IMAPメールをAIで重要度判定し、Outlook・Thunderbirdで自動振り分けする

メールを大量に受信していると、

至急対応が必要なメール
今日中に確認すればよいメール
後で確認しても問題ないメール

が同じ受信トレイに並びます。

そこで、通常のIMAPメールをAIで分析し、

「緊急」「重要」「通常」の3段階に自動分類する仕組み

を構築します。

この方法ではGmail APIなどの特定サービス専用APIを使用しません。

そのため、

Xserverメール
独自ドメインメール
一般的なレンタルサーバー
GmailのIMAP接続
Microsoft系メールサービス

など、IMAPに対応しているメール環境で利用できます。

また、現在使用しているOutlookやThunderbirdをそのまま利用できます。

1．改善前の業務

通常はOutlookやThunderbirdを開き、受信トレイのメールを順番に確認します。

たとえば、

顧客からの発注
見積依頼
修正依頼
請求関係
営業メール
メールマガジン
自動通知

などが混在しています。

そのため、人が1件ずつ件名や本文を確認して重要度を判断します。

改善前

メール受信
↓
Outlook / Thunderbirdを開く
↓
送信者を確認
↓
件名を見る
↓
本文を読む
↓
重要度を判断
↓
対応

メール件数が増えるほど確認作業に時間がかかり、重要なメールを見落とす可能性も高くなります。

2．改善後の仕組み

メールソフトとは別に、小さな監視プログラムを動かします。

メールサーバー
↓
IMAP接続
↓
新着メール取得
↓
ルール判定
↓
AI判定
↓
重要度を決定
↓
IMAPフォルダへ移動
↓
緊急なら通知

メールソフト側では、

受信トレイ

AI-緊急
AI-重要
AI-通常

というフォルダが表示されます。

OutlookでもThunderbirdでも、通常のIMAPフォルダとして利用できます。

3．Outlook・Thunderbird自体にAIを組み込むわけではない

この仕組みで重要なのは、

OutlookやThunderbirdの中でAIを動かす必要はない

という点です。

AI判定は別プログラムで行います。

たとえばPythonで、

mail-ai-monitor.py

というプログラムを常時動作させます。

このプログラムがメールサーバーへIMAP接続します。

OutlookやThunderbirdは、同じメールサーバーへ通常通り接続します。

つまり、

              ┌→ Outlook
メールサーバー ├→ Thunderbird
              └→ AI監視プログラム

という構成です。

4．IMAP方式のメリット

Gmail APIなどを使う方法と比較すると、IMAP方式には次のメリットがあります。

特定メールサービスに依存しにくい
独自ドメインメールでも使える
OutlookでもThunderbirdでも使える
既存のメール環境を変更しなくてよい
メールサーバーを変更しても対応しやすい

特に複数の会社や複数のメールサーバーで利用する業務改善システムとして考える場合、IMAP方式は汎用性があります。

5．重要度は3段階にする

メールを、

緊急

すぐ確認する必要があるメール。

例：

至急
緊急
本日中
発注
キャンセル
納期トラブル
システム障害
クレーム

重要

急ぎではないものの、確実に確認するメール。

例：

見積依頼
修正依頼
打ち合わせ
請求
契約
顧客からの問い合わせ

通常

すぐに確認する必要がないメール。

例：

メールマガジン
広告
営業案内
定期通知

6．最初にルール判定を行う

すべてをAIだけで判断させるのではなく、簡単なルール判定を先に行います。

例：

条件	スコア
—–	–:
重要顧客	+30
至急	+40
緊急	+40
発注	+25
本日中	+30
見積	+15
修正依頼	+15
メルマガ	-30
営業メール	-40

これにAIの判定結果を組み合わせます。

7．AIにはメール全体の意味を判断させる

キーワードだけでは誤判定する場合があります。

たとえば、

急ぎではありませんので、来週までにお願いします。

という文章です。

「急ぎ」という言葉だけを見ると緊急メールに見えます。

しかし文章全体では緊急ではありません。

そこでAIに、

送信者
件名
本文
期限
要求内容

を確認させます。

AIには次のようなJSONを返させます。

{
  "priority": "important",
  "score": 68,
  "category": "estimate",
  "summary": "Webサイト修正についての見積依頼",
  "action_required": true,
  "deadline": "2026-08-28",
  "reason": "顧客からの依頼だが、即日対応の指定はない"
}

8．IMAPでメールを取得する

Pythonには標準で、

imaplib

があります。

基本的には、

import imaplib

mail = imaplib.IMAP4_SSL("mail.example.jp", 993)

mail.login(
    "user@example.jp",
    "password"
)

mail.select("INBOX")

のようにメールサーバーへ接続します。

実際にはパスワードをソースコードへ直接書かず、環境変数などへ保存します。

9．未読メールを取得する

たとえば、

status, data = mail.search(None, "UNSEEN")

