sakamttyの日記

天文、宇宙、子育て、コスメ、本・絵本について書いてます。

zzz

1つのapiとしてバッチ処理:S3入力 → Lambda起動 → Bedrock呼び出し → S3出力

ステータスに応じてprocess idをデータベースに格納する。

Amazon Bedrock の Claude で Function Calling(Tool Use)を使い、ツール実行する

入力
PDF:PyMuPDF / pdfplumber でテキスト抽出
Excel:非対応
txt:そのまま読み込み

pptページごとにデフォルトプロンプトがある。

Python側 入力データを統合 Bedrock / Claude に投げて文章生成
生成結果を JSON 化
Office.js側 PowerPoint Add-in でテンプレートpptxを開く
Python APIから生成済みJSONを取得
プレースホルダーに流し込み

一時保存

■ 項目定義および抽出・生成方針

本プロジェクトでは、まず「何をどのような形で取り出すか」を定義したうえで、抽出および生成の実証実験を段階的に実施する。
項目ごとに取り出しやすさ・手法・精度が大きく異なるため、検証は「抽出」と「生成」の2フェーズに分けて行う。

また本プロジェクトの方針として、「人のノウハウを事前にAIへ組み込み、人手を介さず一定品質の資料を生成する」ことを目指す。

フェーズ① 抽出の実証実験(構造データの取得)

会社名、売上、設立年、従業員数などの構造化データについて、ExcelおよびPDFからルールベースでどの程度正確に抽出できるかを検証する。
具体的には、セル位置や列情報、ラベル付き数値などを基にした抽出ロジックを用い、加工や要約を行わずそのまま値として取得する。

本フェーズのゴールは、対象項目をどの程度の精度で安定的に取得できるかを明らかにすることである。

フェーズ② 生成の実証実験(ノウハウの再現)

事業内容、強み、製品概要、課題、将来性などの非構造データについて、「人手を介さず、熟練者が作成した資料レベルの品質を再現できるか」を検証する。

なお、非構造データについては、生成に必要となる情報を事前に特定するのではなく、関連する可能性のある文章を広く抽出し、生成フェーズにおいて必要な情報を選択・要約する方針とする。

検証にあたっては、以下の2つのアプローチを比較する。

パターンA:プロンプト設計
書き方ルール(例:箇条書き3点、簡潔に表現、強みを明確化など)をプロンプトに組み込み、テンプレート化・ルール化によって再現性のある生成を目指す。

パターンB:RAG構築
過去の良質な資料(例:優れたIM)を参照データとして活用し、類似構造や表現を生成に反映させることで品質向上を図る。

評価観点

各手法について、以下の観点で評価を行う。

再現性:毎回一定水準の品質を維持できるか
品質:人が作成した資料と比較して遜色ないか
汎用性:業界や案件が変わっても適用可能か
コスト:プロンプト設計やRAG運用が過度な負担とならないか

なお、本プロジェクトにおける「品質」については、構造データと自然言語データで評価方法を分ける。
構造データについては、元データとの一致率や欠損有無により評価する。

一方、自然言語生成については主観的評価を排除するため、以下の評価ポイント(チェック項目)に基づきスコアリングを行い、一定品質を担保する。


■ 品質評価ポイント(自然言語)

正確性(元データとズレていないか)

元資料にない内容が追加されていないか
数値・固有名詞に誤りがないか
意味が変わるような要約になっていないか

充足性(必要な情報が入っているか)

必要な項目がすべて含まれているか
重要な情報(主力事業、売上規模など)が抜けていないか
内容が薄すぎないか

可読性(無駄がなく読みやすいか)

1文が長すぎないか
箇条書きで整理されているか
冗長な表現や繰り返しがないか

訴求性(強みやポイントが伝わるか)

他社との差別化ポイントが含まれているか
抽象的すぎる表現になっていないか
具体性(数値・事例・特徴)があるか

フォーマット適合性(スライドとして自然か)

タイトルと内容が一致しているか
スライドの目的に合っているか
情報量が適切か

これらの評価ポイントは、人によるレビュー基準として利用するとともに、生成AIの評価プロンプトに組み込むことで、自己評価および再生成制御にも活用する。

進め方

まず、取り出す項目とその出力形式(1文要約・箇条書き・抜粋)を仮決めする。
次にフェーズ①として、ExcelおよびPDFから必要項目を正確に抽出できるかを検証する。
続いてフェーズ②として、プロンプト設計およびRAGの2パターンで生成結果を比較する。
最終的に、品質・再現性・汎用性・コストの観点から採用方式を判断し、実装方針を確定する。

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【業務効率化】見積書・発注書の作成支援サービスを始めました(最短即日対応可能!)

こんにちは、sakamttyです!

今日は、中小企業様や個人事業主様向けに新しくスタートしたサービス、
**「見積書・発注書作成支援サービス」**についてご紹介させていただきます。


なぜ見積書・発注書作成支援を始めたのか?

これまでシステム開発業務の中で、

  • 見積書作成に時間を取られる

  • 発注書の管理が煩雑

  • 本業に集中したいのに事務作業が追いつかない

といった課題を多く目にしてきました。

特に、

  • 受注が増えてきた時

  • 繁忙期で人手が足りない時
    に、事務処理の負担が重くのしかかるケースが非常に多いです。

そこで、
「業務の一部を任せてもらえれば、もっと本業に集中できるのでは?」
という想いから、スポット対応・小回り重視の支援サービスを始めました!


具体的なサービス内容

🔹 見積書・発注書・発注請求書の作成代行
🔹 貴社指定フォーマットに完全対応
🔹 エクセルやBtoB受発注システム(楽天B2B、COREC等)も操作可能
🔹 作成後の軽微な修正にも対応

✅ ご希望があれば秘密保持契約(NDA)も締結いたしますので、
  安心してご相談いただけます!


対応エリア・対象者

  • 全国対応(リモート対応)

  • 中小企業様

  • 個人事業主

  • 小規模店舗経営者様

  • 繁忙期のみスポット支援を必要とする企業様


料金について

作成数 料金(税込)
10枚まで 1,000円
11枚目以降 1枚あたり100円

※特別なカスタマイズ(計算式設定など)ご希望の場合は、別途ご相談となります。
※大量作成・継続契約も対応可能です!


こんな方におすすめ!

  • 受注は増えたけど、事務人員を増やす余裕がない

  • 急な繁忙期だけ一時的にサポートしてほしい

  • 社内リソースをもっと本業に集中させたい


ご依頼・お問い合わせについて

まずは、
✅ どんな内容の見積書・発注書を作りたいのか
✅ どんなフォーマットを希望しているか
だけ教えていただければOKです!

以下のメールアドレスまでお気軽にご連絡ください😊

sakamoto@smilecollection.jp

もちろん、「相談だけしたい」という段階でも大歓迎です!


自己紹介

TOMATIC

  • システムエンジニア歴10年以上

  • 製造業・医療福祉業界向け業務支援実績多数

  • 事務処理効率化・受発注システム導入サポート経験あり

  • 累計50社以上支援経験

  • セキュリティ意識徹底(NDA対応可)


🚀 本業に集中できる環境を、一緒に作りましょう!

見積書や発注書といった「必須だけど時間がかかる作業」を任せることで、
本当にやるべき仕事にもっと集中できるようになります。

まずはお気軽にご相談ください!

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