コラム仕組みと技術

品番を自動で確定する基準は、どう決める?40通りの書き方で線を動かした結果

• 公開 2026年10月14日
• 更新 2026年10月14日
• 事実の確認 2026年10月14日
• 書いた人 打ち込みゼロ 主宰(FAX自動化エンジニア)

品番を自動で確定する基準は、「1位の点の高さ」より「2位との差」を先に決めるのが確実です。架空の商品12品と取引先の書き方40通りで基準を動かすと、差の条件を入れない限り、点の下限を上げても誤りはなくならず、要確認が増えるだけでした。御社の過去の注文で基準を決める手順と、表と図、再現用のコードを載せます。(2026年10月時点)

全体の流れと費用はFAX受注の自動化のページにまとめています。

この記事の要点

• 品番を自動で確定する条件には、「1位の点の高さ」より先に「2位との点差」を入れます。
• 40通りの書き方で試すと、2位との差0.1以上を条件にしたとき、誤りは0件、自動で正しく決まったのは31件でした。
• 差の条件がないと、点の下限を0.7まで上げても誤りが残り、要確認が増えるだけでした。
• 御社の基準は、過去の注文100〜200行に正解を付けた表で、誤りが0のまま要確認が最少になる値を選んで決めます。

品番を自動で確定する基準は、何で決めればよいですか?

「1位の点が一定以上」だけでなく、「1位と2位の点の差が一定以上」を必ず条件に入れます。誤りの多くは、点は高いのに候補が2つ並んでいる書き方で起きるからです。点の下限は、要確認の件数を見ながら最後に調整します。

品名の表記ゆれを品番に引き当てる方法では、取引先の書いた品名を商品マスタの全品名と比べ、似ている度合い(0〜1の点)で候補を並べました。そのとき「1位が0.6以上、2位との差が0.1以上なら自動」としましたが、この2つの値をどう決めたかは書いていませんでした。この記事では、その線を実際に動かして確かめます。

自動で確定してよいかどうかは、受注では次の3つに分けて数えます。

この3つは釣り合いません。要確認が1件増えても数十秒の手間ですが、誤った確定が1件あると、出荷のやり直しと取引先へのお詫びが要ります。だから「誤りを0にしたうえで、要確認をどこまで減らせるか」の順に考えます。

実験は、どんな条件で行いましたか?

架空の食品卸の商品12品を商品マスタにし、飲食店がFAXに書きそうな書き方を40通り作りました。このうち8通りは「生樽」「だし醤油」「いつもの」のように、注文書だけでは人でも品番を決められない書き方です。この8通りは、自動で決めたらすべて誤りと数えます。

引き当ての方法は前の記事の改良版(カタカナをひらがなにそろえ、書かれた数字を含まない候補の点を半分にする)をそのまま使いました。そのうえで、点の下限を0.4〜0.8、2位との差を0〜0.2の範囲で動かし、20通りの組み合わせで40件の結果を数えました。

この表だけでも、点の高さと正しさが一致しないことが分かります。「醤油 1.8」は0.77と高い点ですが、だし醤油と濃口醤油が同点で並んでいます。逆に「鶏もも肉2kg×1」は「×1」が邪魔をして0.44しかありませんが、2位とは差があり、正しく決められます。

基準を動かすと、結果はどう変わりましたか?

2位との差の条件を入れない限り、点の下限を0.7まで上げても誤りは残りました。差を0.1以上にすると、点の下限が0.4でも誤りは0件で、40件中31件が自動で正しく決まりました。点の下限を上げると、要確認が増えるだけでした。

誤りになったのは、「ダシ醤油 小」「だし醤油」「醤油 1.8」「生樽」「ビール」でした。どれも容量や種類が書かれておらず、商品マスタに似た商品が2つ以上ある書き方です。こうした書き方では、1位と2位の点がほぼ同じになります。差の条件は、まさにこの「似た商品が2つある」状態を見分けるためのものです。

もう1つ分かったのは、点の下限をゆるめても、この40件では誤りが増えなかったことです。0.6を0.4に下げると、要確認は14件から9件に減り、誤りは0件のままでした。前の記事の0.6は、安全側に寄せすぎていたことになります。

なぜ、差の条件のほうが効くのですか?

点は「どれだけ似ているか」を表すだけで、「ほかに紛らわしい候補がないか」は表さないからです。受注の品名の間違いは、まったく違う商品と取り違えるより、容量違い・味違いの兄弟商品と取り違えることがほとんどです。

例えば「だし醤油」は、商品マスタの「だし醤油 1.8L」とも「だし醤油 500ml」とも同じくらい似ています。どちらとも0.6を超える高い点が付きますが、どちらかに決める手がかりは注文書にありません。点の下限をいくら上げても、この状態は見分けられません。2位との差が小さいことが、「人に聞くべき」の合図になります。

ただし差の条件だけでは足りない場面もあります。今回の「お茶」は、商品マスタにお茶がウーロン茶しかないため、点は0.22と低いのに2位との差も0.22ありました。点の下限を0.2まで下げると、これが自動で確定してしまいます。点の下限は「まったく関係のない書き方を拾わない」ための下支えとして残します。

御社の基準は、どうやって決めればよいですか?

過去の注文から100〜200行を選び、正しい品番を人が付けた「答えの表」を作って、同じように線を動かして数えます。誤りが0のまま、要確認がいちばん少なくなる組み合わせを選びます。

1. 答えの表を作る:最近1〜2か月のFAXから、取引先が偏らないように行を選びます。人が見ても決められない書き方には「人に聞く」と付けます。
2. 差の条件から決める:点の下限を低め(0.4前後)に置いたまま、2位との差を0から上げていき、誤りが0になる最小の値を探します。
3. 点の下限を決める:差の条件を固定したまま点の下限を上げ下げし、関係のない書き方を拾わない所で止めます。
4. 少し安全側に寄せる:答えの表にない書き方も来るので、見つけた値より少しだけ厳しくして使い始めます。
5. 月に1回見直す:要確認を人が直した記録を答えの表に足して、もう一度数えます。言い換え表が育つと、要確認は自然に減っていきます。

この作業は、元のFAXと商品マスタがあれば1日ほどでできます。私が仕組みを作るときは、試作の段階で御社の過去の注文を使ってこの表を作り、基準の値と「その値で何件が要確認になるか」を見ていただいてから本番に進みます。

実験のコードは、どこで見られますか?

実験のコード(threshold_sweep.py)はPythonの標準ライブラリだけで動きます。引き当ての中身は前の記事の name_match.py で、ここでは基準の値を動かして数えるだけです。

def run(min_score, min_gap):
    auto_ok = auto_ng = ask = 0
    for text, answer in CASES:            # answer が None は「人に聞くべき」書き方
        code, _, s, gap, _, _ = match(text)
        if s >= min_score and gap >= min_gap:
            if code == answer: auto_ok += 1
            else: auto_ng += 1            # 違う品番で登録される
        else:
            ask += 1                      # 要確認として人が見る
    return auto_ok, auto_ng, ask

for min_score in (0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8):
    for min_gap in (0.0, 0.05, 0.1, 0.2):
        print(min_score, min_gap, run(min_score, min_gap))

40件は小さなテストで、数字は商品の数や名前の付け方で変わります。この記事で言えるのは「差の条件が誤りを防ぐ」という傾向までで、0.4や0.1という値そのものを御社にそのまま使うことはおすすめしません。

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