自動車リサイクル部品の販売会社が、整備工場からのばらばらな書き方の問い合わせを車の型式と部品の条件に読み替え、在庫の中古部品から適合の候補を根拠付きで返す

処理の起点を決める

起点は2つあります。1時間ごとの在庫の取り込みと、担当者の検索のボタンです。

在庫の取り込みは、在庫の管理の仕組みから入庫・売約・取置きが変わった部品を書き出し、索引を更新します。中古部品は1点ものなので、売れた部品が候補に出続けると、そのまま「あります」と答えてしまいます。 1時間の間に売れた部品に備えて、回答の前に販売の状態だけは在庫の管理の仕組みに照会します。

検索のボタンは、担当者が問い合わせを貼るか電話のメモを打ち込んだ後に押します。FAX は担当者が読んで打ち込みます。 読み取りまで自動にすると、手書きの型式の読み違いがそのまま検索に入るためです。言い換えの辞書は週に1回更新します。

入力データを集める

質を決めるのは、入庫のときの取り外し元の車の記録です。 類別区分番号が入っていない部品は、どれだけ検索を工夫しても A の根拠になりません。入庫の決まりで、型式・年式・類別区分番号・カラーコードを必ず入れることが、この構成の土台です。

工場の名前と連絡先は、生成AIに渡しません。 問い合わせの本文に工場の名前やお客さんの車のナンバーが書かれていれば、伏せてから渡します。

データの取得方法を決める

型式の表記ゆれは、normalizer でそろえます。 OpenSearch の公式のドキュメントでは、normalizer は分析器に似ていますが1つのトークンだけを出すもので、keyword の項目での一致の検索に使え、pattern_replace や mapping の文字のフィルタ、lowercase・uppercase・cjk_width などのトークンのフィルタを使えます。一方で、同義語の置き換えはできないとされています。型式は pattern_replace で先頭の排出ガスの記号とハイフンを外し、cjk_width と uppercase で全角と小文字をそろえます。 索引の値にも問い合わせの値にも同じ normalizer がかかるので、「dba-zvw30」と「ZVW30」が同じ値になります。

類別区分番号と左右とカラーコードは、検索の条件で絞りません。 「右」で絞ると、左右の記録が空の部品が消えます。記録が空の部品は、写真を見れば右かもしれません。 候補として残し、規則で「記録なし」を付けて担当者に回します。

PUT /parts
{
  "settings": { "analysis": {
    "char_filter": {
      "strip_prefix": { "type": "pattern_replace",
                        "pattern": "^[A-Za-z0-9]{2,4}-", "replacement": "" } },
    "normalizer": {
      "model_norm": { "type": "custom", "char_filter": ["strip_prefix"],
                      "filter": ["cjk_width", "uppercase"] } },
    "filter": {
      "part_syn": { "type": "synonym_graph",
                    "synonyms_path": "analyzers/F111111111", "updateable": true } },
    "analyzer": {
      "ja_index":  { "type": "custom", "char_filter": ["icu_normalizer"],
                     "tokenizer": "kuromoji_tokenizer" },
      "ja_search": { "type": "custom", "char_filter": ["icu_normalizer"],
                     "tokenizer": "kuromoji_tokenizer", "filter": ["part_syn"] } } } },
  "mappings": { "properties": {
    "part_name":  { "type": "text", "analyzer": "ja_index", "search_analyzer": "ja_search" },
    "model_code": { "type": "keyword", "normalizer": "model_norm" },
    "year":       { "type": "integer" },
    "class_no":   { "type": "keyword" },
    "color_code": { "type": "keyword" },
    "side":       { "type": "keyword" },
    "options":    { "type": "keyword" },
    "stage":      { "type": "keyword" } } }
}

言い換えの辞書は、検索の分析器だけに入れます。 OpenSearch の公式のドキュメントでは、synonym_graph は複数の語からなる同義語を扱えるもので、検索の分析器でだけ使うよう書かれています。AWS の公式ページでは、updateable: true は検索の分析器にだけ使え、パッケージの更新を適用すると索引が自動で更新されるとされています。週1回の辞書の更新で、索引を作り直さずに済みます。

AIへ渡す前に整形する

1. 左右・前後の書き方をそろえる … 在庫の記録の「右」「R」「RH」を side: right にし、「運転席側」「助手席側」と書かれた記録は書かれたまま side_raw に残して side を入れません
2. 仕様の書き方をそろえる … 仕様の書き方の表で「電格」「電動格納」を power_fold に、「カメラ付」を camera にします。書かれていなければ値を入れません
3. 年式を西暦にする … 「H22」「平成22年」を2010にします
4. カラーコードを文字のまま持つ … 先頭の0を落とさないよう、数値ではなく文字で持ちます
5. 問い合わせから個人の情報を外す … 工場の名前、お客さんの名前、車のナンバーは、Claude に渡す前に伏せます

1番目で「運転席側」を右に直さないことが大事です。 在庫の取り外し元が輸入車なら、運転席側は左のことがあります。取り外し元の車の情報を見ずに置き換えると、記録の段階で左右が入れ替わります。

2番目で、空の仕様に「無し」を入れないでください。 カメラの有無が書かれていない部品を camera: no にすると、カメラ付きの問い合わせに「カメラ無し」と答えることになります。

AIに処理させる

AIの仕事は2つです。 問い合わせを探す条件に読み替えることと、規則で照らした候補を在庫の記録のまま並べて回答の下書きを書くことです。

「付きますと言い切らない」が、この構成でいちばん大事な線です。 取り外し元の車と型式が同じでも、年の途中の仕様の変更で、コネクタの形や取付けの穴が変わることがあります。 根拠の段階を示し、最後に確かめるのは担当者と工場です。

