精肉の卸が飲食店から FAX で届く手書きの注文書を Google Document AI で読み取り、部位・重量・カットの指定を加工の指示書にする

処理の起点を決める

共有フォルダに FAX の PDF が保存されたことを、10分ごとに確かめて起点にします。 複合機は受信した FAX を PDF にして共有フォルダに保存する設定にし、ファイル名に受信の日時を入れます（保存の設定と名前の付け方は機種ごとに確かめます）。

受信の日時で、締め切りを判定します。 前日の20時より後に受信した FAX には after_cutoff の印を付け、翌朝の加工の指示書には載せず、営業の担当の判断待ちの一覧に入れます。 受けるかどうかは、加工場の空きと在庫を見て営業の担当が決めます。

夜のうちに読み取りを終わらせるのが目的です。 朝5時にまとめて処理すると、読み取りが終わるまで営業事務の担当が待つことになります。10分ごとに処理していけば、朝には全部の候補がそろっています。

入力データを集める

質を決めるのは、取引先の品目の一覧です。 印字した行の品目は一覧から決まるので、店が書くのは数量と単位とカットの指定だけになります。 一覧に、その店のふだんの単位を持たせておけば、単位の無い行に「ふだんはkg」と参考として添えられます。添えるだけで、埋めはしません。

直近の注文は、「いつもの」の行の参考にします。 「ロース いつもの」と書かれた行には、直近4回のロースの注文を並べて営業事務の担当に見せます。4回とも同じなら確定しやすく、ばらばらなら店に電話します。

データの取得方法を決める

読み取りは、Python の処理から Form Parser のオンラインの処理を呼びます。注文書は1〜2ページなので、オンラインの処理（15ページまで）で足ります。 返った結果のうち、使うのは次のものです。

取引先は、印字した店の番号で決めます。 手書きの店名で決めると、似た名前の店を取り違えます。注文書の右上に、店の番号を大きく印字しておきます。 番号の信頼度が低いときは、FAX の送信元の番号（複合機が記録するもの）と照らします。

AIへ渡す前に整形する

1. ファイル名の確認 … 受信の日時が入っているかを確かめ、締め切りの判定に使います
2. ページの確認 … 2ページの注文書は1件として扱い、表の続きを1つにつなぎます
3. 白紙・送り状だけの FAX の除外 … 文字がほとんど無いページや、「いつもお世話になっております」だけの送り状は、注文として扱わず記録だけ残します
4. 同じ注文の二重の受信の確認 … 同じ店・同じ納品の日の注文書が2回届いたら、送り直しか追加の注文かを人に確かめます
5. 様式の手直し：単位の欄 … 数量の欄の横に「kg」「枚」「本」「P」の4つのチェック欄を置き、単位を丸で書き込ませないようにします
6. 様式の手直し：厚みと1枚の重さの欄 … 厚み（mm）と1枚の重さ（g）を別の欄にし、単位を印刷しておきます

5番目を最初にやってください。 単位が数量の横に手書きされていると、FAX でつぶれた「kg」と「枚」の区別がつきません。チェック欄にしておけば、単位が付いているかどうかを状態として読めます。 Form Parser はラジオボタンに対応しないので、丸で選ぶ形ではなく、4つの独立したチェック欄にします。

AIに処理させる

Form Parser にさせるのは、注文書の文字と表とチェック欄を読み取り、信頼度と一緒に返すことです。 Claude API にさせるのは、その結果を注文の行に写し替え、備考のカットの指定を決まった言葉に分けることだけです。

1行目と3行目がいちばん起きやすい失敗です。 生成AIに「注文をまとめて」と頼むと、単位の無い行に「kg」を補い、「18Og」のようにつぶれた数字を「180g」に寄せます。寄せた数字は正しいことも多いのですが、正しくなかった1行は、肉を切った後に分かります。

指示内容を固定する

あなたは精肉の卸で、飲食店から FAX で届いた注文書の読み取り結果を、
注文の行に写し替える担当です。渡された読み取り結果だけを見てください。

【写し方】
- 品目の表の1行を、注文の1行にしてください。印字の品目は品目の一覧の
  表記のまま、手書きの品目は書かれたとおりに写してください。
- 形態は slice / steak / cube / mince / block のいずれかにし、
  当たらなければ other にして原文を cut_text に写してください。
- 厚み（mm）と1枚の重さ（g）は、書かれた数字を文字のまま写してください。
  単位を変えたり、計算したりしないでください。
- 数量は文字のまま、単位は kg・枚・本・P の4つのチェック欄の状態を
  そのまま写してください。
- 備考の指定は、「筋引き」「脂○mm残し」「脂取り」「真空○kgずつ」
  「個包装」などの言葉に分け、分けた元の文字を quote に写してください。

【厳守事項】
- 単位のチェックが付いていない行に、単位を補わないでください。
- 「いつもの」「前回と同じ」「同上」と書かれた行は、usual_ref を true に
  し、中身を推し量って埋めないでください。
- つぶれて読めない数字を、ありそうな数字に直さないでください。
  読み取り結果の文字をそのまま写してください。
- 個体識別番号、価格、在庫の有無を書かないでください。
- 読み取り結果に無い品目を足さないでください。

