古紙回収の業者が事業所・集合住宅から届く回収の依頼を n8n で受け、依頼の種類と品目・量を区分して、回収ルートへの組み入れの案を作る

処理の起点を決める

起点は3つです。

フォームは、ホームページのお問い合わせとは別に作ります。 公式ページでは、Form Trigger に文字・長い文字・数値・日付・選択肢・ファイルなどの項目を置け、認証は Basic 認証・n8n の利用者の認証・なしから選べるとされています。初めての回収先も使うので認証はなしにし、回収先コード・名前・住所・連絡先・希望日・品目の選択肢・依頼の文章の欄を置きます。品目は選択肢にしますが、量は文章で書いてもらいます。 量の書き方を回収先にそろえさせるのは無理があるからです。

メールは、Gmail Trigger で受けます。 公式ページでは、ラベルや Gmail の検索の条件・差出人で絞れ、既定は未読のメールだけを拾い、1回に拾う件数は既定10件・最大50件で、超えた分は次の回に回るとされています。管理会社と事業所の担当のアドレスに Gmail のフィルタで「回収依頼」のラベルを付け、そのラベルで絞ります。 営業のメールや請求の連絡を拾わないためです。

夕方の見込みは Schedule Trigger で動かします。 公式ページでは、ワークフローの時間帯が設定されていなければインスタンスの時間帯を使い、自前の n8n の既定は America/New York とされています。ワークフローの設定で時間帯を Asia/Tokyo にします。

入力データを集める

質を決めるのは、回収先の台帳の「ビル名・物件名」の列です。 事業所は住所よりビルの名前で書いてきます。管理会社は物件の名前で書いてきます。台帳にその呼び方が無いと、抜き出しが正しくても回収先が引けません。 台帳を写すときに、引くための「よみ」と「別の呼び方」の列を足します。

換算の表は、自社の計量の記録から目安を置きます。 目安なので、便の積載の見込みにだけ使い、回収先への返事には書きません。

データの取得方法を決める

回収先の引き方は、回収先コード、電話番号、ビル名・物件名のよみの順です。 公式ページでは、Data Table のノードで行の追加・取得・更新・Upsert、条件に合う行があるか・無いかで分ける操作ができるとされています。名前の部分一致では引きません。 「〇〇ビル」と「〇〇第二ビル」を取り違えると、違う日の違う便に入ります。

1通のメールに複数の物件があるときは、抜き出しの段で物件ごとの配列にし、1件ずつに分けてから引きます。

AIへ渡す前に整形する

1. 引用と署名を除く … 引用された前回の依頼を残すと、その品目と量をもう一度依頼として読みます
2. 電話の依頼を同じ形にそろえる … 担当が電話を受けたら、フォームに入れます。メモを写真で送らない
3. 添付を分ける … 依頼に写真（積まれた段ボールなど）が付いていれば、写真があることだけを印にし、AIには渡しません
4. 希望日の言葉を残す … 「来週の火曜」「月末までに」は、そのまま文字で残します
5. 重複を見つける … 同じ回収先から同じ日に同じ内容のフォームとメールが届いたら、印を付けます

3番目で写真を読ませないのは、量の見当を写真から作らせないためです。 写真の段ボールの山から「約40束」と数えさせると、それらしい数が、根拠のないまま便の積載に入ります。 写真は、担当が量を確かめるときの材料として残します。

4番目の「来週の火曜」は、受けた日を基準に Code ノードで日付にし、計算した日付であることを担当の一覧に出します。

AIに処理させる

させるのは、分類と抜き出しの2つです。 どちらも文面に書かれていることを区分に当てるだけで、便の選択や回収の可否は決めさせません。

分類：依頼の種類（Text Classifier）

「機密書類」の説明に、言い回しを多く並べます。 依頼する側は「機密書類」と書くとは限りません。「書類の処分」「古い帳簿」「個人情報の入った紙」「溶解」「証明書がほしい」 と書いてきます。説明が短いと、これらを「臨時の回収」に入れます。

複数の分類を同時に付ける設定は有効にします。 「臨時に段ボールを引き取ってほしい、あわせて古い書類も処分したい」は、臨時の回収と機密書類の両方です。どちらか一方でも「機密書類」が付けば、依頼全体を担当に回します。

抜き出し：物件・品目・量（Information Extractor）

1行目がいちばん起きやすい失敗です。 「いつもの倍」を、AIは親切に「段ボール 約20束」と直します。その数が積載の見込みに入り、便があふれます。 書かれた言葉は言葉のまま残し、倍にするなら台帳の普段の量に Code ノードで掛けます。

指示内容を固定する

Text Classifier のシステムプロンプトに、次のように書きます（分類の名前と説明はノードの分類の欄に置き、{categories} で差し込みます）。

あなたは古紙の回収業者の配車の担当として、回収先から届いた依頼の文面を、
依頼の種類に分類します。

【分類】
{categories}

【分類のしかた】
- 文面に書かれていることだけで分類してください。
  回収先の事情や、書かれていない目的を推し量らないでください。
- 書類の処分、溶解、シュレッダーの代わり、帳簿、個人情報、証明書、
  立会い、のいずれかに触れていれば、ほかの分類とあわせて
  「機密書類」も付けてください。迷ったら付けてください。
- 「来なかった」「残っている」「回収されていない」に触れていれば、
  依頼の言葉があっても「回収漏れ」を付けてください。
- 1通の文面に複数の依頼があれば、当てはまる分類をすべて付けてください。
- どの分類にもはっきり当てはまらなければ、無理に当てはめないでください。

