学校が毎月出す学年だよりとお知らせを外国籍の保護者向けに多言語へ訳し、日付・持ち物・提出期限を原文と照らしてから配る

処理の起点を決める

依頼シートの状態が「依頼」になった行を、10分ごとに拾います。 Apps Script のインストール型トリガーには、時間主導型、スプレッドシートを開いたとき・編集したとき・構造を変えたとき、フォームの送信、カレンダーの予定の更新があります。ドライブのフォルダにファイルが置かれたことを直接の起点にするトリガーは、公式の一覧にありません。 そのため、原稿をフォルダに置くのではなく、依頼シートに1行書くことを起点にします。

編集のトリガーで即時に動かさないのは、書きかけの行を拾わないためです。 「依頼」を最後に選んだ行だけを拾い、書き終わった合図にします。

時間主導型トリガーは一定の幅の中で実行時刻が選ばれるとされ、数分のずれは出ます。前日の夕方に依頼すれば翌朝には確認待ち、という速さを想定します。

1回の実行では、「依頼」の行のうち配る日が近いものから、文書と言語の組を1つだけ処理します。処理を始めた組には状態「処理中」と開始時刻を書き、終わったら「確認待ち」にします。処理中のまま30分を超えた組は、途中で止まったとみなして「依頼」に戻します。

入力データを集める

質を決めるのは、3行目の用語集です。 「上履き」「引き渡し訓練」のような学校の言葉は、一般の辞書の訳では意味が伝わりません。用語集に「室内で履く運動靴（上履き）」のように説明を添えた訳を決めておけば、生成AIは毎回その訳を使います。 用語集は最初に母語支援員と30語ほど作り、確認のたびに直された語を足していきます。

原稿に児童の名前や家庭の事情が入っていないことを前提にします。 学年だよりに作文の一部や児童の名前が載ることはありますが、その段落は訳す対象から外すよう、依頼シートで印を付けられるようにします。

データの取得方法を決める

原稿は、Apps Script の DocumentApp でドキュメントを開き、本文を段落ごとに取り出します。 表は行と列のまま取り出し、見出しは見出しの印を付けます。段落ごとに番号を振り、以降の処理はすべてこの番号で結び付けます。

用語集は、原稿に出てくる語だけを選んで渡します。 全部を渡すと関係の無い語まで訳文に混ざることがあるため、含まれる見出し語とその訳だけを指示に入れます。

Gemini API は、Apps Script の UrlFetchApp から REST で呼びます。 構造化出力の公式ページでは、/v1beta/interactions に response_format を付け、mime_type に application/json、schema に JSON スキーマを入れる書き方になっています。要点表と訳文の両方を、この形でJSONとして受け取ります。

AIへ渡す前に整形する

1. 段落の番号付け … 原稿の段落と表のセルに通し番号を振ります。訳文も同じ番号で返させ、段落の抜けを数で検知します
2. 訳さない段落の除外 … 依頼シートで印を付けた段落（児童の作文、名前の入った段落）を外します
3. 日付の書き方のそろえ … 「10/15」「10月15日」「十五日」を、照合のために 2026-10-15 の形に直した控えを作ります。原稿そのものは書き換えません
4. 曜日の確かめ … 原稿の「15日（水）」の日付と曜日が暦と合うかを Apps Script で確かめます。合わなければ訳さずに教務主任へ戻します
5. 年間予定との照合 … 行事名と日付の組を年間予定と照らし、ずれていれば同じく戻します
6. 用語集の語の選び出し … 原稿に出てくる見出し語を選び、その言語の訳と説明を並べます
7. 長さの確認 … 1本の原稿が長い場合は、見出しの区切りで分けて訳します

4番目と5番目で原稿の誤りを止めるのは、訳す前でないと手遅れになるからです。 原稿の曜日が間違ったまま5言語に訳すと、直すときに5つの訳文を全部直すことになります。 なお、原稿そのものの点検を本格的に行うなら UC-0287 の構成が向いています。ここでは訳す前に止める最低限の確認だけを置きます。

