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@Miraigent(Daisuke Matsumoto)

AIに問い合わせ文を渡す前にGoogleスプレッドシートとGASでマスク・要約・確認待ちへ振り分ける

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Last updated at Posted at 2026-06-21

問い合わせ対応にAI要約や返信下書きを入れる前に、最初に作っておきたいのはプロンプトではなく、AIへ渡してよい本文に整える前処理です。

この記事では、GoogleスプレッドシートとGASだけで、問い合わせ文を次の3つへ振り分ける最小構成を作ります。

  • そのままAIへ渡してよい
  • 個人情報や認証情報をマスクしてから渡す
  • AIへ渡さず人間確認に回す

AI APIは呼びません。この記事の範囲は、AIに送る前のデータ整形と送信抑止です。

作るもの

Googleスプレッドシートに、次の3枚を作ります。

  • inquiry_raw: フォームやメールから来た問い合わせの原文
  • sanitization_rules: マスク・ブロック・確認待ちの判定ルール
  • ai_input_queue: AIへ渡す候補だけを置くキュー

構成は次のようにします。

ai-input-sanitization/
  inquiry_raw
  sanitization_rules
  ai_input_queue
  Code.gs

処理の流れは単純です。

  1. inquiry_raw に問い合わせ文を入れる
  2. GASでルールを照合する
  3. 危険な語句はマスクする
  4. ブロック対象は ai_input_queue に入れない
  5. 確認が必要な行は review_required にする

Qiitaでは記事のサムネイル指定がないため、本文内の図解として既存のMiraigent承認済みゲート図を使います。

AI投入前の確認ゲート

なぜAI投入前の前処理が必要なのか

問い合わせ対応にAIを使うとき、実装では次のようなコードから始めたくなります。

const reply = callAiApi(inquiryText);

しかし、実務ではこの前に止めるべきものがあります。

  • パスワード、APIキー、認証コード
  • 電話番号、住所、メールアドレス
  • 契約、返金、請求、解約に関する相談
  • 法務、税務、医療、投資など専門判断に見える相談
  • 強い苦情や炎上リスクのある文面
  • 既存顧客の社内文脈がないと判断できない内容

AIに何をさせるかより前に、AIへ何を渡さないかを表にしておく方が安全です。

inquiry_raw の列

最初は次の列で十分です。

列 項目 例
A received_at 2026/06/21 11:15
B inquiry_id INQ-20260621-001
C channel form
D customer_label 新規相談
E raw_text 問い合わせ原文
F sanitized_text AIへ渡す用に整えた本文
G detected_codes personal_data, refund
H ai_input_status ready / masked / hold
I review_required TRUE / FALSE
J block_reason APIキーを含むためAI投入停止
K processed_at 2026/06/21 11:16

ポイントは、原文とAI投入用本文を分けることです。

原文は問い合わせ対応の正本として残し、AIへ渡す本文はマスク済みの別列に置きます。

sanitization_rules の列

判定ルールはコードに埋め込まず、シートに置きます。

列 項目 例
A rule_id R-001
B code credential
C match_type regex / keyword
D pattern (sk-[A-Za-z0-9_-]+)
E action block / mask / review
F replacement [API_KEY_REMOVED]
G severity high
H enabled TRUE
I note 認証情報はAIへ送らない

action は3種類に絞ります。

action 意味
mask 置換してからAI入力候補にする
review 人間確認が必要だが、マスク後のAI利用は検討可
block AIへ渡さず人間確認に回す

最初から完璧な分類を目指すより、危険なものを確実に止める設計にします。

サンプルルール

sanitization_rules に次のような行を入れます。

rule_id code match_type pattern action replacement severity enabled note
R-001 api_key regex sk-[A-Za-z0-9_-]+ block [API_KEY_REMOVED] high TRUE APIキーらしき文字列
R-002 password keyword パスワード,暗証番号,認証コード block [SECRET_REMOVED] high TRUE 認証情報
R-003 phone regex 0\d{1,4}-?\d{1,4}-?\d{3,4} mask [PHONE_REMOVED] medium TRUE 電話番号
R-004 email regex [A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,} mask [EMAIL_REMOVED] medium TRUE メールアドレス
R-005 refund keyword 返金,解約,キャンセル,請求 review high TRUE 金銭/契約に関わる
R-006 complaint keyword 苦情,怒り,納得できない,訴える review high TRUE 感情面の配慮が必要

