外国人の登録スタッフが母語で書いた職歴と資格のメモを日本語に訳し、派遣先に出すスキルシートの様式にそろえて、訳の確認が要る箇所を示す

処理の起点を決める

スタッフがフォームを送信したことを起点にします。 スプレッドシートの側のフォーム送信のトリガーで、回答の行が増えたときにスクリプトが動きます。数分のうちに、コーディネーターのもとに下書きがそろいます。

フォームは言語ごとに分けて作ります。 質問の文をスタッフの母語に訳し、「会社の名前」「国と町」「始めた年月」「やめた年月」「仕事の内容」「使った機械」「資格の名前と取った年」を同じ順で聞きます。どの言語のフォームから来たかで、訳の元の言語を決めます。

面談の予約が入ったスタッフの分は、面談の前日までに下書きがそろうようにします。 前日の夕方に、予約があるのにフォームの回答が無いスタッフを一覧にし、コーディネーターから入力を頼みます。

職歴の更新でも同じ流れを使います。 派遣先での仕事が終わったときに、その仕事の内容をフォームで書いてもらい、スキルシートに1行足します。 更新のときは、前のスキルシートの行は書き換えません。

入力データを集める

質を決めるのは、用語集です。 「ピッキング」「検品」「梱包」「ライン作業」「移乗介助」。派遣先が求める経験の言い方と同じ言葉で、仕事の内容の欄を書けるかが決まります。 用語集は、営業が派遣先の求人の言い方から作ります。

用語集は、AIに渡します。 訳した言葉を用語集の言い方に寄せられ、担当ごとに違っていた言い方がそろいます。 ただし、用語集の言葉に無理に当てはめさせません。当てはまらない仕事は、訳のまま書いて印を付けます。

スタッフの台帳の氏名・生年月日・在留の情報は、AIに渡しません。 訳に要るのは職歴のメモと言語だけです。台帳と結び付けるのはスタッフの番号で、スクリプトの側で行います。

データの取得方法を決める

スクリプトが、次の順に集めます。

期間は、AIに計算させません。 回答の「始めた年月」「やめた年月」をスクリプトが読み、月の数を数えてから年と月にします。 書かれ方がばらばら（西暦・その国の暦・「3年くらい」）なときは、AIには原文のまま period_raw に写させ、スクリプトが読めなかったものは「期間の確認が要る」にします。

API キーはスクリプトのプロパティに持たせて、コードには書きません。 本文の response_format に後で示すスキーマを入れて呼びます。

AIへ渡す前に整形する

1. 言語の確認 … フォームの言語と、回答の文字の種類が合っているかを見ます。合わなければ、AIに元の言語の判定もさせます
2. 空欄の確認 … 期間や仕事の内容が空の職歴は、そのまま空として渡します
3. 写真の確認 … 紙のメモの写真が暗い・ぶれている場合は、写真を使わずフォームの回答だけで訳します
4. 個人の情報の取り除き … 自由記述の欄に書かれた電話番号・住所・家族の名前らしいものを、送る前に伏せます
5. 用語集の絞り込み … 回答に出てくる仕事の分野（製造・物流・介護）に合わせて、渡す用語を絞ります

4番目は、この題材で欠かせません。 スタッフは自由記述に、「妻と子どもが国にいる」「○○寮に住んでいた」など、職歴に要らないことも書きます。送る前に伏せ、伏せきれなかったものはAIの側でも拾わせて、スキルシートに出さないようにします。

5番目は、訳の取り違えを減らすためです。 「ライン」は製造では組立のライン、物流では仕分けのラインを指します。分野の用語集だけを渡すと、訳がその分野の言い方に寄ります。

AIに処理させる

させるのは、職歴ごとに、次の3つを返すことだけです。

「関わり方の強さ」の印が、この構成でいちばん大事な区別です。 「操作した」「補助した」「見ていた」「講習を受けた」「資格を取った」。原文が「補助」なら訳も「補助」にし、原文から強さが読み取れなければ印を付けます。 逆訳を付けるのは、コーディネーターがスタッフに「こういう意味ですか」と母語で確かめられるようにするためです。

1行目がいちばん起きやすい失敗です。 母国のフォークリフトの免許を訳すと、AIは「フォークリフト運転技能講習修了」と書きます。日本で運転するには日本の講習が要り、母国の免許はその代わりになりません。 資格は原語の名前と直訳だけを書かせ、日本の資格の欄には入れません。

指示内容を固定する

あなたは、人材派遣会社で、外国人のスタッフが母語で書いた職歴のメモを、派遣先に出すスキルシートの日本語にする立場です。
メモに書かれていることだけを訳してください。

【元の言語】{language}
【用語集】{glossary}

【職歴ごとに返すこと】
- industry_ja：勤め先の業種（会社の名前は書かない）
- duties_ja：仕事の内容。用語集に当てはまる言い方があれば使い、無ければ訳のまま。term_matched で示す
- machines_ja：使った機械と、関わり方（operated / assisted / observed / unclear）
- qualifications：原語の資格の名前（original）と直訳（literal_ja）
- period_raw：期間の書かれ方を原文のまま
- flags：確認が要る箇所。種類（proper_noun / qualification / period / number_unit / involvement / ambiguous）、原文、訳、逆訳

