製造現場で手書きされる工程内検査の記録表を読み取り、品番・ロット・寸法の測定値を品質のデータにそろえて、規格外れと傾向の変化を拾う

処理の起点を決める

共有フォルダにスキャンが保存されたことを起点にします。 直の終わりに班長がスキャンすれば、その直の測定値は数分で品質データに入ります。翌朝の回収を待たないことが、この構成の目的の半分です。

スキャンはラインの近くの複合機で行い、直ごと・ラインごとに保存先を分けます。 ファイル名は複合機の既定のままで構いません。品番とロットは記録表の上部から読み取ります。

Python のプログラムは1分おきにフォルダを見ます。処理が終わったファイルは処理済みのフォルダへ移し、移すのは成功したときだけにします。元のフォルダに残っている数が、未処理の枚数です。

入力データを集める

質を決めるのは、測定器の最小の読み取り単位の列です。 マイクロメータで0.001mmまで読む項目に「12.03」と書かれていれば、桁が足りないと分かります。ノギスで0.01mmまで読む項目に「12.035」と書かれていれば、桁が多すぎます。桁の不自然さは、読み違いを見つけるいちばん確かな手がかりです。

データの取得方法を決める

読み取りは、Python から Form Parser のプロセッサを呼ぶだけです。オンラインの処理は1回の要求で最大15ページで、記録表は1枚ずつ送るので上限に届きません。

判定欄の印は、表の中では文字として返ります。 公式の応答の説明では、表の中のチェックボックスは ✓ と ☐ の文字で表されるとされています。作業者が手で「合」「否」と書く欄にすると、文字として読めます。 どちらにするかは書式の見直しで決めます。

検査基準と品質データは、表計算ファイルを読むだけです。品番は記録表から読み取った値で引きますが、検査基準に無い品番なら処理を止めます。 似た品番に寄せて引くことはしません。

AIへ渡す前に整形する

1. 形式の確認 … 公式の対応形式は PDF、GIF、TIFF、JPEG、PNG、BMP、WebP などです。複合機の保存は PDF にします
2. 解像度の確認 … 公式のページでは、スキャンは最低200dpiが望ましく、300dpi以上が一般に最もよいとされています。小数点が読めるかどうかが決まるので、300dpiに設定します
3. 白黒2値にしない … 鉛筆の薄い数字や小数点が、2値化で消えます。グレーかカラーで保存します
4. 1ファイル1枚にそろえる … まとめてスキャンされたものは、ページで分けます
5. 向きの確認 … 横向きの記録表は回転させます
6. 重複の確認 … 同じ品番・ロット・工程の記録表が2枚あれば、両方を担当に回します。どちらかを捨てない

3番目を軽く見ないでください。 複合機の既定の設定は、文書向けに白黒になっていることがあります。小数点が消えた「1203」は、12.03 とも 120.3 とも読めます。 桁の確認で拾えはしますが、拾う前に消さないほうが確実です。

6番目で両方を回すのは、書き直しの可能性があるからです。 作業者が書き損じて新しい記録表に書き直し、古いほうも回収されることがあります。どちらが正しいかは、作業者と班長にしか分かりません。

AIに処理させる

させるのは、Form Parser が返した表のセルを、品番・ロット・測定項目・時刻・測定値の行にそろえることと、備考を出来事の種類に分けることです。 規格との比較も、傾向の判断も、Python が行います。

備考の分類が、傾向を読むときに効きます。 外径が10時から少しずつ大きくなり、14時に急に戻っているとき、14時の備考に「刃具交換」とあれば、ずれの原因の候補が1つ見えます。 管理図の点と出来事を同じ時刻で並べるために、備考を種類に分けておきます。

1行目がいちばん起きやすい失敗です。 「1203」を見たAIは、規格の中心値が12.03なら「12.03」と書き直したくなります。その値が本当に120.3と書かれていたなら、書き損じという事実が消えます。 補正は人が写しを見て行います。

指示内容を固定する

あなたは品質管理課で、工程内検査の記録表の読み取り結果を
品質データの形にそろえる立場です。OCRが返した結果だけを見て、
表のセルを1つずつ写してください。推測で埋めないでください。

【やること】
1. 上部の欄から、品番、ロット番号、工程、機械番号、作業者を写す
2. 表の見出しを、下の測定項目の一覧のコードに対応させる
3. 列の見出しを、測定の回（first、mid_1〜mid_6、last）にそろえる
4. セルの測定値を、書かれたとおりの文字列で写す
5. 判定欄の合否を写す
6. 備考を、tool_change／setup／material_lot／machine_stop／other に分ける

【厳守事項】
- 測定値は文字列のまま写してください。桁を足す、小数点を補う、
  0を足す、規格の値に近づける、といった修正をしないでください。
- 小数点が見当たらない値も、そのまま写してください（例："1203"）。
- 規格と比べないでください。合否を判断しないでください。
- 判定欄は作業者が書いたとおりに写してください。
  値が規格内に見えても、「否」と書かれていれば「否」です。
- 空欄のセルは status を blank にしてください。
  文字はあるが読めないセルは status を unreadable にしてください。
  空欄と読めないセルを混ぜないでください。
- 見出しが一覧のどの測定項目にも対応しないときは、
  item_code を unmapped にしてください。似た項目に寄せないでください。
- 備考は原文を note_text にそのまま写し、種類だけを付けてください。
  原因を推測して書かないでください。

