毎日届くメールの中から、必要な情報だけを抜き出したい。生成 AI を使えばできそうに見えますが、実際に作ろうとすると最初に決めるべきことがあります。AI がいつメールを読むのか です。受信したときに読んで判定し、記録しておくのか。それとも、メールはためておき、必要になったときに AI に探させるのか。どちらを選ぶかで、AI に求める精度も、間違えたときの影響もまったく変わります。
物流・運輸の会社の支援で、frectas はこの2つの方式を比べてから、後者を選びました。この記事では、その判断の中身と、ほかの業務にも使える方式の選び方を、判断表にまとめて書きます。
この記事の数字は、frectas の案件の記録（顧客への報告など）によるもので、区分を添えています。
対象にした作業
この会社では、取引先から形式のばらばらなメールが毎日大量に届きます。その中に、請求の金額に関わる連絡（契約上の控除の根拠になる情報など）が埋もれています。
担当者は、請求書を確認するたびに、その請求に関係する連絡メールを手で探していました。件名も書き方も取引先ごとに違うので、キーワードで検索しても一度では見つかりません。請求書が届くたびに、過去のメールをさかのぼる作業が発生していました。
顧客の側でも、汎用の生成 AI にメールを読ませる方法を試しましたが、うまくいかなかった経緯がありました。依頼の時点で、「AI を使えばよい」という段階はすでに過ぎていたことになります。
方式は2つ考えた
方式A：受信したときにルールで判定して記録する
メールが届いたら、その場でルールで「請求に関わる連絡かどうか」を判定し、該当するものを一覧に記録しておく方式です。
- 良い点: 一覧が常にできているので、請求書が来たら一覧を見るだけで済む
- 弱い点: 判定から漏れたメールは一覧に出ない。漏れたことに、誰も気づけない
この業務で漏れが起きると、請求の金額に関わる連絡を見落としたまま、請求書の確認を終えてしまうおそれがあります。つまり、取りこぼしが致命的 です。方式 A で使うなら、判定の精度をかなり高くしなければなりません。形式のばらばらなメールでそれを達成し、保ち続けるのは難しいと判断しました。
方式B：ためておき、請求書が届いたときに AI が探す
メールはすべてためておき、請求書を確認するときに、その請求に関係しそうなメールを AI が探して、抜き出した情報と一緒に示す方式です。
- 良い点: 請求書という 確かめる材料（正解）が手元にある 状態で AI が探すので、AI の精度が多少低くても、担当者が見比べて拾える
- 弱い点: 請求書を確認するときに、探す処理を待つ時間がかかる。常に一覧ができているわけではない
比べた結果、方式 B を選びました。この業務で必要なのは「請求書を確認するときに、関連するメールが漏れなく手元にあること」で、「届いた瞬間に一覧になっていること」ではなかったからです。
方式を分けたのは「誤りをどこで拾えるか」
2つの方式の違いを一言でいえば、AI が間違えたときに、それを拾う機会があるかどうかです。
| 方式A：受信時に判定 | 方式B：ためて必要なときに探す | |
|---|---|---|
| AI が読むとき | メールが届いたとき | 請求書を確認するとき |
| 照らし合わせる材料 | ない（判定がそのまま記録になる） | 請求書がある |
| 漏れたとき | 一覧に出ず、気づけない | 請求書と見比べて、足りないと気づける |
| AI に求める精度 | 高い | 多少低くても使える |
| 向く業務 | 届いたらすぐ動く必要がある | 必要になるときが決まっている |
AI の精度を上げる努力には限りがあります。それより先に、AI が間違えても困らない置き場所 を探すほうが、早く使える仕組みになることがあります。方式 B は、AI を「判定する役」ではなく「探して候補を示す役」に置き、最後に確かめるのは請求書を見ている担当者、という分担です。
見込んでいる効果
| 項目 | 数字 | 区分 |
|---|---|---|
| 請求書を確認するときに、関連する連絡メールを探す作業 | 毎日届くメールに適用した場合、1日100分超の作業削減 | 見込み（記録の時点では検証中。10月に本番の予定） |
これは本番に適用した場合の想定で、実際に本番で測った値ではありません。本番で動かした後は、担当者が AI の示した候補をどれだけそのまま使えたか、探し直しがどれだけ残ったかで確かめていきます。
ためて探す方式の流れ
方式 B の流れを、一般化して書くと次のようになります。考え方を示すための形で、実案件の構成そのものではありません。
- 受け取る: 届いたメールを、本文・添付・送り主・受信日時ごと、加工せずに保存する。この段階では AI を呼ばない
