コインランドリーの無人店舗で、QRコードから届く機械のトラブルの問い合わせに機種ごとの取扱説明書をもとにチャットで一次対応する

処理の起点を決める

利用者が QR コードからチャットの画面を開き、最初の文を書き込んだ時点を起点にします。 QR コードの URL には店舗の番号と機械の番号が入っていて、画面を開いた時点で裏のサーバーが機械の台帳を引きます。利用者は機械の番号を入力しません。

QR コードは、機械1台ごとに1枚貼ります。 店に1枚だけ貼る形にすると、利用者がどの機械のことかを書く必要があり、Before の①がそのまま残ります。扉の近く、操作の画面の横など、困ったときに目に入る場所に貼ります。

同じ画面の中では、2回目以降の書き込みも同じ機械の話として扱います。 利用者が「隣の乾燥機も」と書いたときは、その機械の QR コードを読み直してもらう案内を返します。1つのチャットに2つの機種を混ぜません。

入力データを集める

質を決めるのは、取扱説明書が文字として読めるかどうかです。 紙をスキャンしただけの PDF は、画像のままでは検索に当たりません。公式の案内には、PDF の中の画像を読むかどうかの記載が見当たりません。スキャンした説明書は、文字を起こした PDF かテキストにしてから入れます。

店舗の案内は、説明書とは別のファイルにします。 同じ機種でも、店によって料金、洗剤の自動投入の有無、両替機の場所が違います。店舗の案内に店舗の属性を付け、説明書には付けないことで、機種の話と店の話を分けて検索できます。

データの取得方法を決める

機械の台帳は、裏のサーバーが読みます。 店舗の番号と機械の番号の組から、機種の型番と種類を引きます。台帳に無い組み合わせなら、AIに回さず、当番の担当の連絡の案内を返します。

ファイルに付ける属性は、次の4つで足ります。

検索の件数は max_num_results で絞ります。 公式の案内では、件数を絞るとトークンと待ち時間が減る一方で、答えの質が下がりうるとされています。最初は5件ほどから始め、答えられなかった記録を見て調整します。

AIへ渡す前に整形する

1. 取扱説明書を文字にする … スキャンした PDF は文字を起こします。表示の一覧の表は、行ごとに文字として読めるかを確かめます
2. 説明書を機種ごとのファイルに分ける … 複数の機種をまとめた説明書は、機種ごとに分けるか、該当の機種の属性を付けます
3. 店舗の案内を店ごとに作る … 料金、支払いの方法、洗剤、両替機、営業時間を1店1ファイルにします
4. 利用者の書き込みから個人の情報を外す … 電話番号やメールアドレスが書かれていたら、AIに渡す前に伏せます
5. 緊急の言葉を規則で拾う … 返金、閉じ込め、水漏れ、煙、火、焦げ、においなどの言葉を、AIに渡す前に見ます
6. 書き込みの長さを確かめる … 極端に長い書き込みや、URL だけの書き込みは、AIに渡さず定型の案内を返します

1番目がいちばん手間のかかる準備です。 公式の画像入力の案内でも、日本語のように非ラテン文字の文字が入った画像は最適に扱えないことがあるとされています。画像のまま入れて読ませるより、文字にしてから入れるほうが確実です。

チャンクの大きさは、既定のままで始めます。 公式の案内では、既定で max_chunk_size_tokens は800、chunk_overlap_tokens は400とされています。表示の一覧が途中で切れるようなら、その章を別のファイルに分けます。

AIに処理させる

1回目は、問い合わせを4つの区分に分けさせます。 2回目は、その機種の説明書と店舗の案内だけを根拠に、手順を答えさせます。

1行目の「迷えば人の対応が要る」がいちばん大事です。 「ドアが開かない」は、運転中でロックされているだけのこともあれば、故障で洗濯物が取り出せないこともあります。答えで済むかが分からないものは、手順を1回答えたうえで、解決しなければすぐに人に回る形にします。

