呉服店が着物の丸洗い・染み抜き・仕立て直しの手書きの預かり票を読み取り、加工先への発注の一覧と納期の台帳を作る

処理の起点を決める

店の控えのスキャンが、店ごとの SharePoint のライブラリに保存されたことを起点にします。 使うトリガーは「ファイルが作成されたとき（プロパティのみ）」です。ライブラリの名前が、そのまま店を表します。 票番号は店ごとの連番なので、店を取り違えると連番の確かめが成り立ちません。

もう1つのトリガーは、毎朝の定時（繰り返し）です。 開店の前に、台帳から発注の一覧などを作ります。一覧は、新しい預かりの読み取りとは別の流れで作ります。 品が戻るのも、予定日が近づくのも、預かり票の保存とは関係なく毎日起きるからです。

3つ目は、台帳の行の更新です。 店頭の担当が行を「戻った」に変えたとき、同じ品の次の工程の行を「発注前」に変えるフローを動かします。SharePoint のコネクタの「項目が作成または変更されたとき」のトリガーを使い、フロー自身の書き込みでもう一度動かないよう、トリガーの条件で「状態が戻ったに変わったとき」に絞ります。

入力データを集める

質を決めるのは、加工先の一覧の「工程の順番」です。 洗い張りの後に仕立て直し、染み抜きの後に丸洗いではなく同じ加工先でまとめて、といった店のやり方を、順番の数字で持たせます。 順番の付け方が店長の頭の中にしか無いと、台帳の行の並びが当てになりません。

「着る日の有無」のチェックは、予定日の重みを分けるために持ちます。 式や茶会で着る日が決まっている品は、予定日を過ぎると取り返しがつきません。着る日のある品だけ、間に合わない恐れの一覧で先頭に出します。

データの取得方法を決める

Document Intelligence のコネクタの操作に、次の値を渡します。

モデルの学習は、Document Intelligence Studio の画面で行います。 カスタム テンプレート モデルは、ラベルを付けたキーと値、チェック欄、表、署名、選んだ領域を取り出せます。 手書きの文字の対応言語に日本語が含まれます。

品の欄は、表のラベルにせず、品1・品2・品3の固定のブロックとしてラベルを付けます。 1枚に書ける品は3つまでと様式で決まっており、ブロックごとに同じ名前の欄（item1_name、item2_name …）を持たせるほうが、チェック欄の位置がぶれずに取れます。

コネクタの結果は JSON で返るので、「JSON の解析」で欄ごとの値・チェックの状態・信頼度を取り出します。 解析のスキーマは、学習したモデルで1枚読み取った結果の見本から作ります。ラベルを足したら、スキーマも作り直します。 古いスキーマのままだと、新しい欄が黙って空になります。

チェック欄の確かさは、欄の信頼度とチェックの信頼度を合わせて見ます。 公式の説明では、欄の信頼度は値の位置の確からしさを表し、チェック欄の欄は、欄の選択とチェックの信頼度を合わせたものが全体の確からしさをよく表すとされています。

AIへ渡す前に整形する

1. 様式の改訂 … 品ごとに枠で囲ったブロックを3つ作り、ブロックの中に加工のチェック欄（丸洗い・染み抜き・洗い張り・仕立て直し・寸法直し・胴裏の交換・その他）を印刷します
2. 染みの場所の欄 … 着物の前と後ろの簡単な図を印刷し、染みの場所に丸を付けてもらいます。図は文字として読まず、領域として切り出して申し送りに付けます
3. 複写の濃さ … 2枚目の控えは文字が薄くなります。ボールペンで強めに書くことを決まりにします
4. スキャンの設定 … 文字の高さの下限は、1024×768の画像で12ピクセル（150 DPI で約8ポイント）です。複合機の解像度を、店ごとにそろえます
5. 1枚1ファイル … 束で1つの PDF にすると、1枚の読み取りの失敗が束全体に及びます
6. 学習の見本 … 様式ごとに少なくとも5枚、1品だけの票と3品の票、薄い控えと濃い控えを混ぜて集めます
7. 1品1ブロックの決まり … 着物と帯を一緒に預かるときも、ブロックを分けて書きます。 1つのブロックに2品を書くと、片方だけ戻ったときに台帳の行が付けられません

1番目の様式の改訂を、学習の前に済ませます。 テンプレートのモデルは見た目の様式に頼るため、様式を変えると精度が下がり、学習し直すことになります。 刷り直す預かり票の在庫に合わせて、切り替えの日を決めます。

AIに処理させる

Document Intelligence にさせるのは、決まった欄から値を取り出し、それぞれに信頼度を付けることだけです。 工程の行づくりと確かめは、Power Automate の条件で行います。

させないことも決めておきます。

2行目がいちばん起きやすい失敗です。 目安の日数から予定日を計算して入れると、台帳の上では間に合っているように見えます。予定日は読み取ったまま入れ、目安の日数との差は「間に合わない恐れ」として別に出します。

指示内容を固定する

この構成には生成AIへのプロンプトがありません。AIへの指示にあたるのは、カスタム テンプレート モデルに付けるラベルの定義と、Power Automate の確かめの条件です。