キーワード判定は万能ではありません。

それでも、AI投入前の初期防波堤としては効果があります。

GASコード

Apps Script に次のコードを置きます。

const SHEETS = {
  raw: 'inquiry_raw',
  rules: 'sanitization_rules',
  queue: 'ai_input_queue',
};

const RAW_COLUMNS = {
  receivedAt: 1,
  inquiryId: 2,
  channel: 3,
  customerLabel: 4,
  rawText: 5,
  sanitizedText: 6,
  detectedCodes: 7,
  aiInputStatus: 8,
  reviewRequired: 9,
  blockReason: 10,
  processedAt: 11,
};

function buildAiInputQueue() {
  const ss = SpreadsheetApp.getActive();
  const rawSheet = ss.getSheetByName(SHEETS.raw);
  const queueSheet = ss.getSheetByName(SHEETS.queue);
  const rules = loadSanitizationRules_(ss);

  const lastRow = rawSheet.getLastRow();
  if (lastRow < 2) return;

  const values = rawSheet.getRange(2, 1, lastRow - 1, 11).getValues();
  const queuedIds = loadQueuedIds_(queueSheet);
  const queueRows = [];

  values.forEach((row, index) => {
    const sourceRow = index + 2;
    const inquiryId = String(row[RAW_COLUMNS.inquiryId - 1] || '').trim();
    const rawText = String(row[RAW_COLUMNS.rawText - 1] || '');
    const currentStatus = String(row[RAW_COLUMNS.aiInputStatus - 1] || '').trim();

    if (!inquiryId || !rawText || currentStatus === 'done') return;

    const result = sanitizeText_(rawText, rules);

    rawSheet.getRange(sourceRow, RAW_COLUMNS.sanitizedText).setValue(result.text);
    rawSheet.getRange(sourceRow, RAW_COLUMNS.detectedCodes).setValue(result.codes.join(', '));
    rawSheet.getRange(sourceRow, RAW_COLUMNS.aiInputStatus).setValue(result.status);
    rawSheet.getRange(sourceRow, RAW_COLUMNS.reviewRequired).setValue(result.reviewRequired);
    rawSheet.getRange(sourceRow, RAW_COLUMNS.blockReason).setValue(result.reasons.join(' / '));
    rawSheet.getRange(sourceRow, RAW_COLUMNS.processedAt).setValue(new Date());

    if (result.status === 'hold') return;
    if (queuedIds.has(inquiryId)) return;

    queueRows.push([
      new Date(),
      inquiryId,
      result.status,
      result.text,
      result.codes.join(', '),
      result.reviewRequired,
      row[RAW_COLUMNS.channel - 1],
      row[RAW_COLUMNS.customerLabel - 1],
      sourceRow,
    ]);
  });

  if (queueRows.length > 0) {
    queueSheet.getRange(queueSheet.getLastRow() + 1, 1, queueRows.length, queueRows[0].length)
      .setValues(queueRows);
  }
}

function loadSanitizationRules_(ss) {
  const sheet = ss.getSheetByName(SHEETS.rules);
  const lastRow = sheet.getLastRow();
  if (lastRow < 2) return [];

  return sheet.getRange(2, 1, lastRow - 1, 9).getValues()
    .filter((row) => String(row[7]).toUpperCase() === 'TRUE')
    .map((row) => ({
      ruleId: String(row[0] || '').trim(),
      code: String(row[1] || '').trim(),
      matchType: String(row[2] || 'keyword').trim(),
      pattern: String(row[3] || '').trim(),
      action: String(row[4] || 'review').trim(),
      replacement: String(row[5] || '[REMOVED]').trim(),
      severity: String(row[6] || 'medium').trim(),
      note: String(row[8] || '').trim(),
    }))
    .filter((rule) => rule.code && rule.pattern);
}

