株式会社Koinobori

CASE 10 | 下書きの一次チェック

作り方:生成AIで作成動き方:プログラム+AI

代表が、
校正係になっていた。

取引先へ送る文面の下書きを、代表に確認を頼む前に、社内チャットで一次チェックします。 機械的な不備は先に取り除き、最後に見るのは、これまでどおり代表です。

要点:株式会社Koinobori が自社で作った、下書きの一次チェックの仕組みです。 社員が社内チャットで社内の案内役(bot)に下書きを貼ると、その場でスレッドに結果を返します。 宛名・敬称・署名・書類の体裁など9項目は決まりごとで確かめ、AI には誤字と書きかけだけを見させています。 AI は社内の Mac mini で動くローカル AI だけを使い、社外には送りません。2026年7月から動いています。

返す場所
社内チャットのスレッド
決まりごと
9項目
AI の担当
誤字と書きかけだけ
稼働
2026年7月〜

WHY — なぜ作ったか

確認する人が、校正をしていた。

受発注のやり取りでは、社員が取引先へ送る文面の下書きを、代表に確認してもらっていました。

REASON 01

差し戻しの中身は、機械的な不備

下書きの差し戻しは、文字化け・署名の直し・「〇〇」のような差し替え漏れ・宛名の敬称など、機械で見つけられる不備が多くを占めていました。

REASON 02

代表が、校正係になっていた

代表は本来、内容を判断する「確認する人」です。ところが実際には、機械的な不備を探して直す校正係になっていました。

REASON 03

先に機械が見れば、人は内容に集中できる

確認を頼む前に機械的な不備を取り除いておけば、代表は内容の判断に時間を使えます。確認依頼の流れ自体は変えません。

ARCHITECTURE — 構成

貼るだけで、その場で返ってくる。

一次チェックは、決まりごとのチェックとローカル AI のチェックを並べて行い、結果を1つにまとめてスレッドへ返します。

入口

社員が下書きを貼る

社内チャットで、社内の案内役に

一次チェック(社内の Mac mini)

決まりごと 9項目

宛名・敬称・署名・書類の体裁など。確実に判定できるもの

ローカル AI

誤字と、書きかけだけ

結果をスレッドへ

直す点があるとき

直す点を一覧で返す

OK のとき

代表への確認依頼を促す

代表

最後の確認は人が行います。確認依頼の流れそのものは、これまでと変えていません。

雑談は素通り:短いメッセージにはチェックを走らせず、使い方を案内します。

社外へは出さない:AI は社内の Mac mini で動くローカル AI だけです。

CHECKS — 確かめること

決まりごと9項目と、AI の2項目。

決まりごとで確かめる(9項目)

  1. 1

    文字化け

    読めない文字や、連続した「?」がないか

  2. 2

    差し替え漏れ

    「〇〇」「【会社名】」「(仮)」などが残っていないか

  3. 3

    宛名が「〇〇様」のまま

    宛名の差し替えを忘れていないか

  4. 4

    敬称の重複

    「様御中」のように、敬称が重なっていないか

  5. 5

    宛名の敬称

    宛名の行に、敬称(御中・様)が付いているか

  6. 6

    会社の署名

    文面の末尾に、会社の署名があるか

  7. 7

    書類の種別

    書類を送る文面で、何の書類かが書かれているか

  8. 8

    期日

    書類を送る文面で、期日や納期が書かれているか

  9. 9

    添付の旨

    書類を送る文面で、添付していることが書かれているか

AI に任せる(2項目)

誤字脱字
「お世話になておりす」のような、打ち間違い
書きかけ
文が途中で切れていないか

言い回し・敬語の丁寧さ・署名・宛名・敬称・体裁には、AI に触れさせません。AI の答えに混ざる「〜は正しいです」のような肯定の文は、指摘として出しません。

社外の AI には、送らない

下書きには取引先名や金額が含まれることがあります。そのため AI は、社内の Mac mini で動くローカル AI だけを使い、社外の AI には送りません。

雑談には、チェックを走らせない

雑談のような短いメッセージにはチェックを走らせず、使い方を案内します。普段のやり取りに指摘を出さないためです。

AI が使えないときは、その旨を添える

ローカル AI が一時的に使えないときは、決まりごとのチェックだけで結果を返し、その旨を添えます。

関所は、育つ

代表が「この観点も見て」と一言送ると、チェックの観点に加わります。

MESSAGE — 届く返信(例)

直す点と、次にやることを返す。

🔍 一次チェック:直すとよい点があります

・宛名(先頭行)に敬称(御中/様)が付いていないようです

・期日・納期の記載が見当たりません

・3行目「お世話になておりす」は誤字の可能性

直す点があるとき

✅ 一次チェックOK

大きな不備は見当たりませんでした。代表に確認依頼を出して大丈夫です。

直す点が無いとき

※ 返信の例は架空です。

HOW IT RUNS — 動くときの判断

確実なことはプログラム、読み取りは AI。

最初は、敬称の正誤・署名の有無・体裁も AI に判定させていました。すると、実際には無い誤りを指摘したり、誤りを見落としたりすることが多くありました。

そこで、確実に判定できるものは決まりごとに移し、AI は誤字脱字と書きかけという狭い範囲だけにしました。整った文面で、誤った指摘が出ないことを確かめています。

判定のしかた 9項目は決まりごと/AI は誤字と書きかけだけ

CASE 06 の経費精算書チェック が判定をすべてプログラムに任せているのは、この仕組みでの経験がもとになっています。

MORE

ほかの取り組みも、あわせて。

CASE 06 | もう1つの実例

経費精算書の誤りを、平日の毎朝、本人に知らせる仕組みです。判定はすべて決まりごとで行っています。

経費精算書チェックの事例を見る →

CASE 08 | もう1つの実例

約90の自動処理を、止まっても気づける形で回している仕組みです。

自動化を止めない事例を見る →

生成AI・ローカルLLM構築支援

当社自身が運用している、ローカル LLM と業務自動化の実例を掲載しています。

事例の一覧へ →

※ 本ページは、当社が自社の業務のために作った仕組みの事例紹介です。返信の例は架空です。

KOINOBORI ECOSYSTEM

私たちが運営するサイト