市役所に電話で届く道路・公園の損傷や危険の通報を音声から文字にして、場所・状況・連絡先を受付票に分け、担当課へ回す

処理の起点を決める

電話の録音が保管場所に書き出されたことを起点にします。 対象は、市民の声の窓口の内線で受けた通話と、代表電話から回されてきた通話です。通話が終わってから数分で下書きが届けば、職員は通報者の声を覚えているうちに確認できます。

夜間や休日の通報は、宿直や委託の受付が受けることがあります。 その録音も同じ保管場所に入るようにし、翌朝の始業時に、夜間分の下書きがまとめて台帳に並ぶようにします。夜間に緊急の通報を受けた場合の連絡は、これまでどおり宿直の手順で行い、この構成の下書きはそのあとの記録の整理に使います。

通話が30秒未満のものは対象から外します。「担当につないでください」だけの通話に下書きを作っても、台帳が埋まるだけです。 処理が終わった録音には「処理済み」の印を付け、印の無い録音の数が未処理の数になるようにします。

入力データを集める

質を決めるのは、地名の一覧です。 住民の言う「〇〇台」「〇〇の坂」が文字起こしで別の字になると、職員が地図で探せません。町名と字名は市の住所の一覧から、公園名と学校名は施設の一覧から作ります。 公式の目安では、フレーズリストは2,000語句を超えないようにします。

施設の種類の一覧は、担当課の「候補」を出すためのものです。 街路灯でも、道路の照明は道路課、公園の照明は公園緑地課、防犯灯は別の課ということがあります。候補は出しますが、決めるのは職員です。

データの取得方法を決める

文字起こしは、Azure Functions から高速文字起こしの API を呼ぶだけです。

受付日時は、録音の開始時刻から取ります。 職員が台帳に書いた時刻ではありません。（d）で書いた「市がいつ知ったか」を、通話の記録そのものから残すためです。

AIへ渡す前に整形する

1. 通話の選別 … 30秒未満の通話と、内線どうしの通話を外します
2. 話者の割り当て … 最初に発話した話者を職員とします。職員が先に名乗る受け方を、窓口の決まりにします
3. 話者の割り当ての確かめ … 職員とした話者の発話に、名乗りの言葉（「市役所」「〇〇課」）が含まれているかを確かめます。含まれていなければ、割り当てを「不確か」として下書きに示します
4. 転送の区間の扱い … 代表電話から回された通話は、転送の前の交換手の発話を外します
5. 保留と無音の区間を外す … 地図を確かめるあいだの保留の区間を外します
6. フレーズリストの用意 … 地名の一覧と施設の種類の語をまとめて渡します

2番目と3番目を省くと、受付票の「状況」に職員の言葉が入ります。 職員が「穴の大きさはどれくらいですか。30センチくらいですか」と聞き、通報者が「そうですね」と答えた通話では、「30センチ」を言ったのは職員です。 誰が言ったかを分けておかないと、職員の例示が住民の証言として受付票に残ります。

3番目で「不確か」と出た通話は、職員の確認を重くします。 話者の分離は、声の似た2人や、電話口の雑音で入れ替わることがあります。

AIに処理させる

させるのは、話者で分かれた文字起こしを、受付票の項目に分けて写すことです。 場所を住所に直すこと、緊急度を決めること、担当課を決めることはさせません。

危険の手がかりは、言葉と時刻だけを写させます。 「危険度：高」のような評価は書かせません。職員が受付票を開いたとき、通報者がどう言ったかを読めば、評価は職員が自分でできます。 AIの評価が先に書かれていると、職員はそれを追認しがちです。

場所の言い方は、要約させずにそのまま写させます。 「坂の途中の、カーブの手前の、山側」という言い方には、どちらから見た「手前」か、どちらが「山側」かという情報が入っています。要約で「坂のカーブ付近」になると、その情報が消えます。

3行目が、間違えたときにいちばん遠回りになる失敗です。 住民は道路が市道か県道かを知りませんし、知っていても間違えます。「県道沿いの」と言われた穴が、市道の側の歩道ということもあります。 管理者が違えば対応する役所が変わるので、AIの推測で回すと、県の事務所から市へ戻ってくるまでの日数がそのまま失われます。

指示内容を固定する

あなたは市役所の市民の声の窓口の職員の補助として、
道路・公園などの損傷や危険の通報の電話の文字起こしから、
受付票の下書きを作る立場です。文字起こしに書かれていることだけを使ってください。

【話者】
- staff は市の職員の発言、caller は通報者の発言です。

【書く項目】
- location_words ... 通報者が場所を説明した言葉。要約せず、そのまま写す
- landmarks ........ 場所の説明に出てきた目印（学校、店、交差点、電柱、バス停など）
- situation ........ 何がどうなっているか。caller の発言だけから書く
- hazard_quotes .... けが、転倒、通れない、見えない、子ども、高齢者、
                     などの危険に関わる caller の言葉と、その offset_ms
- facility_type .... 施設の種類の一覧から1つ選ぶ。選べなければ other
- caller ........... 名前、電話番号、匿名の希望
- notify_result .... 対応の結果の連絡を希望するか（yes／no／unknown）
- not_asked ........ 聞き取りの型の7項目のうち、通話の中で触れていない項目