乾燥の話には、油の付いた洗濯物の注意を必ず添えます。 NITE（製品評価技術基盤機構）は、美容オイル・食用油・動物油などが付いたものを乾燥機で乾燥させないよう注意を促しています。油は水による洗濯でも完全には落ちず、乾燥中に酸化熱で発火するおそれ、乾燥後に取り出して放置した後でも発火するおそれがあるとされています。店舗の案内にこの注意を入れ、乾燥の問い合わせのときに添えます。

3行目がいちばん起きやすい失敗です。 説明書に書いていない症状を聞かれると、一般的な洗濯機の知識から手順を作ろうとします。別の機種では正しい手順が、この機種では扉の故障につながることがあります。 検索の結果に根拠が無ければ、答えないことを指示に書きます。

指示内容を固定する

1回目（分類）の指示

あなたはコインランドリーの無人店舗で、利用者の問い合わせを分ける係です。
利用者の書き込みを読み、次の区分のどれか1つを選んでください。

【区分】
- operation ...... 機械の操作の手順を知りたい
- error_display .. 機械に表示された文字や番号の意味を知りたい
- payment ........ 料金・支払い・両替・ポイントの方法を知りたい
- staff_needed ... 返金、洗濯物が取り出せない、機械の故障、水漏れ、煙、におい、けが、
                   その他 店の担当が対応すべきこと

【厳守事項】
- 迷ったら staff_needed を選んでください。
- 利用者の書き込みに表示の文字や番号があれば、display_code にそのまま写してください。
- 書き込みを要約して summary に1文で書いてください。個人の情報は書かないでください。

2回目（回答）の指示

あなたはコインランドリーの無人店舗で、利用者に機械の使い方を案内する係です。
この利用者が使っている機械は {machine_type}（型番 {model}）です。店舗は {store} です。

【答え方】
- file_search で見つかった、この機種の取扱説明書と、この店舗の案内に書いてあることだけで答えてください。
- 手順は番号を付けて、1つの番号に1つの動作を書いてください。
- 機械の表示やボタンの名前は、説明書の書き方のまま書いてください。
- 乾燥機の使い方の問い合わせでは、店舗の案内にある「油の付いた洗濯物」の注意を必ず添えてください。
- 最後に「解決しましたか」と聞いてください。

【厳守事項】
- 検索の結果に根拠が無いときは、手順を作らずに「この内容は店の担当がご案内します」と書いてください。
- 他の機種や一般的な洗濯機の知識で手順を補わないでください。
- 返金するとも、返金しないとも書かないでください。返金の受け付けの案内だけをしてください。
- 機械の扉や内部を工具で開ける、電源を抜くといった、説明書で利用者向けとされていない操作を案内しないでください。
- 煙、火、水漏れ、焦げたにおいの話が出たら、手順を答えずに「すぐに機械から離れてください」と書き、
  店の担当の連絡の案内をしてください。
- 利用者の名前、電話番号、メールアドレスを聞かないでください。

「迷ったら staff_needed」を分類の指示に入れるのは、取りこぼしの向きをそろえるためです。 分類を誤ったときに、手順を答えるはずのものが人に回るのは、当番の手間が少し増えるだけです。逆に、人の対応が要るものに手順を答えると、洗濯物を入れたまま待つ利用者が、解決しない手順を繰り返すことになります。

回答の指示に、緊急の言葉への対応を重ねて書いているのは、規則の取りこぼしに備えるためです。 規則は決めた言葉しか拾いません。「なんか黒いのが出てる」のような書き方は規則をすり抜けます。規則とAIの2段で拾います。

出力形式を固定する

1回目の分類は、構造化出力で受け取ります。 Responses API で text.format に json_schema を指定し、strict を有効にする形です。

{
  "category": "operation | error_display | payment | staff_needed",
  "display_code": "",
  "summary": "",
  "urgent_hint": false
}

1つ目の理由は、裏のサーバーが分岐を機械的に決められることです。 category が staff_needed なら回答を作らずに通知へ、urgent_hint が true なら決めた緊急の文面へ進みます。分岐をAIの文章の読み取りに頼りません。

