メール対応の80%を自動分類する：LLMベースのトリアージ実装
背景・現状の課題
受信メールは、企業や広告会社などで多数取り寄せられる。手動で分類することは時間をかけ、誤分類も頻出する。具体的なアプローチ・実装パターン
1. トリアージシステムの構築：Pythonでファイルを読み込んで、メール内容を分析し、カテゴリ、優先度、担当者に自動的に分類する。 2. モデルの学習：LLM（Language Model Meta-Learning）を使用して、履歴データからモデルを学習させる。 3. モデルの評価：分類結果に対する精度を測定し、改善方法を検討する。実装上の落とし穴と対策
履歴データが少ない場合、モデルの学習に時間がかかる。これを解決するために、既存の公開されたデータを使用する。
分類結果に誤りがある場合、モデルの評価に失敗する。これを避けるために、分類結果を人間で確認し、不正確なものは修正する。
