エステサロンが手書きのカウンセリングシートを読み取り、カルテに登録する前の確認リストと、同意の欄の漏れの一覧を作る

処理の起点を決める

10分ごとに、共有のフォルダに入った新しい画像を処理します。 受付は、お客様がシートを書き終えた時点で両面を撮影します。カウンセリングと着替えの時間があるので、10分ごとに読めば、施術が始まる前に同意の漏れの一覧に載ります。

起点は Apps Script の時間主導型のトリガーです。 公式のページによると、時間主導型のトリガーは毎分から月1回までの間隔で動かせ、動く時刻は少しずれることがあります。 撮影の直後に必ず動くわけではないので、受付には「撮影して10分たっても一覧に出なければ、目で確かめる」と決めておきます。

1回の実行は6分までです。 Apps Script の上限で、トリガーの合計の実行時間にも1日あたりの上限（個人のアカウントで90分、Google Workspace のアカウントで6時間）があります。10分ごとに動かすので、業務用のアカウントで動かすことを前提にします。 1回で処理する枚数を決め、残りは次の回に回します。

処理が終わった画像は処理済みのフォルダへ移し、移すのは読み取りと書き出しの両方が成功したときだけにします。

入力データを集める

質を決めるのは、様式の欄の位置の表です。 同意の各欄が、ページのどこからどこまでにあるかを、ページの幅と高さに対する比率で書きます。Document AI は位置をページの左上を原点とする0〜1の座標（normalizedVertices）で返すので、撮影の大きさが違っても同じ表で照らせます。

必須か任意かの列が、この表のもう1つの中身です。 第2章のとおり、紙の上には印刷されていない決まりなので、店長が決めて表に書き出します。 これで、受付ごとに声をかけるかどうかが違う状態が無くなります。

データの取得方法を決める

読み取りは、Apps Script から Form Parser の処理装置を呼びます。 画像を送り、返ってきた文書のデータから必要な部分を取り出します。認証の組み方（サービスアカウントかスクリプトの認可か）は、利用の環境に応じた個別の設定が要ります。

同意の欄の判定では、キーと値の組を使いません。 使うのは、欄の位置の中に文字のかたまりか filled のチェック欄があるかです。キーと値の組は、値が空だと出てこないことがあるためです。

判定の手順は3段です。 ①様式の表から欄の位置を取り出す、②その位置に重なる文字のかたまりとチェック欄を集める、③印刷の文字（欄の見出し）を除いて何か残るかを見る。見出しの文字は様式で決まっているので、文字の並びで除けます。

表の中のチェック欄は ✓ と ☐ の文字で返ります。 肌の状態のチェック欄を表の形で印刷しておくと、行の見出しと ✓／☐ の組で読めます。Form Parser の表の読み取りは、セルの結合の無い表だけに対応するので、様式の表は結合の無い形にしておきます。

AIへ渡す前に整形する

1. 形式の確認 … PDF、JPEG、PNG、TIFF、GIF、BMP、WebP のいずれかであることを確かめます
2. 大きさの確認 … 1回の処理（オンライン）で送れるファイルは40MBまで、画像の解像度は40メガピクセルまでです
3. 解像度の確認 … 公式のページは、正確な読み取りには200dpi以上、できれば300dpi以上を勧めています。タブレットの撮影でも、シートが画面いっぱいに写る距離で撮ります
4. 表と裏の組み合わせ … 同じお客様の2枚を、撮影の順と時刻で1組にします。1枚しか無ければ止めます
5. 向きの確認 … 横向き・逆さまの画像は直してから送ります
6. 重複の検知 … 同じお客様・同じ日のシートが既にあれば、撮り直しか二重の撮影かを受付に聞きます

3番目は、撮影の決まりで防ぎます。 同意の欄のチェック欄は小さく、遠くから撮ると、薄い鉛筆のチェックが読み取りの前に画像から消えます。 シートを置く台と、撮る距離の目印を店舗に用意します。

AIに処理させる

同意の漏れの判定には、生成AIを使いません。 欄の位置とチェック欄の状態から、Apps Script が機械的に決めます。生成AIにさせるのは、自由記述の欄をカルテの項目に振り分けることだけです。

振り分けは、書かれていることの整理に限ります。 服薬の記入から「この施術は避けるべき」と書かせない、アレルギーの記入から「この化粧品は使えない」と推させない。施術してよいかの判断は、カウンセリングの担当がお客様と話して決めます。

いちばん起きやすいのは3行目です。 手書きの薬の名前は読み違えやすく、生成AIはそれらしい薬の名前に直します。直した名前がカルテに入ると、次の担当はそれを正しい申告として扱います。 読めなければ unreadable として人に回します。

指示内容を固定する

あなたはエステサロンで、カウンセリングシートの自由記述の欄を
顧客カルテの項目に振り分ける係です。
渡すのは、OCR が読み取った自由記述の欄の文字と、カルテの項目の一覧です。
書かれていることだけを使ってください。推測で埋めないでください。

【振り分ける欄】
- medication：服薬について（有無、薬の名前）
- allergy：アレルギーについて（有無、対象）
- pregnancy_nursing：妊娠・授乳について
- treatment：通院中の病気について
- wish：希望の施術

【status の付け方】
- ok .......... 書かれた内容が読み取れ、項目に当てはまる
- blank ....... 欄が空
- unreadable .. 文字はあるが読めない
- ambiguous ... 書かれているが、有無が決められない（「たぶん」「時々」など）
- name_missing  有無は書かれているが、薬や対象の名前が無い
迷ったときに ok を選ばないでください。

