はじめに

海外メーカで産業機器の不具合解析報告書(8Dレポート)翻訳、作成に月100時間かけていたが、
Python + PowerAutomate でMicrosoft word で自動化したら、2時間 → 2分になった話。

成果:

作業時間98.3%削減
年間196万円削減

実際の課題

従来:

PDF（英語）を開く
コピペ
翻訳
Wordに貼り付け、部署回覧
→ 2時間/件

問題点:

時間がかかる
ミスが多い
属人化
過去の経緯などの共有不足

解決方法

システム構成:
PDF → Pythonでtxt抽出 → PowerAutomate → Python → Word

技術スタック:

Python (PyPDF2, python-docx)
Power Automate(Run a Propmt w/ GPT-5)

実装

1. PDF抽出

記述予定

2.PowerAutomate(Run a Prompt w/ GPT-5) でJSON化

プロンプト例1:
以下で英語のJSONで抽出:

You are a strict JSON mapper for 4D/8D style technical service reports in the industrial equipment domain.
From the provided plain text, extract and normalize information into a single JSON object that uses EXACTLY the following keys and structure.
~~~~~~

プロンプト例2:
以下で英語のJSONを日本語に変換:

あなたは産業機器分野の技術文書の専門翻訳者です。
入力として 1 つの JSON オブジェクトが与えられます。以下のルールで変換してください。
【翻訳ルール】
~~~~~~~

3. Word挿入

作成した日本語翻訳済みのjsonを、コンテンツコントロールを設定したword報告書にpythonで自動挿入。

記述予定

成果

項目	従来	自動化後
1件	120分	2分
年間	1,200時間	20時間

年間削減: 約196万円

まとめ

Python × PowerAutomate でMicrosoft wordでの8Dレポート作成を98.3%自動化。
報告書フォーマットのwordにコンテンツコントロールのフィールドを作成し、出力されたjsonを利用して、自動で日本語翻訳されたwordファイルを作成。
日本語報告書に限らず、担当する人による癖の低減。確認する人の好みでのリテイクによる発生する時間や工数などの機会損失や、それにより発生する心理的ストレスがかなり低減できた。
翻訳のカスタムプロンプトはナレッジ(過去トラ)秘伝のタレのようになっていくが、いずれはRAGであったり、ローカルLLMでの比較検証なども必要？
今後はそもそも翻訳する前に、こういった不具合の情報をjsonとして保存しておく仕組みを組織全体に広げていくのも一つの手かもと考えた。