AI-Ready ＜課題は技術ではなく人的組織的＞

【迷惑メール】
問い合わせ窓口用に公開しているメールアドレスがある。
そのメールアドレスに届くメールの90％は、迷惑メールで、本当の問い合わせ案件のメールが埋もれてしまう。

更に、最近の迷惑メールは巧妙になっていて、一見すると見分けがつかないので、フィッシングメールをつい開いてしまう危険性もある。

【Agent】
そこで、問い合わせ窓口宛てのメールを判定するAgentを作成してみた。
Agentのお題としてはよくあるお題だ。

メールの着信をトリガーにして、迷惑メールか否かを判定し、SharePointのリストに登録して、共有するようにした。

迷惑メールの定義をざっくり与えたら、
・スパムメール
・フィッシングメール
・DM
を迷惑メールとして判定しているようだ。

ウイルス付きメールや危険なリンクを含むメールはメールシステムがブロックしたり、迷惑メールフォルダに振り分けるので、ユーザーのメールボックスに配送されるメールを対象にしている。

当初、使用していたAIのモデルは、かなり緩い判定をしていた。
同じモデルを使用しているAI-Chatに与えた結果と違うことが多かった。
また、プロンプトで詳細に指示しても反映されないことも多く、回答が得られないこともあった。

GPT-5に変わってから、判定精度が上がって、プロンプトの指示が反映されるようになった。

そこそこの精度になったので、
次のアクションとして、問い合わせメールの場合は、返信の下書きを生成させてみた。
これまでの返信から作成した返信テンプレートと、問い合せメールを与えると、下書きを作成してくれる。

ここまでできたら、
担当者に、下書きと問合せメールの着信を通知して、
・必要であれば、回答する人が下書きを修正して、
・管理者が承認したら、
回答メールを送信するところまで実装できそうだ。

ところがである。
困ったことに、誰に通知すればよいかわからない。
問い合わせを処理する人は、その都度変わるから、自動化できないのだ。

【AI-Ready】
AIを活用するためには、AIが使用できるようなデータが必要と書いた。
AIが使うデータだけでなく、AIが適用できるワークフローも必要だ。
人間が処理することを前提に作成されたExcelや、その都度、指示を受けて人が処理している作業は、AIで効率化できない。

つまり AI-Readyではないのだ。

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• M365をきちんと使う ＜SharePointはNASじゃない＞ (2026/01/10)

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