ローカル生成AIで、メール送信の直前に内容チェックする

こんにちは!
九保すこひです(フリーランスのITコンサルタント、エンジニア)

さてさて、(ある程度かしこい)生成AIが自分のパソコンでも動かせることを知ってから、いろいろと考えてたんですが、あるとき、

メール内容を自動チェックできたらいいな…🤔

と思いました。

というのも、そのとき受信ボックスを見ていたら「おや、ビジネスマナーとか習いませんでしたか…?」っていう内容のメールが届いたからです。

ただ、新人さんだったらしかたないですが、もし放置してしまったら一生失礼なメールを送っちゃう可能性があるわけです。

ってなったら、

AIが自動でチェックすればいいよね👍

って流れでした。

もちろん、今はChatGPTとかでメール文面自体を生成することもあるかと思いますが、やはり企業からするとメールであろうと社外秘ですから、送信先以外には出したくないはずです。

なので、需要が多少あるのでは?
ということで、やってみることにしました。

つまり、今回は以下のような方に向けて記事を書いています。

  • 「社外秘の文章もAIで整理したい」
  • 「社員のメール品質を一定に保ちたい」
  • 「社員が勝手にChatGPT使ってるからなんとかしたい」
  • 「社内LANだけで動くAIを活用したい」
  • 「社員教育×AIに可能性を感じている」
  • 「メールAIチェックがどの程度か知りたい」
  • 「丸々のAIメールはどこかズレてる気がする」
  • 「AI + 人の目が最高品質を出すと考えてる」
  • 「安全なテキスト生成環境を構築したい」
  • 「とにかくAIの波にのっていたい!」

「魔男のイチ、面白い!」

前提として

Ollama(ローカル生成AI)が「http://127.0.0.1:11434」で動いていることが前提です。(モデルは軽量で賢いgemma3n:e4b)。

もしまだOllamaをインストールしていない場合は、以下を参考にして実行しておいてください。

参考ページ:オフラインで完結する「社内マニュアル」AIチャットをつくってみた!

なお、今回の構成は以下のようになっています。

  • アプリ:Tauri(v2)
  • ローカル生成AI:Ollama

では、楽しんでやっていきましょう!

Tauriアプリを用意する

まずは、メール内容を入力するフォームですが、今回はローカルアプリをTauriでつくります。

ただ、メインの内容はそれてしまうので、以下のGitHubリポジトリからクローンしてください。

GitHubリポジトリ:sukohi/ai-mail-checker

インストール&起動方法はREADME.mdに書いています。

ちなみに

今回Ollamaに送信するプロンプトはsrc-tauri/src/lib.rsにはいっているのですが、以下のようになっています。

以下のメールが、ビジネスマナーとして妥当かどうかを優秀なベテラン社員として点数をつけてほしい。
出力フォーマットは **JSON 配列のみ** とし、余計な説明文は一切書かないでください。

例:
{{
"score": "点数(0点悪い→100点良い)",
"feedback": "アドバイス(HTML形式で書くこと)"
}}

ここからが評価対象のメールです:
件名: {}
本文: {}

つまり、ここを変更すると、さまざまなチェックができるというわけです。
たとえば、

【社外秘の内容が含まれてないかチェック】

r#"以下のメール本文に社外秘または機密情報が含まれていないかをチェックしてください。
出力フォーマットは **JSON 配列のみ** とし、余計な説明文は一切書かないでください。

例:
{{
"confidential": "はい/いいえ",
"feedback": "指摘内容(HTML形式で書くこと)"
}}

ここからが評価対象のメールです:
件名: {}
本文: {}"#

【文章の可読性チェック】

r#"以下のメールの文章としての可読性・伝わりやすさを、文章がプロ級のベテラン社員として点数をつけてほしい。
出力フォーマットは **JSON 配列のみ** とし、余計な説明文は一切書かないでください。

評価項目:
- 文章の可読性(0~100点)
- 読み手への伝わりやすさ(0~100点)
- 全体の総合点(0~100点)

例:
{{
"readability_score": 85,
"feedback": "指摘内容(HTML形式で書くこと)"
}}

ここからが評価対象のメールです:
件名: {}
本文: {}"#

ぜひ、いろんなプロンプトで試してみてください!

テストしてみる

では、実際にテストしてみましょう!

まずはビジネスマナーとして問題がある内容を送信してみます。
内容はこちら。

件名:この前お願いした件、どうなってます?

