寝台車・霊柩車の運送会社が、葬儀社・病院から届く搬送の依頼を n8n で受け、時刻・お迎え先・搬送先を抜き出して配車の表に入れ、聞き漏れを返す

処理の起点を決める

起点は3つです。 メールの受信、FAXのPDFの保存、電話のメモの送信です。経路ごとにワークフローの入口を分け、文字にしたところから先は1本にまとめます。

メールは Gmail Trigger で拾います。 Gmail Trigger は新しいメッセージを決めた間隔（Poll Time）で見に行く作りで、1回に取る件数の既定は10件、上限は50件です。上限を超えた分は次の回に回ります。依頼の多い時間帯でも、1分ごとの見回りなら十分に追いつきます。 依頼用のラベルか、取引先のアドレスを from: で並べた Search で絞り、広告や請求のメールを拾わないようにします。

Gmail Trigger の Read Status の既定は「Unread emails only」（未読だけ）です。 受付の担当が Gmail の画面で先にメールを開くと、既読になって拾われないことがあります。夜間は担当が電話の合間にメールを開くので、この既定のままだと、担当が見た依頼ほど表に入らないという逆転が起きます。依頼用のラベルで絞ったうえで「Unread and read emails」にし、重複はメッセージの ID で除きます。

FAXは Google Drive Trigger で拾います。 FAXをPDFにして共有のフォルダに保存する仕組みがあれば、そのフォルダを見張ります。公式ページによると、手で実行したときは条件に合う最後のイベントを返し、保存して公開（publish）してから定期的に見に行きます。

電話はフォームから入れます。 電話の受け答えは人が行い、受付の担当は聞きながら決まった欄のないメモを打ち込むだけにします。欄のあるフォームにすると、夜間の電話中に入力欄を探すことになり、かえって遅くなります。

入力データを集める

質を決めるのは、下の2つです。 依頼元の一覧が無ければ、「〇〇典礼」「〇〇葬祭」の表記ゆれで同じ葬儀社が別の依頼元になります。お迎え先の一覧は、AIに病院の霊安室の場所を推させないために持ちます。 一覧にある場所は乗務員向けの補足として表に添え、依頼の文面からは抜き出しません。

データの取得方法を決める

FAXのPDFは、まず Extract From File で文字を取り出してみます。 葬儀社がパソコンから送ったFAXには文字の層が残っていることがあり、それなら AIで読む必要がありません。取り出した文字が空か、ほとんど記号なら、画像として届いたものなので Analyze Document に回します。

Analyze Document には、「このFAXに書かれている文字を、表の形を崩さずにそのまま書き起こしてください。読めない文字は〓にしてください」とだけ頼みます。ここでは項目を抜き出させません。 書き起こしと抜き出しを1回で頼むと、読めなかった文字を項目の意味から補います。読む段と抜き出す段を分けると、どちらで誤ったかが後から分かります。

AIへ渡す前に整形する

1. 本文の整理 … メールの署名、過去のやり取りの引用、定型の挨拶を落とす
2. 書き起こしの確認 … FAXの書き起こしに〓が多ければ、抜き出しの前に「読み取り不良」の印を付ける
3. 依頼元の当て込み … 送り主のアドレスやFAXの発信元の番号から、依頼元の一覧を引いて候補を付ける
4. 同じ依頼の重複の確認 … 同じ依頼元から30分以内に同じ故人の名前の依頼が来ていれば、「重複かもしれない」の印を付ける（FAXの後に確認の電話が来ることがある）
5. 受けた時刻の付与 … 「今から」「1時間後」の言い回しを後で時刻にするため、受けた時刻を渡す

電話のメモは、整えずにそのまま渡します。 「〇〇病院 3階西 21じ以降 自宅へ 奥さん同乗」のような走り書きでも、項目の抜き出しはできます。担当が打ち間違えた字を前処理で直そうとすると、かえって元の聞き取りが分からなくなります。

4番目の重複は、この業務で特に多く起きます。 葬儀社はFAXを送った後、届いたかを電話で確かめることがよくあります。両方を別々に表に入れると、同じお迎えに車が2台向かいます。

AIに処理させる

させるのは、文字にした依頼から決まった項目を抜き出すことだけです。

時刻の種類を分けるのが、AIに頼む理由の1つです。 「21時以降お迎え可」は ready_from、「21時に霊安室にお願いします」は pickup_at です。言い回しの違いは規則で書き切れず、文面を読むほうが向いています。 ただし、決められないものは unknown にさせます。

たとえば、葬儀社から次のようなFAXが届いたとします（書き起こし後）。

搬送依頼  〇〇葬祭 担当：△△  TEL 0X-XXXX-XXXX
故人様　□□ □□ 様
お迎え　〇〇市民病院
21時半ごろ診断書が出る予定です。出られ次第お願いします。
ご安置　弊社〇〇会館
ご同乗　奥様

抜き出しは、お迎え先の施設が「〇〇市民病院」、病棟は空欄、time_text は「21時半ごろ」、time_phrase は「診断書が出る予定です。出られ次第」、time_type は ready_from、搬送先は「〇〇会館」になります。同乗は「奥様」と書かれているので1名と読みたくなりますが、人数は書かれていません。 指示どおりなら companions は空欄で、奥様という記載は特記に写ります。この1件で、確認が要る項目は「病棟・霊安室」と「同乗の人数」の2つになり、受付の担当は葬儀社への1本の電話で両方を確かめられます。