function sanitizeText_(rawText, rules) {
  let text = rawText;
  const matchedRules = [];

  rules.forEach((rule) => {
    const matched = rule.matchType === 'regex'
      ? new RegExp(rule.pattern, 'gi').test(text)
      : rule.pattern.split(',').map((value) => value.trim()).some((keyword) => keyword && text.includes(keyword));

    if (!matched) return;

    matchedRules.push(rule);

    if (rule.action === 'mask' || rule.action === 'block') {
      text = applyReplacement_(text, rule);
    }
  });

  const hasBlock = matchedRules.some((rule) => rule.action === 'block');
  const hasReview = matchedRules.some((rule) => rule.action === 'review');
  const hasMask = matchedRules.some((rule) => rule.action === 'mask');

  return {
    text,
    codes: [...new Set(matchedRules.map((rule) => rule.code))],
    status: hasBlock ? 'hold' : hasMask ? 'masked' : 'ready',
    reviewRequired: hasBlock || hasReview,
    reasons: matchedRules
      .filter((rule) => rule.action === 'block' || rule.action === 'review')
      .map((rule) => rule.note || rule.code),
  };
}

function applyReplacement_(text, rule) {
  if (rule.matchType === 'regex') {
    return text.replace(new RegExp(rule.pattern, 'gi'), rule.replacement);
  }

  return rule.pattern.split(',')
    .map((value) => value.trim())
    .filter(Boolean)
    .reduce((current, keyword) => current.split(keyword).join(rule.replacement), text);
}

function loadQueuedIds_(queueSheet) {
  const lastRow = queueSheet.getLastRow();
  if (lastRow < 2) return new Set();

  return new Set(
    queueSheet.getRange(2, 2, lastRow - 1, 1).getValues()
      .map((row) => String(row[0] || '').trim())
      .filter(Boolean)
  );
}

ai_input_queue の列

AIへ渡す候補だけを ai_input_queue に入れます。

列 項目 例
A queued_at 2026/06/21 11:16
B inquiry_id INQ-20260621-001
C status masked
D ai_input_text マスク済み本文
E detected_codes phone, refund
F review_required TRUE
G channel form
H customer_label 新規相談
I source_row 2

このキューに入った本文だけを、次のAI要約や返信下書き処理の入力にします。

hold の行はキューに入れません。

AI APIへ渡す処理は別にする

この記事のコードでは、AI APIを呼びません。

実運用では、次のように処理を分ける方が安全です。

  • buildAiInputQueue: AI投入前の整形だけを行う
  • callAiForSummary: ai_input_queue の ready / masked だけを処理する
  • reviewBeforeSend: 外部送信前に人間確認を行う

前処理、AI処理、外部送信を同じ関数にまとめると、事故時にどこで止めるべきかが分かりにくくなります。

運用時のチェックリスト

導入前に、最低限次を決めます。

  • APIキー、パスワード、認証コードは block にする
  • 電話番号、メールアドレス、住所は原則 mask にする
  • 返金、解約、請求、契約変更は review にする
  • 苦情や強い不満は review にする
  • hold の行をAI処理へ渡さない
  • マスク前の原文をプロンプトに混ぜない
  • 人間確認が必要な行の担当者と期限を決める

このチェックリストを決めずにAI API接続だけ先に作ると、後から止める条件を追加しにくくなります。

まとめ

問い合わせ対応のAI導入では、プロンプト改善の前にAI投入前の前処理を作ると安全です。

  • 原文とAI入力用本文を分ける
  • ルールをシートで管理する
  • マスク、確認待ち、ブロックを分ける
  • hold の行をAI処理へ渡さない
  • 送信前承認とは別に、AI投入前のゲートを持つ

小さなGASでも、AIへ渡してよい情報の境界を作れます。

Miraigentでも、AI導入前の無料診断では「どのデータをAIへ渡さないか」を先に確認します。AIを使う範囲を決める前に、AIへ渡さない範囲を決めることが、運用事故を減らす第一歩です。

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