3万通以上のメールデータを構造化しようとしているわけですが、これがまあ大変なんです（笑）。やり取りを続けていると、どうしてもツールがどんどん重たくなっていきます。

途中で処理がピタッと止まってしまうことが何度もありました。そのたびに「え、今の作業どこまで進んだの？」と不安になるわけです。パソコンの前でフリーズ画面を眺めている時間って、地味にストレスです。

処理が重くて止まるなら、新しい処理方法に切り替えればいい。理屈はそうなんですが、問題は「今までやり取りしていたデータがちゃんと引き継がれるかどうか」なんです。

AIツールに「今までのデータを保持してください」とわざわざ指示しないといけない。これがまたストレスで（笑）。でも、ずっとやり取りの中で積み上げてきた説明や設定を引き継がないと、全く意味がなくなってしまうんですよね。

結局、それまでのやり取り内容をまとめた上で、新しい指示データに移行しました。ここでの教訓は「途中経過をちゃんと記録しておく」ことの大切さです。

Vol.2の教訓を活かして、今回も全部を一気にやるのではなく、まず100件だけテスト抽出しました。これはもう鉄則ですね。

100件の抽出データに対して、カテゴリやキーワードなどをどんどん付けていきました。「お、これは用紙の質問だな」「これはプリンターの設定関連か」と分類していくわけです。

ところが、やっていくうちに「これ、このままじゃちょっと使えないな……」ということが見えてきました。なぜか？ ルール作りが足りなかったんです。

具体的に何のルールが必要かというと、まず個人情報の除外です。お客様のお名前、電話番号などは当然このデータからは抜かないといけません。

さらに、仕入先や取引先とのやり取りなど、今回の目的（お客様対応のナレッジ化）には関係ないデータも除外しなければなりません。

いろいろ試して分かったのは、結局こういう順番が一番効率が良いということです。

① まずデータをすっきりキレイにする
② そこに重みづけや注釈を加えていく

最初から全部やろうとすると、もうぐちゃぐちゃになるんですね（笑）。余計なものを取り除いて、シンプルな状態にしてから「味付け」していくのが正解でした。

データの整理って、料理に似ています。野菜を買ってきて、まず泥を落として皮をむいて（＝不要データの除外）、食べやすい大きさに切って（＝構造化）、それから味付けする（＝重みづけ・注釈の追加）。泥がついたまま調味料をかけても美味しくならないですよね。データも同じなんです。

ここで面白い気づきがありました。私は昔「マイツール」というデータベースソフトを勉強していたことがあるんですが、まさに今、その知識が役立っています。

データベースの基本は「1行1データ」なんですね。これ、エクセルに慣れている人にはちょっと感覚が違うかもしれません。

エクセルに慣れていると、どうしても横にデータを広げていきたくなるんですが、データベースの世界では縦にデータを積んでいくんですね。そして順番は後から自由に並び替えられるように、番号やタグを付けておけばいい。

元データ（ローデータ）はいろいろなものがあって、それをどう調理するかは人それぞれ。同じ食材でも和食にもフレンチにもなるように、同じデータでも使い方次第で全然違う活用ができるんだなと、つくづく実感しました。

もうひとつ大事な気づきがありました。ソースコード（処理のプログラム）に手を入れるとき、全部をやり直すと処理がものすごく大変になるんです。

だから、ピンポイントで必要な部分だけを修正することが重要。これもまたデータと同じで、「全とっかえ」よりも「部分修正」のほうがはるかに効率がいいんですね。

まだまだ学ぶべきことはたくさんありますが、ありがたいのは、このAI処理は日々の仕事をしながら同時進行で動かせるということです。お店の業務をやりながら、裏でバッチ処理が走っている。これは本当に便利だなと感じています。

AI処理を裏で走らせるのは、炊飯器でご飯を炊きながらおかずを作っているようなものです。炊飯器のスイッチを入れたら、あとは勝手に炊いてくれる。その間に別の仕事ができる。バッチ処理って、まさにそういう感覚なんです。