集計や調査をAIに任せても検算できるか

欠けた値を、ゼロや未定に置き換えない

欠損は、必要な値が記録にない状態です。数量0個という確認済みの値、数量が未記入の状態、数量がまだ決まっていない状態は違います。未確認はまだ確かめていないこと、未定はまだ決まっていないことです。空欄だけを見て、0や未定と決めません。不足の理由を確かめ、確認が済むまでは、その値を使える状態と分けて記録します。

例えば在庫点検で「0本」と記録した品と、数え忘れて空欄の品があれば、空欄を0本へ埋めると、ないと確認していない在庫まで欠品にしてしまいます。分かる品だけの合計を出す場合は「確認済みの品だけ」と範囲を示します。全品の合計が必要なら、不足値を確認してから確定します。ソフトが数値を返したことと、欠損の意味が解決したことは別です。

分類の名前と、重なったときの扱いを決める

分類は、決めた種類へ記録を割り当てることです。ラベルは、その種類を表す名前です。分類を頼むときは名前だけでなく、どの記述を含めるか、一件へ一つだけ付けるか、複数を付けてよいかを示します。どちらにも当たらない「その他」と、材料が足りず判断できない「要確認」も、必要に応じて分けます。これは分類の作業であり、AIへ新しいモデルの学習を行わせたと自動的に意味するものではありません。

架空の修理会では、「汚れを落としたい記述＝清掃」「壊れた箇所を直したい記述＝修理」「両方なら二つのラベル」と決めます。「表面を洗い、外れた留め具を直したい」は、一件の受付のまま両方に当たります。片方を主な用件と推測して他方を消したり、一枚を二件の受付へ増やしたりしません。ラベルが二つでも元の受付が二件になったわけではありません。

一つだけの分類が必要なら、重なるときの優先順位や別の区分を先に決めます。どちらの方式が常によいということではなく、目的に合う規則が必要です。少数の元記録と分類結果を人が比べ、抜け・重なり・判断できなかった理由を確かめます。複数ラベルの件数を足した値は、同じ受付を重ねて数えることがあるので、全受付件数と区別します。

重複の基準と、扱ってよい情報を確かめる

重複は、同じと扱う基準に照らして、同じ記録が重ねて入っていることです。例えば「同じ受付ID・同じ版の票を再出力した行は一件として扱う」と決めれば、その組を見ます。品名や数量が同じでも別の受付IDの二件なら、その事実だけで重複にはできません。似た値を消す前に、何を一件と数えるかと、重複判定に使う項目を決めます。

重複と確認した同じ記録は、代表を一つ残して集計します。重なっている行を全部取り除くと、その受付自体がなかったことになります。同じIDでも修正前後の値が違えば、単なる再出力とは限りません。版や更新の経緯を確かめ、どの値を採用するかを決めます。元の票や変更前の値は、照合できる形で保ちます。

ここまでの例として、架空の備品受付M11「鉛筆2本」を同じ版から二回出力し、別受付M12も「鉛筆2本」だったとします。同じIDの再出力を一件にまとめれば、受付はM11・M12の2件、数量は2＋2＝4本です。数量が同じだからM12を消すことも、二重になったM11をすべて消すこともしません。

AIへ渡す前に情報の扱いを確かめる

個人情報は、生存する個人に関する情報のうち、氏名などで特定の個人を識別できるものや、個人識別符号を含むものです。他の情報と容易に照合して特定の個人を識別できる場合も含まれます。名前をIDへ置き換えた表も、そのIDと名簿を容易に照合できるなどの条件次第で個人情報に当たります。名前を消しただけで、自由にAIへ入力できる表になったとは判断しません。

AIへ渡す前に、目的に必要な項目へ絞り、資料の閲覧・利用権限、送信先の取扱い、組織の手順を確かめます。個人名がない表にも企業の秘密が残ることがあります。集計結果でも、少人数の組合せなどから誰のことか分かる場合があります。法令上の条件、提供者との契約、社内の承認は別の確認です。詳しい判断はGA403・GA404の範囲へ戻り、この教材の表の例だけで送信可否を決めません。

AIの式を眺めるだけでなく、別の手順で確かめる

検算は、計算結果を別の計算や元の値との照合で確かめることです。原表から対象行を確かめ、単位をそろえ、件数と合計を出し、最後に平均や割合を計算します。AIの答えと同じ答えがもう一度返ることだけで確認を終えません。小さな例を手で計算する、計算専用の道具で別に求めるなど、元の数値へ戻れる手順を使います。

架空の窓口で、午前は3件で平均4分、午後は9件で平均8分とし、全12件に欠損や丸めがないとします。合計待ち時間は午前3×4＝12分、午後9×8＝72分です。全体は（12＋72）÷（3＋9）＝84÷12＝7分です。（4＋8）÷2＝6分は二つの時間帯を同じ重さで平均した値で、今回の全12件の平均ではありません。

待ち時間に欠損があるときは、その理由と計算の範囲も確かめます。空欄を0分へ変えると、待たなかった記録を作ることになります。分かる値だけで平均を求めるなら、有効な値の件数と除いた件数を示し、全件の平均が確認できたとはしません。式が正しく動くこと、入力の値が正しいこと、その範囲から言えることは別に確認します。

グラフの軸と元の値を一緒に読む

可視化は、数や関係を図やグラフなどの見える形で表すことです。出典は、使った情報がどの資料や記録に基づくかを示す手掛かりです。図には対象・期間・単位・出典をそろえ、軸がどこから始まり、同じ間隔でいくつ増えるかを読みます。棒の長さで量の大きさを比べる棒グラフでは、0を基準に描くことが大切です。折れ線や散布図まで一律に0始まりとする規則とは分け、図の型と読み方を考えます。