として、未読メールを取得できます。

ただし実運用では、

未読＝未処理

としてしまうと問題が起こる場合があります。

OutlookやThunderbirdで人が先に開いて既読にしてしまう可能性があるからです。

そのため、実際には、

UID

を記録して、

AIがまだ処理していないメールかどうか

を判断する方法が適しています。

10．処理済みUIDを保存する

SQLiteなどへ、

message_uid
processed_at
priority
score

を保存します。

例：

10251
10252
10253

まで処理済みなら、

次回は、

10254以降

だけ処理します。

これにより、OutlookやThunderbirdで既読にしても問題ありません。

11．IMAPフォルダを作成する

メールサーバー側へ、

AI-緊急
AI-重要
AI-通常

というフォルダを作ります。

Pythonから作成することもできます。

mail.create("AI-Urgent")
mail.create("AI-Important")
mail.create("AI-Normal")

日本語フォルダ名はIMAPの文字コード処理が必要になるため、プログラム内部では英数字にしておく方が簡単です。

表示上は日本語フォルダ名にすることもできます。

12．メールをフォルダへ移動する

たとえばAI判定が、

urgent

なら、

AI-Urgent

へ移動します。

同様に、

important
→ AI-Important

normal
→ AI-Normal

とします。

これらはIMAPサーバー側のフォルダなので、OutlookとThunderbirdのどちらから見ても同じ状態になります。

13．Outlookでの実装例

Outlook側では特別なAI設定は必要ありません。

通常通りIMAPアカウントを登録します。

AIプログラムがメールを分類すると、

受信トレイ

AI-Urgent
AI-Important
AI-Normal

というフォルダがOutlookに同期されます。

Outlookでの利用イメージ

AI-Urgent
  ├─ ○○株式会社 発注について
  └─ △△会社 サーバートラブル

AI-Important
  ├─ 見積依頼
  └─ Web修正依頼

AI-Normal
  ├─ メルマガ
  └─ 営業案内

14．Thunderbirdでの実装例

Thunderbirdでも考え方は同じです。

IMAPアカウントを登録しておけば、AIプログラムが作ったフォルダが同期されます。

つまり、

AI-Urgent
AI-Important
AI-Normal

をThunderbird上でも確認できます。

Thunderbird独自のメッセージフィルターを使う必要はありません。

むしろ、

分類処理をPython側へ統一

した方が、

Outlook
Thunderbird
Webメール
スマートフォン

のどこから見ても同じ分類結果になります。

15．OutlookとThunderbirdを同時に使う場合

IMAPの大きなメリットです。

たとえば、

会社PC
Outlook

自宅PC
Thunderbird

スマートフォン
標準メールアプリ

という構成でも、

すべて同じメールサーバーを見ています。

AIが、

AI-Urgent

へ移動したメールは、

どの端末から見ても同じフォルダに表示されます。

16．「移動」ではなく「コピー」も検討する

最初の試験運用では、メールをいきなり受信トレイから移動しない方が安全です。

たとえば、

受信トレイ
↓
AI-Urgentへコピー

として、

元のメールを受信トレイへ残します。

AI判定に問題がないことを確認してから、

コピー
↓
移動

へ変更します。

17．個人的には「フォルダ移動」よりフラグ方式を推奨

IMAPにはフラグがあります。

そのため、メールを物理的に移動せず、

受信トレイ

へ残したまま管理する方法もあります。

ただし標準IMAPのフラグだけでは、

緊急
重要
通常

の3段階をOutlook・Thunderbirdの両方で同じように表示するのは少し扱いにくくなります。

汎用性を優先するなら、

専用IMAPフォルダ方式

の方が分かりやすいです。

18．緊急メールだけWindows通知する

AIが、

urgent

と判断した場合だけ通知します。

例：

緊急メールを受信

送信者：
○○株式会社

件名：
Webサイトが表示されません

重要度：
96 / 100

AI要約：
公開サイトが表示されないため、
早急な確認が必要です。

Windows通知であればPythonから実装できます。

19．通知とメールソフトは分離する

重要な設計ポイントです。

OutlookやThunderbirdの標準通知を使うと、

すべての新着メール

が通知される可能性があります。

そこで、

Outlook / Thunderbird
→ 通常メール通知OFF

AIプログラム
→ 緊急だけ通知

という運用にします。

これによって、

「通知が来た＝確認するべきメール」

という状態を作れます。

20．Codexに実装させる場合

Codexには一度に全部作らせるより、段階的に実装させます。

STEP 1

IMAPへ接続する。

メールサーバーへIMAP SSL接続し、
最新メールの送信者・件名・本文を取得する

STEP 2

処理済みUIDをSQLiteへ保存する。

STEP 3

キーワードと送信者によるスコアリングを追加する。

STEP 4