【厳守事項】
- original には、欄の文字をそのまま写してください。言い換えないでください。
- 薬の名前、病気の名前、アレルギーの対象を補ったり、正しそうな名前に直したりしないでください。
  読めない文字があれば unreadable にしてください。
- 施術してよいか、避けるべきか、医療機関の受診を勧めるかを書かないでください。
- 肌の状態を評価しないでください。
- 希望の施術は、カルテの項目の一覧にある名前に当てはまるときだけ menu に入れ、
  当てはまらなければ menu を空にして original だけを残してください。
- 同意の欄・署名については何も判断しないでください（別の処理で確かめます）。

【カルテの項目の一覧】{chart_items}
【自由記述の欄の文字】{free_text_fields}

「正しそうな名前に直さない」を名指しで書かないと、直します。 手書きの薬の名前が1文字欠けていれば、生成AIは近い名前を補います。禁じるのは、名前を補うことそのものです。

「同意の欄について何も判断しない」を書くのは、生成AIに漏れの判定を混ぜないためです。 自由記述の欄の文字の中に「同意します」のような言葉があると、生成AIは同意の有無にまで言及します。同意の漏れは別の処理で決めるので、ここでは触れさせません。

出力形式を固定する

生成AIからは、次の形の JSON で受け取ります。 Claude API の構造化出力で、output_config.format に type: "json_schema" と schema を渡し、object には additionalProperties: false を付けます。

{
  "fields": [
    { "item": "medication", "status": "ok | blank | unreadable | ambiguous | name_missing",
      "has": "yes | no | unknown", "name_as_written": "", "original": "" }
  ],
  "wish": { "menu": "", "original": "" }
}

Apps Script が書き出す同意の漏れの一覧は、次の形です。

1つ目の理由は、漏れと未回答を別の列で分けられることです。 受付が施術の前に声をかけるのは missing だけで、unanswered はお客様が選ばなかったという記録として残します。

2つ目は、保護者の同意を生年月日とつなげて判定できることです。 シートの表の生年月日から、来店日に未成年かを Apps Script で計算し、未成年のときだけ保護者の同意と署名を必須にします。 生年月日が読めないときは、保護者の欄を uncertain にして受付に確かめてもらいます。

3つ目は、uncertain を独立させられることです。 チェックを消した跡や、欄の外の丸は、filled とも空とも決めかねます。決めかねるものは決めずに、受付に画像を見てもらいます。

システムへ連携する

顧客カルテへは書き込みません。 確認リストはカルテの項目と同じ並びで出し、担当が画像と見比べてから手で登録します。 カルテに入った体調の申告は、次の来店から担当が読むものなので、入れる前に人が確かめます。

同意の漏れの一覧は、店舗ごとのシートに分けます。 受付が見るのは自分の店舗のその日の分だけで、ほかの店舗のお客様の情報は見えないようにします。

人が確認する

受付が見るのは、同意の漏れの一覧の missing と uncertain です。

1. 施術の前に missing を見る … お客様に該当の欄を見せ、説明をしたうえで書き足してもらいます。書き足した面を撮り直して、同じ組に入れます
2. uncertain を画像で見る … 消し跡か、欄の外の丸かを目で確かめ、必要ならお客様に聞きます
3. unanswered は声をかけない … 任意の欄なので、お客様が選ばなかったものとして残します

カウンセリングの担当が見るのは、確認リストです。 自由記述の振り分けのうち、unreadable・ambiguous・name_missing を画像と見比べ、分からないものはお客様に直接聞きます。 聞いた内容をカルテに書くのは担当です。

目標は、600枚をならして1枚2分です。 確認リストの流し見と、印の付いた欄だけの確認で済む想定です。漏れや未確定が多い月は、撮影の距離が崩れているか、様式の欄の位置の表が古くなっています。

例外に対処する

5行目は、様式を作り直すときに最初に見ます。 「写真の撮影：□する □しない」のような二択を丸で囲ませる形は、ラジオボタンと同じ扱いになりかねません。二択も、それぞれのチェック欄にしておきます。

最後の行は、運用でいちばん忘れられやすい例外です。 同意の文言を直して様式を刷り直すと、欄の位置が少し動きます。古い位置の表のまま判定すると、漏れが無いのに漏れと出る、漏れがあるのに出ない、のどちらも起きます。 様式に版の番号を印刷し、版ごとに位置の表を持ちます。

記録を残す

• シートの画像（表と裏）と、撮影の日時・店舗・撮影した受付
• Document AI が返した文書のデータの全文と、そのとき使った欄の位置の表の版
• 同意の漏れの判定の結果と、根拠（欄の位置で見つかった文字・チェック欄の状態）
• 生成AIの振り分けの結果と原文
• 書き足してもらった記録 … どの欄を、いつ、誰が案内して書き足したか
• 担当がカルテに登録した日時と、確認リストから直した箇所

書き足してもらった記録は、同意の経緯そのものです。 後から「説明を受けていない」と言われたとき、施術の前に欄の漏れに気づき、説明をして書き足してもらったという記録が、サロンの説明の材料になります。

画像の保存先は、閲覧できる人を店舗の担当と店長に限ります。 体調の申告が写っているので、共有のフォルダの権限を店舗ごとに分けます。