2つ目は、display_code で検索を助けられることです。 利用者が書いた表示の番号を、2回目の検索の問いに足します。表示の一覧の表から、その番号の行が当たりやすくなります。

安全上の理由で答えが拒否された場合は、refusal が返ります。 公式の案内では、拒否のときは refusal という種類の内容が返るとされています。JSON として読む前に refusal を確かめ、拒否なら人の対応へ回します。

2回目の回答は、文章と出典で受け取ります。

【利用者に見せる形】
1. 扉を閉め、取っ手の部分を「カチッ」と音がするまで押してください。
2. 表示が「スタート待ち」に変わったら、コースのボタンを押してください。
3. 硬貨の投入口の横の「スタート」を押してください。
（出典：洗濯乾燥機 取扱説明書 第3章「運転のしかた」）
解決しましたか？　［解決した］［まだ困っている］

出典の行は、file_citation の注釈の filename から作ります。 ファイル名を「機種の種類 取扱説明書 章の名前」の形にそろえておけば、そのまま利用者に見せられます。利用者が「説明書のどこに書いてあるか」を店の掲示で確かめられることも、信頼につながります。

システムへ連携する

返金の受け付けは、チャットとは別のフォームにします。 返金には連絡先が要りますが、連絡先をAIのやり取りに入れる理由はありません。 チャットは返金のフォームへの案内を出すまでにし、フォームの入力は当番の担当だけが見ます。

vector store の中身は、説明書の改訂と店舗の案内の変更のたびに差し替えます。 公式の案内では、vector store は API かダッシュボードで消さない限り残り続けるとされています。古い版を消す手順を決めておかないと、改訂前の手順が検索に当たり続けます。

人が確認する

利用者への回答は、その場では人が確かめません。 確かめるのは、通知が来たときと、週に1回の見直しのときです。

1. 通知が来たら、要約と店舗・機械を見る … 当番の担当は、要約で状況をつかんでから電話をかけ直すか、遠隔の監視カメラで店内を見ます。機種を聞き直す必要がありません
2. 緊急の通知は最優先にする … 煙・火・水漏れの言葉で拾ったものは、店内の様子をすぐに監視カメラで確かめます
3. 週に1回、「まだ困っている」が付いたやり取りを読む … 回答が説明書の範囲で正しかったか、検索の結果に該当の箇所が当たっていたかを見ます
4. 答えられなかった問い合わせを、よくある質問に足す … 当番の担当が電話で答えた内容を、機種ごとのよくある質問として vector store に入れます

3番目で、出典の当たり方を見るのが大事です。 回答が外れたとき、原因は「検索で違う箇所が当たった」か「当たった箇所を読み違えた」のどちらかです。前者はファイルの分け方か属性の問題、後者は指示の問題で、直す場所が違います。

例外に対処する

上から2行は、AIを通さずに処理します。 台帳に無い番号は、QR コードの貼り違いか、機械の入れ替えで台帳が古いかのどちらかです。AIに推測させると、別の機種の説明書で答えることになります。

記録を残す

• やり取りの全文（個人の情報を伏せた後のもの）と、店舗・機械の番号・機種
• 分類の結果（category・display_code・urgent_hint）
• 検索の結果（file_search_call.results）と出典（file_citation）
• 「解決した」「まだ困っている」のボタンの記録
• 当番への通知の時刻と、当番の担当の対応の結果
• vector store のファイルの版と、差し替えの記録

3つ目で検索の結果を残すのは、外れた回答の原因を分けるためです。 回答の文だけを残すと、検索が外れたのか、読み違えたのかが分かりません。

API の側の保存の扱いも決めておきます。 公式の案内では、API に送ったデータは既定で学習に使われず、不正利用の監視のためのログは法律で長い保存が求められない限り最長30日保持されるとされています。Responses API はアプリケーションの状態を既定で30日保持するとされているため、前のやり取りを API の側に持たせる必要が無ければ store を false にします。 やり取りの記録は、自社の対応記録の側で持ちます。