【この店の品目の一覧】{customer_items}
【形態とカットの言葉の一覧】{cut_terms}
【読み取り結果】{form_parser_result}

「同上」を「いつもの」と同じに扱うのは、表の中でよく使われるからです。 「同上」は上の行と同じという意味ですが、上の行が読み違えられていれば、下の行も同じだけ違います。 自動で上の行を写さず、印を付けて人が見ます。

店の品目の一覧を渡すのは、表記をそろえるためだけです。 一覧には「ふだんの単位」も入っていますが、指示で埋めることを禁じているので、AIは参考として読むだけになります。

出力形式を固定する

Claude API の構造化出力で、次の形の JSON を受け取ります。 すべての欄を required にし、additionalProperties を false にします。値が無い欄は null を許す形にします。

{
  "customer_no": "C-0217",
  "received_at": "2026-10-21T19:42",
  "delivery": { "date": "2026-10-22", "slot": "10時まで" },
  "lines": [
    { "row": 1, "part": "肩ロース", "grade": "国産牛", "form": "slice",
      "thickness_mm": "2", "piece_g": null, "qty": "3",
      "unit": { "kg": "filled", "mai": "unfilled", "hon": "unfilled", "pack": "unfilled" },
      "cuts": [ { "term": "脂取り", "quote": "脂とって" } ],
      "usual_ref": false, "confidence_min": 0.91 },
    { "row": 2, "part": "サーロイン", "grade": "国産牛", "form": "steak",
      "thickness_mm": null, "piece_g": "180", "qty": "10",
      "unit": { "kg": "unfilled", "mai": "unfilled", "hon": "unfilled", "pack": "unfilled" },
      "cuts": [ { "term": "脂残し", "quote": "脂3mm残し" } ],
      "usual_ref": false, "confidence_min": 0.58 }
  ],
  "remarks": ""
}

1つ目の理由は、単位を4つのチェック欄の状態のまま持てることです。 上の例の2行目は、どの単位にも付いていません。「180g×10」ならおそらく10枚ですが、それを決めるのは規則と人で、AIではありません。 規則は unit_missing の印を付け、参考として「1枚の重さが書かれているので枚の可能性」と添えます。

2つ目は、confidence_min を行ごとに持たせ、確かめる行を規則で選べることです。 行の中でいちばん低い信頼度を入れておけば、厚みや重さの数字の1つだけが怪しい行も拾えます。

受け取った後に、Python の規則で印を付けます。

最後の行は、加工場への注記のためのものです。 指示書の該当の行に「個体識別番号を送り状に」と出すだけで、番号そのものは加工場が切った肉から書き込みます。

システムへ連携する

販売管理のシステムへは、この構成から書き込みません。 営業事務の担当が確定した受注を、取り込みの形で入れます。読み違えた行が、そのまま出荷と請求に進む経路を作らないためです。

人が確認する

営業事務の担当が朝5時に開くのは、印の付いた行だけです。 印の無い行は、店ごとに件数を流し見て確定します。

1. after_cutoff を先に営業の担当に回す … 受けるかどうかを決めてもらい、受けるなら指示書に足します
2. unit_missing と cut_spec_missing を画像で見る … FAX の画像で単位や重さが書かれていないかを確かめ、書かれていなければ開店前に店に電話します
3. usual_check を直近の注文と見比べる … 4回とも同じなら確定し、ばらばらなら店に電話します
4. low_confidence の数字を画像と見比べる … 厚みと重さの数字は、とくに丁寧に見ます
5. 指示書を確定して加工場に渡す … 「確認中」の行が残っていれば、その行だけ後で足します

2番目と3番目の電話は、まとめてかけます。 1つの店で印が複数あれば、1回の電話で聞きます。電話の結果は、その行に「店に確認：○○さん、10枚」のように残します。

目標は、960枚をならして1枚1.5分です。 印の無い注文書は数秒で流し、印の付いた行に数分かけます。

例外に対処する

2行目は、なくなりません。 様式を手元に切らした店は、白い紙に手書きして送ってきます。読めないことを前提に、人に回す道を最初から用意しておきます。 様式を切らした店には、翌日の納品に新しい様式を添えます。

記録を残す

• FAX の PDF と、受信の日時と送信元の番号
• Form Parser が返した JSON の全文と、プロセッサの版
• Claude API に渡した読み取り結果と、返った JSON
• 印と、営業事務の担当が直した記録（どの行を、何から何に直したか）
• 店への電話の記録 … 何を聞き、誰が何と答えたか
• 確定した受注と加工の指示書、加工場が書き込んだ個体識別番号

5つ目の電話の記録を残すのは、行き違いが起きたときのためです。 「10枚と言った」「10kgと言った」の行き違いは、誰がいつ聞いたかが残っていないと、どちらの言い分も確かめられません。

4つ目の直した記録は、様式と品目の一覧を直す材料になります。 同じ店で unit_missing が続くなら、その店に単位のチェックを付けてもらうよう頼みます。