個人開発の EDINET 分析ツールでは、取得した有価証券報告書の PDF を Gemini に渡して「怪しさ判定」をさせている。
単なる要約ではなく、3段階のスコア（normal / caution / danger） を返させる設計にしたので、その仕組みをまとめる。

なぜスコアが必要か

毎日数十〜数百件の書類が提出される。全部読むのは無理なので、AI に「これは要注意」かどうかを仕分けさせたい。
スコアが danger の書類だけ Discord 通知を飛ばす、といった使い方ができる。

プロンプト設計

プロンプトの末尾に必ずスコアを出力させるよう指示する：

分析の最後に必ず以下の形式でスコアを出力してください：

SCORE:normal   # 特に問題なし
SCORE:caution  # 気になる点あり・要確認
SCORE:danger   # 重大なリスクの可能性

Gemini はマークダウン形式で分析テキストを返した後、最終行に SCORE:danger のような文字列を出力する。

PDF を渡す方法

@google/generative-ai SDK では PDF を base64 で渡せる：

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-2.5-flash' })

const result = await model.generateContent([
  {
    inlineData: {
      mimeType: 'application/pdf',
      data: pdfBuffer.toString('base64'),
    },
  },
  { text: prompt },
])

最大 50MB まで渡せるが、大きすぎるとトークン消費が跳ね上がるので注意。

スコアのパース

正規表現で SCORE: 以降を抽出：

function parseScore(text: string): 'normal' | 'caution' | 'danger' {
  const match = text.match(/SCORE:(normal|caution|danger)/i)
  return (match?.[1] ?? 'normal') as 'normal' | 'caution' | 'danger'
}

この1行で取れる。テキスト全体で最初にマッチした SCORE:xxx を使うので、プロンプトの中に SCORE: を書いてしまうと誤マッチする。プロンプト側では SCORE:normal という形式を「例として」書かずに指示だけにするか、出力セクションを明示的に区切るとよい。

DB への保存

analysis_results テーブルの score カラムに CHECK 制約を入れている：

score VARCHAR(10) CHECK (score IN ('normal', 'caution', 'danger'))

これで不正な値が入らない。プロンプトの出力がブレてもDB側で弾ける。

まとめ

  • プロンプト末尾に SCORE:xxx を出力させる設計はシンプルで使いやすい
  • PDF は base64 で inlineData として渡す
  • スコアのパースは正規表現1行
  • DB の CHECK 制約でバリデーションを二重にかける