【厳守事項】
- 書かれていない経験、機械、資格を足さないでください。
- 「補助した」「見ていた」を「操作した」「担当した」に強めないでください。関わり方が読み取れなければ unclear にして flags に入れてください。
- 海外の資格を、日本の資格や講習の名前に置き換えないでください。原語の名前と直訳だけを書いてください。
- 経験の年数を計算しないでください。期間は原文のまま period_raw に写してください。
- 氏名、国籍、年齢、家族、住まい、宗教について書かないでください。メモにあれば personal_info_found を true にし、内容は書かないでください。
- 向いている仕事、評価、おすすめを書かないでください。

「関わり方を強めない」を明記しないと、AIは仕事の内容を整った日本語にする過程で強めます。 「機械のそばで部品を渡した」は、整えると「機械の操作補助」になり、さらに整えると「機械オペレーター」になります。関わり方を4つの値に分け、強めることそのものを禁じます。

「会社の名前は書かない」を入れているのは、特定につながるためです。 小さな町の工場の名前と期間が並べば、その人が誰か分かることがあります。 会社は業種だけにし、名前は台帳の側に残します。

出力形式を固定する

構造化出力で、スタッフごとに次の形のJSONを受け取ります。

{
  "staff_no": "F-20481",
  "careers": [
    { "industry_ja": "自動車部品の製造",
      "duties_ja": "組立ライン作業",
      "term_matched": true,
      "machines_ja": [ { "name": "フォークリフト", "involvement": "operated | assisted | observed | unclear" } ],
      "qualifications": [ { "original": "", "literal_ja": "" } ],
      "period_raw": "",
      "flags": [
        { "type": "proper_noun | qualification | period | number_unit | involvement | ambiguous",
          "source": "", "translation": "", "back_translation": "" } ] }
  ],
  "personal_info_found": false
}

関わり方とフラグの種類を enum にして、決めた値以外を返させません。 Gemini API の構造化出力は、/v1beta/interactions の response_format に mime_type: "application/json" とスキーマを入れて指定し、enum と required が使えます。ただし、JSONとして正しくても値が正しいとは限らないため、アプリケーションの側で値を確かめるよう案内されています。 スクリプトで、資格があるのに qualification のフラグが無い、関わり方が unclear なのに involvement のフラグが無い、といった食い違いを確かめ、あれば「確認が要る」を足します。

スキルシートの下書きは、スクリプトが次の規則で作ります。

「使える機械」に operated だけを載せているのは、（c）の取り違えを止めるためです。 載せるかどうかは関わり方の値で決まり、AIの訳の言い回しには左右されません。

システムへ連携する

派遣の管理システムには書き込みません。 確定したスキルシートを登録するのは、コーディネーターです。スクリプトから派遣先へ送ることもしません。 派遣先に出すのは、営業が読んでからです。

スキルシートの下書きは、スタッフの番号の名前で保管のフォルダに作ります。 氏名をファイル名にしません。派遣先に出すファイルにも、氏名が入らないようにするためです。

人が確認する

すべてのスキルシートで、コーディネーターの確定を通します。 面談で聞き直す箇所は印で絞ります。

1. personal_info_found を最初に見る … 下書きに出ていないことを確かめ、回答の行から個人の情報を消すかを決めます
2. involvement と qualification の印を面談で確かめる … 逆訳を母語で読み上げるか見せて、「操作したのか、補助したのか」「その資格は日本の講習を受けたのか」を聞きます
3. period と number_unit を確かめる … 期間と数字（重さ・台数・人数）を、本人に聞いて直します
4. 印の無い箇所を読む … 下書きを読み、用語集の言い方で不自然なところを直します

2番目を省かないでください。 ここが、派遣先で「できると聞いていた」と言われるかどうかの分かれ目です。関わり方の値は、本人に確かめてからでないと「使える機械」に載せません。

目標は、300件をならして1件8分です。 印の少ないスタッフは下書きを読んで数分、資格や機械の印が多いスタッフは面談で確かめて10分を超えます。営業からの聞き返しへの対応も、この時間に含めています。

最初の1か月は、その言語を話せるコーディネーターが訳を全部読み、印の付き方を見ます。 印が付くべきなのに付かなかった箇所は、指示の書き方か用語集を直す材料です。 ネパール語やミャンマー語のように話せる担当がいない言語は、外部の翻訳者に20件ほど見てもらってから使い始めます。

例外に対処する

「未処理」を空の下書きにしないでください。 空の下書きが作られると、コーディネーターが訳の済んだものと見分けられず、空欄のまま面談に入ることになります。

記録を残す

• フォームの回答と、紙のメモの写真
• AIの返した訳・フラグ・逆訳
• スクリプトが数えた期間と、そろえた用語
• コーディネーターが直した箇所と、面談で確かめた内容
• 確定したスキルシートの版と、派遣先に出した日
• 用語集の版

下書きの面談用の一覧は、たとえば次の形にします。

【面談で確かめる箇所】F-20481（ベトナム語）
 職歴2 機械：フォークリフト involvement=unclear
   原文「…」 訳「フォークリフトで荷物を運んだ／運ぶのを手伝った」 逆訳「…」
 職歴2 資格：原語「…」 直訳「フォークリフト運転証」→ 日本の講習の修了は別に確認
 職歴3 期間：原文「3年くらい」→ 始めた年月とやめた年月を確認

最後の行の用語集の版は、言い方がそろっているかを後で確かめるために残します。 用語集を直すと、同じ仕事が前と後で違う言葉で書かれます。 どの版で訳したかが分かれば、営業が検索するときに両方の言葉で探せます。