メール＆ファイルデータの抽出とCSV化

このワークフローは、メールや添付ファイル、URLなど関連ドキュメントからデータを自動で抽出・構造化・管理するために設計されています。高度な言語モデルとプロンプトエンジニアリングを活用し、非構造化情報を処理して構造化サマリーとして出力するため、メールの仕分け、カスタマーサポート、コミュニケーションチャネルからの大規模データ抽出などに特に有用です。

概要

このフローは、ユーザー入力やファイル・URLコンテンツの取得、プロンプトの構築、大規模言語モデル（LLM）による処理、エージェントベースの推論、構造化データ出力など複数のコンポーネントを連携させています。主な利点は、スケーラビリティ、業務自動化、複雑または大量のデータ抽出タスクを最小限の手作業で処理できる点です。

ステップごとのプロセス

1. ユーザー入力と添付ファイル

• チャット入力: ワークフローはチャットインターフェースを通じて、ユーザーからのメールやメッセージ、およびオプションでファイル添付を受け付けます。
• ファイルリトリーバー: 添付ファイルがある場合は、OCRなどを活用しつつテキストコンテンツを抽出します。効率化のためトークン制限などの戦略も用います。

2. コンテキストの拡充

• URLリトリーバー: 指定されたURLからもコンテンツを取得し、解析・チャンク化して次の処理で利用します。メールが外部リソースやナレッジベースを参照している場合に有効です。

• チャット履歴: 直近5件（最大800トークン）のチャットメッセージを記憶し、より良い理解と連続性のためにコンテキストを提供します。

3. プロンプトエンジニアリング

• プロンプトテンプレート: ワークフローはテンプレートを利用し、LLMやエージェント向けにダイナミックにプロンプトを構築します。組み込まれるのは以下です：

  • メール／メッセージ内容
  • 抽出されたファイル内容
  • コンテキストとしてのチャット履歴
  • システムレベルの指示

  これらのプロンプトは、受信情報を最大限理解・構造化するためにLLMの能力を引き出すよう設計されています。

4. LLMとエージェントのオーケストレーション

• Google Gemini LLM: Gemini 2.5 Flashを使用し、高品質な言語理解と生成を実現します（温度0で決定論的な出力）。

• ツールコーリングエージェント: 構成されたプロンプト、チャット履歴、各種ツール（ファイル／URLリトリーバーなど）を受け取り、

  • メールデータの確認・整理
  • 関連情報の抽出・構造化
  • メールと添付ファイルに基づく包括的な概要提供
  • 必要に応じてツールを用いた外部知識の活用

  エージェントには効率性とデータ構造化へ注力するようシステムメッセージで指示されます。

5. 構造化と出力

• 構造化出力ジェネレーター: エージェントの回答と追加コンテキストは、別のプロンプトとLLM（同じくGemini）を通じて構造化出力として生成されます。必要なフィールドは以下です：

  • ユーザー名: ユーザーの名前
  • メールアドレス: 利用者のメールアドレス
  • メッセージ: メール内で言及されたメッセージ

• CSV出力: 構造化データはCSVファイルとしてエクスポートされ、他システムでの処理や分析、インポートが容易になります。

6. ユーザーフィードバック

• チャット出力: エージェントの概要や回答もチャットレスポンスとして返され、ユーザーが即時にフィードバックを得られます。

コンポーネント概要表

ユースケースと利点

• スケーラビリティ: メールやドキュメントからの繰り返しデータ抽出・構造化を自動化し、手作業の削減につながります。
• 一貫性: LLMとプロンプトテンプレートによる処理で、大量データでも均一な対応が可能に。
• 拡張性: 新たな入力タイプ（ファイル、URL）や出力形式（構造化オブジェクト、CSV）にも簡単に対応。
• 自動化: カスタマーサポートや医療記録処理、非構造データから構造化データが求められるあらゆるワークフローに最適。

このワークフローが有用な理由

このワークフローを活用すれば、メールや添付ファイルからアクション可能な構造化データを抽出する作業が大幅に効率化されます。複数メッセージや多様なファイルタイプを一括処理できる高いスケーラビリティと、人手に頼れば膨大な労力を要するプロセスの自動化を実現します。先進のLLM、ツールエージェント、プロンプトエンジニアリングを統合することで、高精度と柔軟性の両立を実現し、情報処理パイプラインの効率化を目指す企業・組織にとって強力な資産となります。