前回、ツールを使って過去のメールを3万通以上抽出することに成功しました。「よし、これでAIに学習させるデータが揃った！」と喜んでいたのですが……。

データを確認してみると、全部こちらからお客様への返信メールだけでした。

「ありがとうございます。ご注文の件、承りました」「ご質問の紙ですが、◯◯の紙があります」——そんな文章ばかり。肝心のお客様からの質問・問い合わせ文がどこにもないのです。

原因は単純で、抽出するときの指示（条件の設定）が間違っていたようです。「送信済みメール」だけを拾う設定になっていたのでしょう。これは……やり直しです（苦笑）。

気を取り直して「じゃあ今度はお客様からの質問メールだけを抽出しよう」と考えました。でも、そこで次の問題が浮かびました。

仮にお客様からの質問を15,000通以上抽出できたとして、それと私の返信をどうやって紐付けるのか、まったくわかりません。

「この質問にはこう答えた」というセットになっていないと、AIが「松本はこの状況にどう返すか」を学べないわけです。質問だけ、返答だけ、それぞれバラバラにあっても宝の持ち腐れです。

しかもAPI接続を使って再度処理するとなると、またその分のコストがかかりそうで……。費用対効果を考えると、正直ちょっとため息が出ます。半額でやったとはいえ、2回やれば意味がない。。

反省として思ったのは、最初から3万通を対象にするのではなく、まず100件だけ抽出してみればよかったということです。

100件なら確認も早い。「あ、返信メールしか取れていない」「質問文が入っていない」という問題が、すぐに見つかります。APIのコストも100件ならほとんどかかりません。

それを確認してから本番の3万件に進む——この順番を守るだけで、今回のような「全部やり直し」は防げたはずです。

正直、今回の失敗はちょっとへこみました。時間もかかったし、コストもかかった。でも、この失敗があるからこそ「こうじゃない」とわかるというのも、確かに一つの前進です。

うまくいった話だけ読んでいても、実際に手を動かしたときに同じ落とし穴にはまります。失敗の経験は、次の判断を速くしてくれる。

「返信メールと質問メールを紐付けるにはどうするか」「テスト抽出をどう設計するか」——これは次のステップとして引き続き考えていきます。とりあえず今日はここまで、です（笑）。

失敗は失敗ですが、「こうじゃない」とわかったことは確かな前進です。泥の中のダイヤモンドを取り出すには、まず泥の落とし方を小さく試してみること——この教訓は次のステップに必ず活きます。

次回は、質問メールの再抽出と「質問＋返信のセット化」に挑戦する予定です。うまくいくかどうかはわかりませんが、またご報告します。（3日目に続く）