AIに処理させる

生成AIにさせるのは2つです。 1つ目は原稿から要点表を取り出すこと、2つ目は用語集に沿って段落ごとに訳し、要点表の各行の訳も返すことです。照合（数字がそろっているか）は生成AIにさせず、Apps Script の側で行います。

1行目がいちばん起きやすい失敗です。 遠足のお知らせを訳させると、「水筒」「タオル」が書かれていないのに「水筒をお持ちください」と足すことがあります。原稿に無い持ち物は、要点表にも訳文にも入れさせません。 要点表の各行には原稿の段落番号と元の文字列を必ず付けさせ、Apps Script で元の文字列が原稿にそのまま含まれるかを確かめます。 含まれない行は、生成AIが作った行として捨てます。

「期限」と「開始」の読み分けは、要点表の段階で決めます。 「15日（水）までに」は期限、「15日（水）から」は開始、「15日（水）に」はその日です。要点表の kind を deadline ／ start ／ on_date に分けさせ、訳文の側でもその区別が保たれているかを確認の対象にします。

指示内容を固定する

あなたは日本の公立小学校で、保護者へ配る文書を訳す担当の補助をする立場です。
次の2つを行い、指定のJSONの形で返してください。

(1) 要点表：原稿から、保護者が行動するために必要な情報を取り出す
(2) 訳文：原稿を {target_language} に段落ごとに訳し、要点表の各行も訳す

【要点表に入れるもの】
- 日付、時刻、持ち物、提出物と期限、金額、場所
- 各行に、原稿の段落番号（para_no）と、原稿の文字列をそのまま（source_text）付ける
- kind は date / time / item / deadline / start / on_date / money / place から選ぶ
- 「〜までに」は deadline、「〜から」は start、「〜に」は on_date
- どれか読み分けられないときは kind を ambiguous にする

【訳文の決まり】
- 段落番号ごとに訳し、番号を変えない、段落を足さない・まとめない
- 用語集にある語は、必ず用語集の訳を使う。説明が付いている語は
  最初に出てくる1回だけ、訳のあとに括弧で説明を添える
- 日付は {date_format} の形で書き、日と月の数字を必ず残す
- 時刻は24時間制にせず、午前・午後を明示する
- 金額は数字のまま、円の単位を付けて書く
- やわらかい言い回しより、何をいつまでにするかが分かる文を優先する

【厳守事項】
- 原稿に書かれていない日付・持ち物・金額・場所を足さないでください。
  一般に必要そうな物でも、書かれていなければ書かないでください。
- 原稿の日付や曜日が誤っているように見えても、直さずにそのまま訳し、
  notes に「原稿の確認が必要」と書いてください。
- 段落を要約したり省略したりしないでください。
- 用語集に無い学校の言葉（行事名、学校独自の呼び名）は、
  直訳せずに unknown_terms に入れ、訳文には日本語の読みを残してください。
- 訳文が正しいかどうかの評価は書かないでください。

【原稿（段落番号つき）】{paragraphs}
【この原稿に出てくる用語集の語】{glossary}
【訳す言語】{target_language}

「書かれていない持ち物を足さない」を、一般に必要そうな物まで含めて明記しないと足されます。 生成AIは遠足と聞けば水筒と雨具を思い浮かべ、親切のつもりで書き加えます。親切な訳ほど、原文との食い違いを生みます。

「日付や曜日が誤っていても直さない」も明記します。 訳文だけ直すと、原稿と訳文で曜日が違う文書が配られます。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。 Gemini API の構造化出力で schema を指定し、この形に固定します。

{
  "doc_id": "2026-10-gakunen-3",
  "target_language": "pt",
  "key_points": [
    { "point_id": "K1", "para_no": 4, "kind": "deadline",
      "source_text": "10月15日（水）までに",
      "normalized": "2026-10-15",
      "translated": "" }
  ],
  "paragraphs": [
    { "para_no": 4, "translated": "", "glossary_used": ["上履き"] }
  ],
  "unknown_terms": [],
  "notes": []
}

key_points と paragraphs は生成AIが埋めます。照合の結果は生成AIの出力に含めず、Apps Script が次の表として別に書き出します。

