納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

処理の起点を決める

チャットの窓口に質問が投稿されたことを起点にします。電話をやめてチャットに寄せるのが、この構成の前提です。

電話のまま運用すると、担当者が代わりに入力することになり、工数が減りません。窓口の移行は、仕組みより先に決めてください。

入力データを集める

データの取得方法を決める

文書の取り込み： Azure AI Search のインデクサーを使うと、Azure Blob Storage、SharePoint、OneLake などのデータ ソースからデータを取得して索引に取り込めます。取り込みの際に、文書の分割、ベクトルの生成、構造化といった変換を行うことができます。

PDFの読み取り： 覚書はPDFです。文字が埋め込まれたPDFであれば、そのまま取り込めます。スキャンした画像のPDFは、文字が取れません。 この場合は文字認識を挟むか、その文書だけは人が転記すると割り切ってください。全部を自動化しようとすると、ここで止まります。

メタデータの付与が、この構成のほぼすべてです。 取り込むときに、次を必ず付けます。

納品先コードが付いていない文書は、索引に入れないでください。 入れると、A社の質問にB社の条件を返します。これはこの構成で最悪の事故です。

AIへ渡す前に整形する

1. 納品先の名寄せ … 「◯◯ストア」「(株)◯◯ストア」「マルマルストア中央店」を、取引先マスタの1コードに対応づけます
2. 文書の分割 … 条項や見出しの単位で分けます。ページで機械的に切ると、条件が途中で切れます
3. 有効・無効の判定 … 同じ納品先の同じ種別で新しい文書があれば、古いほうに無効の印を付けます。削除はしません（経緯を追えなくなるため）
4. メールの整形 … 署名、引用、日程調整のやり取りを落とします
5. スキャン文書の切り分け … 文字が取れない文書は、索引に入れず、別の一覧に出して人が転記します

AIに処理させる

検索と回答を分けます。

検索基盤にさせること： 納品先での絞り込みと、該当しそうな箇所の取り出し。Azure AI Search は、全文検索・ベクトル検索・両者を組み合わせたハイブリッド検索に対応しています。ハイブリッドにするのは、「時間指定」のような業務用語は全文検索が強く、「いつまでに着けばいい？」のような言い回しはベクトル検索が強いためです。

LLMにさせること：

引用の提示は、機能として組みます。 Claude APIのCitations機能は、文書に引用を有効にして渡すと、回答の各主張にその根拠となった箇所を返します。平文とPDFは自動的に文単位に分割され、引用の粒度を自分で決めたい場合は、分割済みの内容をそのまま渡す形も選べます。 検索基盤から取り出した箇所を渡す用途では、この形が合います。

指示内容を固定する

あなたは、納品条件について社内からの質問に答える窓口の担当者です。

【厳守事項】
- 渡された文書に書かれていないことを答えないでください。
  該当する記述がなければ「この条件は文書に見当たりません」と答え、
  推測で補わないでください。
- 一般的な商慣習を持ち出さないでください。
  「通常は午前中納品が多い」のような一般論を書かないでください。
- 回答には、必ず出典（文書名・日付・該当箇所）を添えてください。
- 複数の文書で内容が食い違う場合は、
  どちらかを選ばず、両方を日付付きで並べてください。
- 渡された文書以外の納品先の条件に触れないでください。
- 金額、違約、責任の所在に関する判断を書かないでください。
  該当する記述がある場合は、引用して示すだけにしてください。

【質問】
{question}

【この納品先に関する文書（検索結果）】
{retrieved_chunks}

【納品先】
{customer_name}（コード: {customer_code}）

「両方を日付付きで並べる」の指示が重要です。 食い違いを隠して1つに決めると、その決め方が誰にも見えません。 並べて出せば、現場が「これは古いほうだ」と気づけます。

出力形式を固定する

{
  "answer": "",
  "found": true,
  "citations": [
    {
      "document_name": "",
      "document_type": "agreement | instruction | email | list",
      "document_date": "",
      "quoted_text": "",
      "source_url": ""
    }
  ],
  "conflict": false,
  "conflicting_sources": [],
  "escalate_reason": ""
}

found が偽、または conflict が真の場合は、現場に返さず物流部に回します。 ここを自動で返すと、間違った条件が現場に流れます。

システムへ連携する

一覧表への反映を、人の善意に任せないでください。 物流部が回答を確定したら、その場で一覧表に書き込む画面を用意します。書き込まれた内容は、次の取り込みで索引に入ります。これがないと、同じ質問が永久に繰り返されます。

人が確認する

条件付きで人が確認します。 全件ではありません。

自動で返してよいのは、引用が取れ、食い違いがなく、質問の種類が「時間・場所・伝票・荷姿」のいずれかである場合に限ります。

物流部に回すのは、次の場合です。

この線引きを最初に決めてください。 「とりあえず全部自動で返す」と、事故が起きるまで問題が見えません。

例外に対処する

記録を残す

• 質問、特定された納品先、検索で取り出された箇所
• 返した回答と、添えた出典
• 物流部へ回した件と、その理由
• 確定した回答と、一覧表への反映日
• 現場が「役に立たなかった」と押した件

最後から2番目が、この構成の資産になります。確定した回答は、次から索引の一部になります。 月420件のうち、文書にない条件は最初の3か月で洗い出され、そのあとは減っていきます。

最後の項目も省かないでください。正しい引用が出ていても、現場が知りたかったことと違うことがあります。