Information Extractor のシステムプロンプトには、次のように書きます。

あなたは古紙の回収業者の配車の担当として、回収先からの依頼の文面から、
物件ごとの品目と量を抜き出します。

【入力】
- 依頼の文面（引用と署名は除いてあります）
- 差出人のメールアドレスまたはフォームの回収先コード

【抜き出すこと】
物件ごとに次を出してください。
- property: 書かれた物件名・ビル名をそのまま。
- items: 品目ごとに item と quantity_text。
  item は corrugated / newspaper / magazine_mixed / office_paper / other。
  other のときは item_text に書かれた言葉をそのまま。
  quantity_text は「30箱」「いつもの倍」のように書かれたとおりに。
- requested_date_text: 希望日について書かれた言葉をそのまま。
- not_accepted_text: 古紙以外や、受け入れ基準に無い物の言葉があればそのまま。
- quote: その物件について書かれた文を、文面からそのまま写す。

【厳守事項】
- 量を数や重さに直さないでください。「少し多め」「いつもの倍」は
  書かれたとおりに quantity_text に入れてください。
- 書かれていない品目を足さないでください。普段の品目を補わないでください。
- 日付を計算しないでください。「来週の火曜」はそのまま残してください。
- 文面に出てこない物件を作らないでください。
- 回収できるか、料金、処理の方法については書かないでください。

「量を数や重さに直さない」が要の一文です。 数に直されると元の言葉が消え、誰の見当なのかが分からなくなります。

出力形式を固定する

Information Extractor の出力の形は、JSON Schema で決めます。 公式ページでは、JSON の例から生成するとすべての項目が必須として扱われるとされています。空を許したい項目があるので、Schema で書きます。 分類の結果は Text Classifier の出口ごとに分かれて届くので、n8n の中で次の形にまとめます。

{
  "request_id": "R2610-0412",
  "channel": "form | email | phone",
  "categories": ["ad_hoc", "confidential"],
  "properties": [
    {
      "property": "",
      "customer_code": "",
      "items": [
        { "item": "corrugated", "item_text": "", "quantity_text": "30箱" }
      ],
      "requested_date_text": "",
      "requested_date": "",
      "not_accepted_text": "",
      "quote": ""
    }
  ],
  "route_proposal": { "date": "", "course": "", "weight_estimate_kg": 0, "remaining_kg": 0 },
  "route_status": "proposed | sent_to_staff | no_capacity"
}

1つ目の理由は、分類で行き先を分けられることです。

2つ目は、quantity_text（AIが写した言葉）と weight_estimate_kg（Code ノードの目安）を分けて持てることです。

3つ目は、route_status で空きの無い依頼を拾えることです。 no_capacity のときは、前後の日の便の空きを並べて担当に出します。

システムへ連携する

組み入れの案は Code ノードで作ります。 公式ページでは、Code ノードは JavaScript と Python で書け、ノードの中からファイルの読み書きや HTTP の要求はできないとされています。必要な行は前の Data Table のノードで取ってから渡します。中身は、エリアの曜日のうち希望日以降で最も近い便を選び、その便の積載の目安から組み入れ済みの重さを引いて、残りが依頼の重さの目安を上回るかを見るだけです。

承認は Slack の Send and Wait for Response で受けます。 公式ページでは、Slack の中で承認・却下でき、承認できる人を限れ、誰が応じたかが出力に残るとされています。そのためには、n8n が公開の HTTPS で届くこと、Slack のアプリの Interactivity の Request URL、資格情報への Signing Secret の設定が要るとされています。配車の担当3名だけを承認できる人にします。

回収先への返事は、Gmail の下書きにします。 公式ページでは、下書きの作成に宛先・件名・本文のほか、スレッドの ID を指定する設定があるとされています。依頼のメールのスレッドに下書きを付ければ、担当は返信の形で確かめて送れます。 フォームから来た依頼は、フォームに書かれた連絡先あての下書きにします。

人が確認する

配車の担当が確かめるのは、4か所です。

1. 組み入れの案 … 便・重さの目安・積載の残り・回収先の quote を見て承認します。「いつもの倍」のような言葉は、台帳の普段の量と並べて見ます
2. 機密書類と回収漏れ … 案の無い一覧から、回収先に連絡します。機密書類は、処理の方法と立会いを決めてから便に入れます
3. 空きの無い依頼 … 前後の便の空きを見て、回収先と日を相談します
4. 返事の下書き … 回収の日と時間帯を確かめて送ります。自動では送りません

2番目の回収漏れは、運転手の記録を先に見ます。 出し忘れか、便が回らなかったかで、返事がまったく違います。

目標は、1,200件をならして1件1分です。

例外に対処する

2行目の「捨てない」を必ず設定してください。 捨てられた依頼は記録が残らず、回収先からの「まだ来ない」で初めて分かります。

記録を残す

• 依頼の原文（フォームの内容、メールの Message-ID と本文）と、受けた日時・経路
• 分類の結果と、抜き出した物件・品目・quantity_text・quote
• 引いた回収先と、計算した日付・重さの目安
• 組み入れの案、承認した人と時刻、担当が変えた便
• 回収先への返事の下書きと、送った日時
• 便ごとの、組み入れた重さの目安の合計と、実際の計量の重さ

最後の行で、換算の表が合っているかが分かります。 目安の精度は、AIではなくこの記録で上げます。