1つ目の理由は、照合を数字で行えることです。 要点表に normalized があるので、訳文の中に「15」と「10」が残っているかを Apps Script で数えられます。言語が読めなくても、数字の食い違いは機械が見つけます。

2つ目は、要点表の1行が訳文のどの段落から来たかが分かることです。 para_no で段落と結び付いているので、確認する人は食い違いの出た段落だけを開けば済みます。

3つ目は、大事なことの箱を機械で組めることです。 key_points の source_text と translated を2列に並べれば、そのまま訳文の冒頭の表になります。

構造化出力の公式ページでは、使える JSON スキーマのキーワードは一部に限られ、大きすぎる・深すぎるスキーマは拒否されることがあるとされています。kind は enum で選ばせ、入れ子は2段までにとどめます。

システムへ連携する

原稿のドキュメントには書き込みません。 原稿の誤りが見つかっても、直すのは教務主任です。訳文のドキュメントは、言語ごとのフォルダに「確認待ち」の名前で置き、確認が済んだら名前を変えます。 確認待ちのファイルを誤って配らないよう、配信の担当が見るフォルダには確認済みのものしか置きません。

生成AIは、1つの文書と言語の組につき2回呼びます。 要点表の取り出しは言語にかかわらず1回で済むので、5言語の最初の1つのときだけ取り出し、残りの4言語では同じ要点表を使い回します。 言語ごとに要点表を取り直すと、言語によって要点の行が違う、という食い違いが生まれます。

人が確認する

確認する人は、言語ごとに決めておきます。 その言語の母語支援員がいれば支援員、いなければ教務主任です。母語支援員は来校日でなくても、共有された照合の台帳と訳文を自宅から見られるようにします。

1. 大事なことの箱を読む … 原文と訳文が並んでいるので、日付・持ち物・期限が正しく伝わるかを見ます。ここだけは全件で必ず見ます
2. 食い違いの行を見る … mismatch、missing_paragraph、glossary_miss の出た段落を開いて直します
3. ambiguous と unknown_terms を決める … 期限か開始か読み分けられなかった文は、原稿を書いた学年主任に聞きます。用語集に無い語は、訳を決めて用語集に足します
4. 訳し戻しを流し読む（支援員がいない言語のとき） … 教務主任が、訳し戻しの日本語を原文と並べて、意味が大きく外れていないかだけを見ます
5. 直した箇所を台帳に残す … どの語を、何から何へ直したかを書きます

4番目は代わりの手段で、確認として十分ではありません。 支援員のいない言語は、月に1回まとめて見てもらう日を教育委員会と決めておきます。

目標は、60件をならして1件15分です。 食い違いの無い文書は箱を見るだけで数分、食い違いのある文書は段落を直すので20分以上かかります。15分を超える月が続くなら、用語集が足りていないか、原稿の書き方が訳しにくい形になっています。

例外に対処する

上から3行目までが、最初の数か月で最も多く出ます。 どれも訳ではなく原稿の作り方の問題で、日付を表にまとめ、持ち物を箇条書きにすると確認が軽くなります。

記録を残す

• 依頼の内容（原稿のURL、言語、配る日、依頼した人と日時）
• 原稿のそのときの本文（段落番号つきの控え）
• 生成AIに渡した指示と用語集の該当語、返ってきた要点表と訳文のJSON
• 照合の結果（食い違いの種類と段落）と、訳し戻しの日本語
• 確認した人、確認した日時、直した箇所と直し方
• 配信した日時と、配信したPDFの版
• 保護者からの問い合わせと、それを受けて直した用語集の語

2つ目で原稿の控えを残すのは、原稿が後から直されるためです。 どの版をもとに訳したかが分からないと、食い違いの原因を追えません。

5つ目の直しの記録は、用語集を育てる材料です。 同じ語が毎月同じように直されていれば、それは用語集に足すべき語です。3か月分の直しを見れば、用語集のどこが足りないかが分かります。