指示内容を固定する

1回目（問い合わせの読み替え）の指示です。

あなたは自動車リサイクル部品の販売会社で、整備工場からの在庫の問い合わせを整理する立場です。
【問い合わせ】から、在庫を探すための条件を取り出してください。

【取り出すもの】
- maker / car_name / model_code / year_raw（書かれたまま）/ class_no
- part_name: 部品名。書かれたまま。part_name_variants に別の言い方の候補
- side_raw: 左右・前後の書き方。書かれたまま（「右」「運転席側」など）
- color_name / color_code: 色名とカラーコードを分けて、書かれたまま
- options: 仕様（電動格納、ウインカー、カメラ、ピン数など）。書かれたまま
- missing: 書かれていない項目の名前

【厳守事項】
- 書かれていない型式・年式・類別区分番号を、車名から補わないでください。
- 「運転席側」「助手席側」を右・左に置き換えないでください。
- 色名からカラーコードを決めないでください。
- 部品名を社内の標準名に直さず、そのまま写してください。
- 工場の名前、お客さんの名前、車のナンバーは写さないでください。

【問い合わせ】{inquiry_text}

2回目（回答の下書き）の指示です。

あなたは自動車リサイクル部品の販売会社で、整備工場への回答の下書きを作る立場です。
【候補】は在庫の記録と、取り外し元の車との照らし合わせの結果と、根拠の段階です。

【書き方】
- 候補ごとに、管理番号・部品名・左右・仕様・品質のランク・価格を、在庫の記録のまま書いてください。
- 根拠の段階（A・B・C）と、一致した項目・記録なしの項目を書いてください。
- 記録なしの項目は「写真・現物で確認のうえご連絡します」と書いてください。
- 根拠の段階を上げるために工場に聞くべき項目があれば、最後にまとめて書いてください。

【厳守事項】
- 「付きます」「適合します」「間違いありません」と書かないでください。
- 在庫の記録に無い仕様・状態を書かないでください。
- 部品の状態を「きれい」「美品」などと評価しないでください。
- 値引きや納期の約束を書かないでください。

【問い合わせの条件】{conditions}
【候補】{candidates}

「記録なしの項目は確認のうえご連絡します、と書く」を明記しないと、AIは空の項目を飛ばして書きます。 工場は書かれていない項目を「問い合わせのとおり」と読みます。飛ばされたカメラの有無が、届いてからの返品になります。

出力形式を固定する

Bedrock の Converse API の outputConfig.textFormat に JSON スキーマを渡し、2回目は次の形で受け取ります。

{
  "inquiry_no": "",
  "candidates": [
    { "stock_no": "",
      "evidence_level": "A | B | C",
      "match": { "model_code": "match | mismatch | not_recorded",
                 "class_no": "match | mismatch | not_recorded",
                 "side": "match | mismatch | not_recorded",
                 "color_code": "match | mismatch | not_recorded",
                 "options": "match | mismatch | not_recorded" },
      "listed": { "part_name": "", "side": "", "options": "", "grade": "", "price": "" } }
  ],
  "ask_back": [""],
  "draft": ""
}

AWS の公式ページでは、outputConfig.textFormat に JSON スキーマを渡すと応答がスキーマに沿い、enum が使えます。すべての object に additionalProperties: false が要り、数値の minimum・maximum には対応していません。evidence_level と match の値は Lambda の規則の結果をそのまま渡して写させ、AIには決めさせません。

1つ目の理由は、listed を在庫の記録と照合できることです。 listed の値が記録と同じかを Lambda で確かめ、違えば下書きを出さずに作り直します。 記録に無い仕様を書いた下書きは、ここで止まります。

2つ目は、ask_back で聞き返しが1回で済むことです。

システムへ連携する

言い換えの辞書のパッケージは、S3 のファイルを更新してから適用します。 AWS の公式ページでは、S3 に新しい版を置いただけではパッケージは更新されず、OpenSearch Service の側でパッケージを更新し、ドメインに適用する必要があるとされています。週1回の更新は、この2つを Lambda から行います。

人が確認する

1. 読み替えを見る … 型式・年式・左右・色が、問い合わせのとおりに取り出されているかを確かめます
2. 記録なしの項目を確かめる … not_recorded の項目だけ、写真か現物で確かめます
3. 「運転席側」の問い合わせは車の向きを確かめる … 問い合わせの車と取り外し元の車が、どちらも右ハンドルかを確かめてから左右を決めます
4. 下書きを直して回答する … 価格と取置きの案内は、担当者が書き足します
5. 根拠の段階が C の候補は、工場に聞き返してから出す … 型式が分からないまま出しません

3番目を省かないでください。 輸入車の部品を国産車と同じ感覚で左右を決めると、根拠の段階が A でも、反対側の部品が届きます。

例外に対処する

5行目の記録が、言い換えの辞書を育てる材料になります。

記録を残す

• 問い合わせごとの、問い合わせの文（個人の情報を伏せたもの）、1回目の JSON、担当者が直した箇所
• 候補と照らし合わせの結果、根拠の段階、2回目の JSON と照合の結果
• 担当者が写真・現物で確かめて直した項目
• 回答した部品の管理番号と、その後の返品の有無と理由

返品の理由は、根拠の段階の規則を直す材料にします。 根拠の段階が A なのに返品になった部品が続くなら、型式と類別区分番号だけでは見分けられない仕様の違いがあります。 その仕様を照らす項目に足します。