【ラベルの定義（Document Intelligence Studio で付ける）】
ticket_no ........ 欄：票番号（印刷済みの連番）
received_date .... 欄：預かり日
customer_name .... 欄：氏名
phone ............ 欄：電話番号（11桁の枠をまとめて1つの欄）
wear_date_flag ... チェック欄：着る日が決まっている
item1_name ....... 欄：品1の品名（訪問着・袋帯など手書き）
item1_color ...... 欄：品1の色柄
item1_proc_* ..... チェック欄：品1の丸洗い／染み抜き／洗い張り／
                   仕立て直し／寸法直し／胴裏の交換／その他
item1_stain ...... 領域：品1の染みの場所の図（周りの印刷の文字を含めない）
item1_due ........ 欄：品1のお渡しの予定日
item1_price ...... 欄：品1の概算の金額
item2_* / item3_* ... 品2・品3も同じ名前の付け方

【工程の行の作り方（Power Automate）】
1. 品名のあるブロックごとに、チェックの付いた加工を取り出す
2. 加工先の一覧を引き、加工ごとに加工先・工程の順番・目安の日数を付ける
3. 同じ加工先で順番が続く加工は、1つの工程の行にまとめる
4. 工程の順番が最も小さい行の状態を「発注前」、それ以外を「前の工程待ち」にする
5. 預かり日＋各工程の目安の日数の合計が予定日を過ぎれば「間に合わない恐れ」
6. 読めない欄を、ほかの欄や過去の台帳から埋めない

3番の「まとめる」は、悉皆の取次業者に丸洗いと染み抜きを別々に頼まないためです。 同じ加工先に2回出すと、品が2往復することになります。

6番の「埋めない」がいちばん大事です。 常連のお客様なら、氏名で過去の台帳を引けば電話番号が出てきます。作れるからこそ、作らない決まりとして書いておきます。

出力形式を固定する

台帳（SharePoint のリスト）は、品と工程ごとに1行です。

1枚の票から、たとえば次のような行ができます。 訪問着の丸洗いと染み抜き、紬の洗い張りと仕立て直しを預かった票です。

票番号 104233（本店）  預かり日 10/28  予定日 品1 11/20・品2 12/20（着る日あり）
品1 訪問着 薄紫 … 工程1 丸洗い＋染み抜き  悉皆の取次業者  発注前        見込み 11/11
品2 紬 茶系     … 工程1 洗い張り          洗い張りの職人  発注前        見込み 11/18
品2 紬 茶系     … 工程2 仕立て直し        和裁士          前の工程待ち  見込み 12/16

品1の2つの加工は同じ加工先なので1行にまとまり、品2は加工先の順番どおり2行に分かれます。品2の2行目は、1行目が「戻った」になるまで発注の一覧に出ません。 見込みの日は預かり日に目安の日数を足したもので、品2は予定日の4日前です。

「見込みの日」と「予定日」を別の列にしているのが、この形の要です。 予定日はお客様との約束、見込みの日は店の決まりから出した目安で、2つの差が間に合わない恐れを表します。

毎朝の一覧は、台帳を「項目の取得」の絞り込み（Filter Query）で抜き出して作ります。

システムへ連携する

加工先への発注は、この構成から自動で送りません。 品そのものを渡すので、発注の一覧は品と一緒に紙で渡すのが確実です。 一覧を印刷する前に、棚の品と行を見比べます。

Document Intelligence のコネクタには、1つの接続あたり60秒に1,200回という呼び出しの上限があります。 1日5〜7枚なら届きませんが、溜まった控えをまとめてスキャンし直すときは間をあけて保存します。

人が確認する

1. 翌朝、「要確認」の行を見る … 控えのファイルを開き、理由の欄を直します。加工のチェックは、控えのブロックを見て直します
2. 発注の一覧を印刷する前に、棚の品と見比べる … 一覧の品が棚にあり、札が付いているかを確かめます
3. 間に合わない恐れの品を見る … 加工先に急ぎを頼めるかを相談し、無理ならお客様に連絡します
4. お渡しの連絡の前に、品を広げて確かめる … 染みが落ちているか、仕立てが仕上がっているかを見てから連絡します
5. 問い合わせには台帳を引いて答える … 票番号か電話番号で行を探し、工程ごとの状態と見込みの日を伝えます。店長が休みの日でも、店頭の誰でも答えられるように、リストの表示を店頭向けに1つ作っておきます

1番目の加工のチェックの直しを省かないでください。 「染み抜き」の読み落としは、染みの付いたまま戻る品になり、「仕立て直し」の読み落としは、反物のまま棚に残る品になります。

目標は、240枚をならして1枚2分です。 「要確認」になる票が1〜2割という想定で、それより多い店は、複写の濃さかスキャンの設定がそろっていません。

例外に対処する

3行目から5行目は、読み取りの問題ではなく、お手入れの仕事そのものの揺れです。 染み抜きは品を見てから見積が出て、お客様がやめることもあり、古い品は加工先で断られることもあります。台帳の状態に「取り消し」と備考の列を持たせ、 例外の品も同じ台帳の上で追えるようにします。

記録を残す

• 店の控えのスキャンと染みの場所の図（ライブラリに残す）
• 読み取りの結果と、使ったモデルの ID
• 台帳の各行の変更の記録（SharePoint のリストの版の履歴）
• 店頭の担当が「要確認」の行で直した記録 … どの欄を、何から何に直したか
• 加工先ごとの、出した日と戻った日の差の推移

4つ目の記録は、信頼度の基準を決める材料になります。 直した欄と、そのときの信頼度を並べると、どの信頼度より下で誤りが出ているかが分かります。

最後の記録が、目安の日数を見直す材料になります。 加工先ごとに実際にかかった日数を並べ、加工先の一覧の目安の日数を年に何度か直します。