【厳守事項】
- 場所を住所、番地、座標に直さないでください。
- 緊急度や危険の大きさを評価しないでください。危険に関わる言葉を写すだけにしてください。
- 道路が市道か、県道か、国道かを判断しないでください。
- staff の発言を、situation や hazard_quotes に入れないでください。
  staff が「30センチくらいですか」と聞き、caller が「はい」と答えた場合は、
  situation に「職員の問いに同意（約30cm）」と書き、confirmed_by_question を true にしてください。
- 大きさや深さが言われていないときに、数値を補わないでください。
- 電話番号は、聞き取れた数字だけを写してください。桁を補わないでください。
- 信頼度の低い発話（low_confidence が true）を根拠にした項目は、needs_listen を true にしてください。
- 1回の通話で複数の場所の通報があるときは、reports を場所ごとに分けてください。

【聞き取りの型】{intake_items}
【施設の種類の一覧】{facility_types}
【文字起こし（speaker、offset_ms、text、low_confidence）】{transcript}

「職員の問いに同意」を分けて書かせるのは、窓口の聞き方の癖が受付票に出るからです。 「30センチくらいですか」と聞けば、通報者はたいてい「そうですね」と答えます。住民が自分で言った30センチと、職員の問いに頷いた30センチは、現地での探し方が違います。 後者には confirmed_by_question の印が付き、担当課はその数値を目安として読みます。

1回の通話で複数の通報を分けさせるのは、雨のあとの通報に多いからです。 「家の前の側溝があふれていて、ついでに言うと公園の木の枝も折れている」という通報は、担当課が2つに分かれます。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。 Azure OpenAI の構造化出力（response_format に json_schema を strict: true で渡す方式）を使い、形を固定します。

{
  "call_id": "",
  "received_at": "",
  "speaker_assignment": "confirmed | uncertain",
  "reports": [
    {
      "location_words": "",
      "landmarks": [""],
      "situation": "",
      "confirmed_by_question": false,
      "hazard_quotes": [ { "text": "", "offset_ms": 0 } ],
      "facility_type": "",
      "needs_listen": false
    }
  ],
  "caller": { "name": "", "phone": "", "anonymous": false },
  "notify_result": "yes | no | unknown",
  "not_asked": [""]
}

公式の説明では、構造化出力ではすべての項目を必須にし、additionalProperties を false にします。 言われなかった項目も空の値で必ず返る形にし、「聞いていない」と「AIが返さなかった」を取り違えないようにします。

1つ目の理由は、not_asked で聞き漏れを機械的に示せることです。 受付台帳の確認の画面で、聞き漏れのある受付票の先頭に印を出します。とくに location_words が空、または landmarks が空の受付票は、確定の前に通報者へ電話する扱いにします。 場所の分からない受付票を担当課に回しても、（a）の問い合わせが戻ってくるだけです。

2つ目は、hazard_quotes を時刻付きで残せることです。 職員は受付票の言葉を押すと、録音のその時刻から再生できます。緊急度を決める前に、通報者の口調まで確かめられます。

3つ目は、speaker_assignment で下書きの確かさを示せることです。

システムへ連携する

受付台帳への登録は「確認待ち」の行として足すだけで、確定は職員が行います。 担当課へのメールも、確定した受付票だけを送ります。下書きの段階で担当課へ流すと、場所の決まっていない通報が担当課に届きます。

通報者へは何も送りません。 対応の結果を知らせるかどうかは、notify_result を手がかりに担当課が決め、知らせる場合も担当課の職員が行います。

人が確認する

受けた職員が、通話の当日のうちに下書きを確定します。 確定の手順は次のとおりです。

1. 危険の手がかりのある受付票から開く … hazard_quotes を読み、必要なら録音で聞いて、緊急度を市の基準で決めます
2. 場所を地図で決める … location_words と landmarks から地図で探し、位置を受付票に貼ります
3. 管理者と担当課を決める … 地図と道路の台帳で、市道か国道・県道かを確かめ、担当課か国・県の事務所を決めます
4. 聞き漏れを補う … 場所が決まらないものは通報者に電話して聞きます
5. 確定する … 直した箇所は、直す前の下書きと一緒に残ります

2番目が、確認の時間の大半です。 目印が具体的なら地図ですぐ見つかり、目印が無ければ通報者に電話することになります。1番目の聞き取りの型で目印を必ず聞くようにすると、この時間が短くなります。

目標は、600件をならして1件4分です。 危険の手がかりのある受付票と、場所の聞き漏れのある受付票が長くなります。場所の聞き漏れが多い月は、聞き取りの型が守られていないか、フレーズリストの地名が足りていません。

例外に対処する

3行目の重ねての通報は、雨や台風のあとに多く出ます。 同じ倒木について10人から電話が来ることもあります。10件の受付票を担当課に回すと、担当課は同じ現場を10件として数えます。 紐付けは地図で位置を決めた職員が行います。

記録を残す

• 通話の録音と、通話の開始時刻・長さ・受けた内線
• 文字起こしの結果の全文（話者、時刻、信頼度）
• AIが返した下書きと、そのとき渡したフレーズリストの版
• 職員が直した箇所（直す前、直した後、直した職員、日時）と、決めた緊急度・担当課
• 担当課へ送った日時と、担当課の対応の結果
• not_asked に場所か目印が入った件数

受付日時を録音の開始時刻で残すことと、担当課へ送った日時を残すことが、この記録のいちばん大事なところです。 市がいつ知り、いつ担当課へ伝えたかが、受付票ごとに分かります。

最後の行は、聞き取りの型が守られているかの見張りです。 職員ごとに数えるのではなく、窓口全体の数として毎月見ます。