指示内容を固定する

Information Extractor の System Prompt Template に入れる指示です。

あなたは寝台車・霊柩車の運送会社の受付で、搬送の依頼を配車の表に起こす立場です。
下の【依頼】に書かれていることだけを、決まった項目に抜き出してください。

【厳守事項】
- 書かれていない項目は空欄にしてください。病院の名前から病棟や霊安室を補わないでください。
- 同乗の人数は、人数が書かれているときだけ入れてください。
  「同乗なし」「同乗者なし」と書かれていれば 0 にしてください。書かれていなければ空欄です。
- 時刻は書かれた文字のまま time_text に写し、その言い回しを time_phrase に写してください。
  「今から」「1時間後」などは時刻に直さず、そのまま写してください。
- time_type は次のとおり選んでください。
  - pickup_at … 「〜時に来てほしい」「〜時にお迎え」など、来てほしい時刻が書かれている
  - ready_from … 「〜時以降」「診断書が出たら」「出られ次第」など、出発できる見込みが書かれている
  - unknown .... どちらとも決められない
  迷ったら unknown にしてください。
- 故人のお名前、ご遺族のお名前、電話番号は、書かれたとおりに写してください。
  読み仮名を付けたり、漢字を直したりしないでください。
- 書き起こしに「〓」がある部分は、推測せず、その項目を空欄にしてください。
- 依頼が搬送の依頼でない（請求・お礼・日程の相談など）と判断したら、
  request_type を other にして、他の項目は空欄にしてください。

【依頼が届いた経路】{channel}
【受けた時刻】{received_at}
【依頼】{text}

「病院の名前から病棟を補わない」を真っ先に書くのが要点です。 大きな病院の名前を見ると、AIは一般的な霊安室の位置や「地下1階」を書き足すことがあります。それらしい場所ほど、乗務員はそのまま向かいます。

同乗の人数の「0と空欄の区別」も同じ理由です。 空欄を0にすると、配車の担当は座席の少ない車を選びます。現地でご遺族が乗れないことに気づくのが、最も避けたい失敗です。

出力形式を固定する

{
  "request_type": "transport | other",
  "channel": "mail | fax | phone",
  "requester": { "name": "", "person": "", "phone": "" },
  "pickup": { "facility": "", "ward_or_room": "", "address": "" },
  "time_text": "",
  "time_phrase": "",
  "time_type": "pickup_at | ready_from | unknown",
  "destination": { "type": "home | facility | hall | other", "name": "", "address": "" },
  "deceased_name": "",
  "companions": null,
  "billing_to": "funeral_company | family | unknown",
  "notes": ""
}

1つ目の理由は、companions を数か null で持てることです。 空欄を null として受ければ、Code ノードで「書かれていない」と「0名」をはっきり分けられます。

2つ目は、time_text と time_type を分けて持つことです。 時刻の文字は書かれたままで残し、種類だけをAIに選ばせます。Code ノードが受けた時刻と time_text から配車の表の時刻を作り、ready_from なら「以降」の印を付けます。

3つ目は、確認が要る項目を機械で拾えることです。 Code ノードは次の規則で「確認が要る項目」を作ります。

システムへ連携する

配車の表には足すだけで、既存の行を書き換えません。 折り返して分かった項目は、受付の担当が表に書き込みます。AIの抜き出しが既存の行を上書きする経路を作らないことで、配車の担当が決めた車両の欄が消える事故を防ぎます。 Google Sheets ノードには行を更新する操作もありますが、この構成では使いません。

人が確認する

1. 新しい行を原文と見比べる … お迎え先・時刻・搬送先の3つは、必ず原文（メール・FAXの画像・メモ）と見比べる
2. 確認が要る項目を折り返す … 依頼元に電話で確かめ、表に書き込む
3. 重複の印を確かめる … 印の付いた依頼は、先の行と同じかを確かめて1つにする
4. 配車の担当に渡す … 確認が要る項目が埋まった行から、配車の担当が車を決める

1番目の3つを省かないでください。 この3つを誤ると、車が違う場所・違う時刻に向かいます。見比べる時間は1件1分ほどで、誤った配車をやり直す時間よりはるかに短くて済みます。

夜間の1名の担当は、見比べを後回しにしないでください。 次の電話が鳴っても、表に入った行を見比べるのは1分で済みます。見比べないまま配車の担当に渡すと、誤りに気づくのは乗務員が現地に着いたときになります。 見比べが済んだ行には担当の名前を入れ、配車の担当はその印のある行だけを扱う決まりにします。

目標は、600件をならして1件3分です。 確認が要る項目の無い依頼は見比べて1分、折り返しが要る依頼は電話の時間を含めて数分かかります。

例外に対処する

4行目の取り消しと変更は、この業務で珍しくありません。 ご遺族の事情で搬送先が変わったり、診断書が遅れて時刻がずれたりします。変更を新しい依頼として足すと、車が2台出ます。 「変更」「取消」「キャンセル」の言葉がある依頼は、Information Extractor に回す前に人に知らせます。

6行目で、AIが止まっても依頼を落としません。 抜き出しが止まった依頼ほど急ぎのことがあり、原文のまま表に載れば、受付の担当がいつもどおり手で起こせます。

記録を残す

• 依頼の原文（メール・FAXのPDF・電話のメモ）と、受けた時刻・経路
• FAXの書き起こしと、〓の数
• 抜き出しの結果と、確認が要る項目
• 受付の担当が直した項目と、直す前の値
• 折り返しで確かめた日時と、確かめた相手
• 取り消し・変更の記録

4行目の「直した項目」を残すのは、抜き出しの指示を直す材料にするためです。 病棟を空欄にしたつもりが埋めていた、時刻の種類を取り違えた、という型が分かれば、指示に例を足せます。