SECTION 01
原文TXT：依頼の内容を確かめる
練習用の依頼文には、識別番号、数量、未定の納品日を記載しています。データは架空で、誤り例も意図的に作ったものです。実際のAI出力や精度の測定結果ではありません。
この練習では、原文の3項目を次の値にします。納品日が未定なら、日付を補わずnullにします。
- request_id：文字列の「REQ-001」
- quantity：数値の3
- delivery_date：null
INSIGHTS / AI活用
AIが作ったJSONを確認する｜構文・項目・原文を比べる練習セット
AIが作ったJSONを業務ツールへ渡す前に、構文、必須項目と型、原文との一致を分けて確認します。架空の依頼文、4つのJSON例、JSON Schemaを使う練習セットです。
SECTION 02
JSON例：4つの違いを見つける
例題JSONには、正解例と3つの誤り例があります。4例ともJSONの構文は正しいため、読み込めるかの確認だけでは違いを見つけられません。
- 正解例：3項目の値が原文と一致する。
- 必須項目の欠落：quantityがない。
- 型の違い：quantityが数値の3ではなく文字列の「3」になっている。
- 原文にない日付：未定の納品日が「2026-12-01」になっている。
SECTION 03
JSON Schema：必須項目と型を確認する
JSON Schemaは、データの項目や型を決めるための形式です。このスキーマでは3項目を必須にし、request_idは文字列、quantityは数値、delivery_dateは文字列またはnullとしています。
スキーマは各例のdataに適用します。例題ファイル全体や、例の名前を含む外側のオブジェクトには適用しません。
- 正解例：必須項目と型の条件を満たす。
- quantityがない例：必須項目の条件を満たさない。
- quantityが文字列の例：型の条件を満たさない。
- 日付を補った例：文字列なので、このスキーマの条件を満たす。
SECTION 04
原文との照合：形式が合っても内容を確かめる
このスキーマは、納品日が原文に書かれているかまでは確認しません。「2026-12-01」は文字列として条件を満たしますが、原文にない日付です。原文と比べ、nullへ直します。
識別番号や数量も同じです。文字列や数値という型だけでなく、値が原文と一致しているかを確認します。
SECTION 05
業務ツールへ渡す前の3つの確認
実際の業務では、受け渡し先が求める項目と型を先に確認します。修正した後は、そのJSONをもう一度読み込み、項目と原文を確かめてから渡します。
- 構文：JSONとして読み込めるか。
- 項目と型：必須項目がそろい、受け渡し先が求める型になっているか。
- 原文との一致：識別番号や数量が正しく、未定の情報を補っていないか。