- 探す範囲を絞る: 請求書を確認するときに、請求書の対象・期間・取引先から、探すメールの範囲（期間や送り主）を決める
- AI が探して抜き出す: 絞った範囲のメールを AI に渡し、請求に関係する連絡かどうかと、関係するなら該当する箇所と抜き出した情報を返させる
- 人が見比べる: 担当者が、請求書と AI の示した候補を見比べ、使うものを選ぶ。候補が足りないと感じたら、範囲を広げて探し直す
2 の絞り込みが効きます。すべてのメールを毎回 AI に読ませると、時間も費用もかかり、関係のないメールが候補に混ざりやすくなります。請求書という手がかりがあるので、探す範囲を先に狭められるのも、方式 B の利点です。
受け取りの段階で AI を呼ばないのは、AI の呼び出しが失敗しても、メールそのものを取りこぼさないためです。受け取りと読み取りを分けておけば、読み取りの方式を後から変えても、ためてあるメールでやり直せます。
方式を選ぶための判断表
この考え方は、ほかのメールの業務にも使えます。メールから情報を抜き出す仕組みを作るときは、次の4つを先に確かめると、方式を選びやすくなります。
| 確かめること | 受信時に判定する方式が向く | ためて必要なときに探す方式が向く |
|---|---|---|
| 漏れたときの影響 | 小さい、または漏れを拾う仕組みを別に持てる | 大きい（金額や契約に関わる） |
| 後から照らし合わせる正解 | なくても困らない | 請求書・発注書・台帳など、後から届くものがある |
| メールの形式 | そろっている（決まった送り主・決まった書式） | ばらばら |
| 情報が要るとき | 届いたらすぐ（受付・通知・振り分け） | 決まったとき（請求の確認・月末の締め・問い合わせへの回答） |
いくつかの例に当てはめると、次のようになります。
- 注文メールの受付: 形式がそろっていて、届いたらすぐ受注にしたい。受信時の判定が向きます。ただし、受注にならなかったメールを人が判断するまで「未処理」として残す一覧を用意し、漏れを拾えるようにします
- 問い合わせの振り分け: すぐ担当に回したいので受信時の判定が向きます。振り分けを間違えても受け取った担当が回し直せるなら、精度が多少低くても困りません
- 請求・支払いの確認に使う連絡: 漏れの影響が大きく、請求書という正解が後から届きます。ためて必要なときに探す方式が向きます
- 契約や取引条件の変更の連絡: 必要になるのは更新や締めのときで、契約書・台帳と照らし合わせられます。こちらも、ためて探す方式が合います
判断表で両方の列にまたがる業務もあります。その場合は、受信時に分かる範囲だけ記録しておき、必要なときに改めて探す、という組み合わせもできます。
生成 AI でメールの業務効率化をするときの注意点
方式を決めたうえで、作るときに気をつけたい点を3つ挙げます。
- 原本を先にためる。 どちらの方式でも、受け取ったメールは加工せずに保存しておきます。判定や抜き出しの方式を後から変えても、原本があれば過去の分をやり直せます
- AI には目的を絞って渡す。 「このメールから大事なことを抜き出して」ではなく、「この請求書の対象・期間に関係する連絡を探し、該当する箇所と理由を示して」のように、何を探すのかと何と照らすのかを決めて渡します。汎用の生成 AI でうまくいかなかった業務でも、目的と照らし合わせる材料を決めると使えるものになることがあります
- AI の出力に根拠を付ける。 抜き出した情報には、元のメールと該当箇所を一緒に示します。担当者が元のメールを開いて確かめられれば、AI の誤りはその場で見つかります
同じ会社で、AI を使わなかった業務
同じ物流・運輸の会社の支援では、メールの業務でも生成 AI を使わなかったものがあります。請求書メールの添付をフォルダに振り分ける作業は、メールの形式がばらばらで AI の判別は精度が出にくいと判断し、どの対象の請求書かの判断は人に残して、保存と振り分けだけを自動にしました。詳しくは「請求書メールの添付の仕分けを自動化」に書いています。
形式がばらばらという条件は同じでも、照らし合わせる正解があるか、誤りに後から気づけるかで、答えが分かれます。部署ごとの業務をどう分けたかは「物流・運輸の定型業務を AI 化した記録」に、案件の全体像は事例「物流・運輸の会社の定型業務を、現場に入って一つずつ AI 化」にまとめています。
メールの情報抽出のように、業務ごとに AI の置き場所を見極めながら進める支援は「FDE 型の伴走支援」で承っています。毎日届くメールから探している情報と、それを使う場面（いつ・何と照らして確かめるか）をお問い合わせから教えていただければ、どちらの方式が合うかの見立てをお伝えします。
