【機械学習／生成AI】業務メールの自動分類（テキスト分類）を実務レベルで設計・検証したい

業務で受信する大量のメール本文を対象に、
**内容ごとに自動分類する仕組み（テキスト分類）**を作りたいと考えています。

単なるサンプル実装ではなく、
• 業務で使えるレベルの分類設計
• 分類結果を分析・可視化（Tableau等）につなげる
• 将来的に改善・拡張できる構成

までを見据えた相談をしたいです。

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現在考えている内容
• 対象：業務メール本文（日本語）
• やりたいこと
• メール内容をカテゴリ別に分類
（例：問い合わせ／面談調整／依頼／報告／その他 など）
• 分類結果を集計・分析し、業務改善や成果指標と結びつけたい
• 想定技術
• ルールベース vs 機械学習 vs LLM（ChatGPT等）の比較検討
• 教師データの作り方
• 分類精度の考え方（どこまでを実務上OKとするか）

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学習状況・スキル感
• 機械学習：初学者レベル
• データ分析・可視化：Tableauの実務経験あり
• 目的は「勉強」よりも 業務で使える形に落とすこと

コードを一から全部書いてもらうというより、
設計の考え方・進め方・判断基準をレビューしてもらいたいイメージです。

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メンターの方にお願いしたいこと
• メール分類の設計方針整理（問題設定・分類粒度）
• 技術選択の相談（ML／LLM／ルールの使い分け）
• PoCの進め方、失敗しやすいポイントの指摘
• アウトプット（分類結果・分析）のレビュー

「こういう順番でやると失敗しにくい」という
実務目線のアドバイスをいただけると嬉しいです。

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相談スタイル
• 成果物やアウトプットのレビュー中心
• 必要に応じて壁打ち・方向修正