【読み取り結果】{ocr_result}
【この品番の測定項目の一覧】{inspection_items}

「小数点が見当たらない値もそのまま写す」を例付きで書いているのは、書かないと必ず補うからです。 測定項目の一覧に規格の中心値を渡していないのも同じ理由で、AIには項目の名前とコードだけを渡し、数値は渡しません。 比べる材料が無ければ、比べて直すこともできません。

「似た項目に寄せない」は、見出しの手書きの略記で効きます。 「外φ」と「内φ」が読み違えられて同じ項目に寄せられると、1つの測定項目に2つの寸法の値が混ざり、管理図が意味を失います。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。 Claude API の構造化出力（output_config.format に JSON スキーマを渡す方式）を使い、形を固定します。

{
  "part_no": "",
  "lot_no": "",
  "process": "",
  "machine_no": "",
  "operator": "",
  "measurements": [
    {
      "item_code": "",
      "timing": "first | mid_1 | mid_2 | mid_3 | mid_4 | mid_5 | mid_6 | last | unknown",
      "value_text": "",
      "status": "read | blank | unreadable",
      "cell_ref": ""
    }
  ],
  "operator_judgement": "pass | fail | blank",
  "notes": [
    { "timing": "", "event": "tool_change | setup | material_lot | machine_stop | other", "note_text": "" }
  ]
}

1つ目の理由は、value_text を文字列で持てることです。 数値型にすると、「1203」は1203として入り、桁の不自然さが見えなくなります。Python が文字列のまま桁と小数点を確かめ、そのあとで数値に直します。

2つ目は、比較と判定を Python の規則で持てることです。

suspect と out_of_spec を分けるのが、（d）の失敗への答えです。 桁がおかしい値は、まず読み違いか書き違いを疑います。桁が合っていて外れている値は、本当の外れの可能性が高いので、すぐに班長へ知らせます。 どちらも写しを付けて人が確定します。

3つ目は、管理図の規則を Python で回せることです。 NIST の工学統計ハンドブックでは、管理図の不安定を示す Western Electric の規則として、中心線の同じ側に8点続く、6点続けて上がる（または下がる）などが示されています。あわせて、規則を足すほど誤報も増えるとされています。どの規則を使うかは品質管理課が決め、Python がその規則で品番・測定項目ごとの並びを見ます。

公式のページでは、列挙の値の大文字・小文字までは保証されないとされているので、timing と status は Python で小文字にそろえてから使います。stop_reason が max_tokens のときは出力が途中で切れているので、品質データに書かずに呼び直します。

システムへ連携する

品質データには、印の付いた値を確定前に入れません。 確定前の値は別のシートに置き、管理図には確定した値だけが載るようにします。読み違いの1点が管理図に入ると、規則が誤って当たり、誰も見なくなります。

検査基準の表は読み取りだけです。 図面の改訂で規格が変わったときは、品質管理課が表を直します。この構成から規格を書き換えることはしません。

人が確認する

品質管理課の担当が見るのは、印の付いた値だけです。

1. out_of_spec を先に見る … 写しの該当セルを見て、書かれた値が読み取りどおりかを確かめます。読み取りどおりなら、規格外れとして確定し、不適合品の手順に回します
2. suspect を見る … 桁や小数点の読み違いなら、写しを見て値を直して確定します。書き違いの疑いがあれば、作業者と班長に確かめます
3. judgement_mismatch を見る … 規格内なのに「否」が付いている、またはその逆です。作業者が見た規格が古い版だった、ということがあります
4. low_confidence を見る … 写しと見比べて確定します
5. 傾向の知らせを見る … 管理図の規則に当たった品番・測定項目を、備考の出来事と合わせて見ます

1番目は、確定の前に班長へ知らせが届いています。 班長は写しを見て、次の直の加工を続けるか、測り直すかを先に判断できます。 品質管理課の確定は、その後の記録と処置のためです。

目標は、400枚をならして1枚1.5分です。 印の無い記録表は一覧で品番とロットを流し見て終わり、印の付いた値のある記録表だけ写しを見ます。

例外に対処する

下から3行目は、この構成だから拾えるものです。 生産実績にあるロットの記録表が届いていなければ、測っていないのか、記録表が失われたのかを確かめる必要があります。これまでは打ち直しの遅れに紛れて気づけませんでした。

記録を残す

• 元のスキャンと、スキャン日時・ライン・直・スキャンした班長
• OCRが返したJSONの全文と、Claude API の応答の全文
• Python の比較結果（suspect、out_of_spec など）と、そのとき参照した検査基準の版
• 担当が値を直した記録（どのセルを、何から何へ、誰が）
• 班長への通知の日時と、班長の対応の記録
• 品番・ラインごとの suspect の発生率

3つ目で検査基準の版を残すのは、図面の改訂で規格が変わるためです。 過去の値が規格外れだったかどうかは、当時の規格で判断しなければなりません。

最後の行は、書式とスキャンの見直しの材料になります。 特定のラインで suspect が多ければ、鉛筆の濃さか、記録表を置く場所の明るさか、複合機の設定に理由があります。