○○株式会社 ○○様

お世話になってます。△△株式会社の山田です。

この前お願いした資料、まだ届いてません。
もう1週間経ってるので、いい加減送ってもらえませんか?
こちらのスケジュールも詰まってるんで、早めに対応お願いします。

以上です。

どうなるでしょうか・・・・・・

はい!
内容に問題があるとして、スコアは45点と判断されました。

そして改善点も以下のように指摘しています。

件名:件名に具体的な内容を記載し、相手に内容を理解してもらいやすくするべきです。(例:【資料のご送付のお願い(〇〇に関するもの)】)
本文:
・「この前お願いした資料」という表現は、相手に状況を正確に伝えていません。「〇月〇日にご依頼いたしました〇〇に関する資料」のように具体的に記載しましょう。
・「いい加減送ってもらえませんか?」という表現は、相手に失礼な印象を与えます。「お忙しいところ恐縮ですが、資料のご送付をお願いできますでしょうか。」のように、丁寧な表現に修正しましょう。
・「こちらのスケジュールも詰まってるんで」という表現は、相手にプレッシャーを与えます。「現在、〇〇のスケジュールで対応を進めており、〇〇の資料が必須となっております。」のように、具体的な理由を伝え、協力を依頼する形にしましょう。
・「以上です。」は不自然です。「よろしくお願いいたします。」または「お手数をおかけしますが、よろしくお願いいたします。」のように締めくくりましょう。

いい感じですね😊✨

では、続いてきちんとしたメールもチェックしてみましょう。
内容はこちら。

件名:ご依頼資料のご送付について(ご確認のお願い)

○○株式会社
○○様

いつも大変お世話になっております。
△△株式会社の山田でございます。

先日ご依頼いたしました資料につきまして、
恐縮ながら、まだお送りいただけていないようでしたのでご連絡差し上げました。

お忙しいところ誠に恐れ入りますが、
ご対応のご予定をお知らせいただけますと幸いです。

こちらの社内スケジュール調整の都合がございますため、
もし可能であれば〇月〇日頃までにお送りいただけますと助かります。

何卒よろしくお願いいたします。

――――――――――――――
△△株式会社 営業部
山田 太郎
電話:03-xxxx-xxxx
メール:taro.yamada@△△.co.jp
――――――――――――――

うまくいくでしょうか・・・・・・

はい!
スコアは85点で、メール送信して問題ないと判断されました。

すべて成功です😊

企業様へのご提案

ローカル生成AIを導入すると、スタッフ一人ひとりが適切な文面やトーンでメールを作成できるようになり、上長による内容確認や修正にかかる負担を大幅に軽減できます。

しかも、クラウド接続が不要なので、社外への情報漏えいリスクを抑えられ、セキュリティ面でも安心してご利用いただけます。

また、導入も比較的シンプルで、Ollamaを既存のPC環境や社内サーバー上にセットアップするだけで、運用を開始することが可能です。

これにより、アウトプットの品質を均一化することを期待できます。

もしそういったご相談がありましたら、お気軽にお問い合わせからご連絡ください。
お待ちしております😊

おわりに

ということで、今回はメール文面をローカルLLMで自動チェックするシステムをつくってみました!

やっぱりローカルである程度かしこい生成AIを動かすことができるっていうのはいいですね。

あるゲーム関連会社の友人に聞くと、すでにオンプレミスで(有名な会社の)生成AIをつかってるっていう話でしたし、間違いなく流れは「AIのローカル化」になっていると感じてます。

とはいえ、大きな会社でもない限り、相当かしこいAIをローカルで動かすことはできないわけで、そこは今後のオープンソースモデルに期待したいところですね。

おそらくDeepSeekだけでなく、多くのプロジェクトから軽量で質がいいモデルが出てくるでしょうし、先行するChatGPTとかの性能向上が鈍化してるので、OSSが距離を縮める状況といっていいんじゃないでしょうか。

そして、あとはGPU。

GoogleGemini 3をつくるためにつかったTPUnvidiaの一強状態を崩すかもですし、日本人としては、電力がたったの1/10で済むLENZOの「CGLA」を応援したいところです!

これ面白かったです!(途中でおわるけど…)

これからの生成AIには、まだまだ面白い物語が生まれそうですね!

ではでは〜!

「全固体電池のほうも
早く一般化してほしいところです!」

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