼度）
• 生成AIの出力（行と列の対応づけ、ます目の文字）
• 計算した材積と、計算に使った式と端数の扱い（1本ごとか合計か）
• 照合の結果と、人が直したます目の記録
• 出荷先に送った明細と、送った日時

計算に使った式と端数の扱いを残すのは、出荷先との数量の照合に備えるためです。 出荷先が受け入れの検収で別の数字を出したとき、どの式で、どの順で端数を処理したかが分かれば、差の理由をすぐ説明できます。