架空の展示の受付が18件から27件へ増えた場合、増加は9件、割合は9÷18＝0.5、つまり50％です。棒の下端を15件にすると、描かれた長さは3から12になり4倍に見えますが、受付件数は27÷18＝1.5倍です。目盛と数字が書かれていても、棒の長さの比をそのまま件数の比へ読み替えません。元の18・27という値と、0を基準にした棒を照合します。

図の見やすさを直すときも、対象や期間、分母など必要な条件を落としません。件数と割合では意味が違い、全体の数が変われば同じ件数でも割合が変わります。数値に合う図を作れても、なぜ変化したかという原因までは計算だけで決まりません。事実、そこからの解釈、まだ確認していない点を分けます。

文書の抽出とRAGは、検算の材料をそろえる工程

情報抽出は、文書から目的に必要な部分を取り出すことです。会場の報告書から利用人数を表へ抜き出すなら、資料ID・頁・見出し・表の行列・単位・脚注も対応させます。全体を短くまとめる要約とは目的が違います。例えばAの30人は延べ人数（同じ人の複数回も数える）、Bの25人は実人数（対象期間内の同じ人を一人と数える）なら、そのまま足した55人を「実人数」とはしません。数字を取り出せても、数え方の違いは残ります。見出しと値や脚注を原文へ戻して比べます。

RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する外部資料を検索し、その内容を生成モデルへ渡して回答を作る構成です。長い資料を小さな部分に分けて検索することもあり、資料の名前や版、元の位置を追える情報を添えます。ここでは利用時に資料を参照する流れを扱い、資料を渡しただけでモデルの重みを更新したとはみなしません。資料を検索できることと、その人に閲覧・利用の権限があることは別です。

関連する箇所が見つかったことは、全対象の記録を数えた証拠ではありません。全会場の総数が必要なら、対象会場の一覧と抽出済みの資料を照合し、欠落や二重計上を確かめます。構成によって表の全件処理や計算道具を組み合わせることもできますが、検索と生成を使ったという名前だけで網羅や算術を保証しません。根拠となる文章を読めること、正しい対象を抽出したこと、集計と解釈が合うことを分けて点検します。

公表した日と、データが示す期間を分ける

公表日は、資料を外へ示した日です。対象期間は、その資料の数値がいつの出来事や状態を表すかという期間です。確認日は、自分が資料を確かめた日です。版は、修正などで区別された資料のまとまりを表します。公表が新しくても、古い対象期間の訂正版かもしれません。公表日の順を、そのままデータが新しい順へ読み替えません。

架空の施設の同じ対象・定義の利用記録で、2026年5月公表の訂正版は2025年1〜3月の900件、2026年4月公表の別報告は2026年1〜3月の1,080件とします。対象期間順では900件から1,080件で、180÷900＝20％増です。公表順へ並べた1,080件から900件という減少ではありません。二つは同じ期間の数字の食い違いでもないため、平均して一つの値にもまとめません。

比較には、期間の長さだけでなく、対象地域や人、数え方、速報・確報の別も見ます。1〜3月と1年分では、そのまま増減を比べられません。制度や利用条件の調査では、その版がいつ適用されるかも別に確かめます。新しい公表日や自分の確認日だけで、今年や将来に適用する内容と決めません。違う条件をそろえられないときは、比較できる範囲や未確認を示します。

定めた工程にも、人の確認点と入力の版を置く

ワークフローは、仕事を進める工程のつながりです。ワークフロー型エージェントは、あらかじめ設計した順序や分岐に沿って、LLM（大規模言語モデル）や道具による処理を組み合わせる構成を指します。AIが状況に応じて次の処理を広く選ぶ構成とは、手順をどこで決めるかを分けて考えます。人が確認する工程はどちらにも置けます。ここでの分類は構成の説明で、全製品の共通仕様ではありません。

例えば、使ってよい資料を集める→表を整形・分類する→計算する→報告案を作る→人が内容を確認する→許可した宛先へ配る、という流れを設計できます。各工程には入力の版・対象期間・出力・確認したことを対応させます。入力してよい情報の確認は送信前に必要です。下書き作成、内容確認、配布の権限も分けます。この教材では工程を考えるだけで、サービスの予約送信や自動処理は実行しません。

入力を直したら、その値を使った計算、グラフ、説明文まで影響が続くことがあります。前の版を確認した記録は、直した後の出力の確認へ自動で移りません。変更した入力から影響先を追い、必要な計算と説明を作り直して、その版を確認します。関係のない固定の宛名書式などを機械的に全部作り直す必要はありませんが、変更の影響がないことは確かめます。

定例レポートは、毎回の条件まで確かめて渡す

定例レポートは、決めた間隔で繰り返し作る報告です。毎月の計算や文章のひな形を再利用すると、繰り返しの作業を減らす助けになります。一方、今月の原表、対象期間、単位、欠損と重複、計算結果、出典の版は毎回変わり得ます。同じ工程が最後まで動いたことと、今回の内容が正しいことを分けて確認します。

配布前には、原表と集計、図と文章、未確認の注記、今回の対象期間と宛先を確かめます。確認点は、人が何を見て採用するかを決める場所です。取得できない資料、単位の変更、説明できない急な増減があれば、その箇所を分け、影響する結論や配布を確定しない扱いも決めておきます。人を工程へ入れたという名前だけではなく、確認する材料と権限が必要です。

例えば月次の備品報告で、元の点検票の個数を訂正した後に報告案が自動で更新されたなら、前の合計のままの図や「前月と同じ」という説明が残っていないかを見ます。訂正した表、再計算した値、それを使った図と文、確認した版をつなげます。AIへ任せる工程を増やしても、何を根拠に使えると判断したかが残る形を目指します。