OpenAI APIへメール内容を渡し、

urgent
important
normal

を判定する。

STEP 5

IMAPフォルダへ分類する。

STEP 6

urgentの場合だけWindows通知する。

STEP 7

ログ画面を追加する。

21．推奨ファイル構成

imap-ai-mail/

├─ app.py
│
├─ mail/
│  ├─ imap_client.py
│  ├─ parser.py
│  └─ folders.py
│
├─ classifier/
│  ├─ rules.py
│  ├─ openai_classifier.py
│  └─ priority.py
│
├─ notification/
│  └─ windows.py
│
├─ config/
│  ├─ senders.yaml
│  ├─ keywords.yaml
│  └─ settings.yaml
│
├─ database/
│  └─ mail.db
│
└─ logs/

この構成なら、メールサーバーが変わっても主に設定ファイルを変更するだけで対応できます。

22．Outlook版・Thunderbird版を別々に作る必要はない

ここは大きなポイントです。

実際には、

Outlook用プログラム
Thunderbird用プログラム

を別々に作る必要はありません。

作るのは、

IMAPメールサーバー用AI分類プログラム1つ

だけです。

                     Outlook
                        ↑
                        │
メールサーバー ← AI分類プログラム
                        │
                        ↓
                    Thunderbird

OutlookもThunderbirdも結果を見るだけです。

23．IMAP IDLEを使えば新着を素早く検知できる

単純な方式では、

1分ごと

などにメールサーバーへ問い合わせます。

ただしIMAPには、

IDLE

という仕組みがあります。

対応しているメールサーバーなら、新着メールを比較的素早く検知できます。

そのため、

メール到着
↓
数秒程度で検知
↓
AI判定
↓
緊急なら通知

という構成も可能です。

ただしサーバーによってIDLE対応状況や接続維持時間が異なるため、

IDLE
+
一定時間ごとの再接続

という設計にします。

24．実運用ではAIに送る前に前処理する

メールには、

HTML
署名
過去の返信履歴
広告
メールフッター

などが大量に含まれることがあります。

そのままAIへ送るのではなく、

HTML除去
↓
署名除去
↓
引用文除去
↓
本文抽出
↓
AI判定

とします。

API使用量の削減と判定精度向上の両方に効果があります。

25．添付ファイルは第2段階にする

最初のバージョンでは、

From
Subject
本文

だけをAI判定対象にします。

PDFやExcelなどの添付ファイル解析は後から追加します。

添付ファイルまで処理すると、

セキュリティ
API費用
処理時間
ファイル形式
マルウェア対策

など、設計する項目が増えるためです。

26．セキュリティ上の注意

IMAPパスワードやOpenAI APIキーは、

password = "xxxx"

のようにソースコードへ記載しません。

.envなどへ保存し、

IMAP_HOST=
IMAP_USER=
IMAP_PASSWORD=
OPENAI_API_KEY=

として管理します。

メール本文や認証情報をAI処理に使う際は、情報セキュリティの基本を踏まえ、送信する情報の範囲と保管方法を決めてください。

.envはGitへ登録しないようにします。

27．この方式が向いているケース

特に向いているのは、

独自ドメインメールを利用している
Gmailに限定したくない
Outlookを使っている
Thunderbirdを使っている
複数PCで同じメールを見る
将来的に他社へ提供したい

といったケースです。

Gmailだけで同様の通知を小さく試す場合は、Gmailの重要メールをAIで自動判定し、緊急メールだけ通知するを参照してください。

まとめ

通常のIMAPを利用すれば、

IMAP
↓
AI重要度判定
↓
緊急 / 重要 / 通常
↓
メールサーバー上で分類
↓
Outlook・Thunderbirdへ同期
↓
緊急だけ通知

というシステムを構築できます。

この方式ではOutlookやThunderbirdを改造する必要はありません。

AI処理をメールソフトから独立させ、メールサーバー側のIMAPを基準に処理する

のがポイントです。

これならOutlookからThunderbirdへメールソフトを変更しても、AI分類システムを作り直す必要がありません。

また、将来的にWebメールやスマートフォンを追加しても、同じ分類結果を利用できます。

1．改善前の業務

改善前

2．改善後の仕組み

3．Outlook・Thunderbird自体にAIを組み込むわけではない

4．IMAP方式のメリット

5．重要度は3段階にする

緊急

重要

通常

6．最初にルール判定を行う

7．AIにはメール全体の意味を判断させる

8．IMAPでメールを取得する

9．未読メールを取得する

10．処理済みUIDを保存する

11．IMAPフォルダを作成する

12．メールをフォルダへ移動する

13．Outlookでの実装例

Outlookでの利用イメージ

14．Thunderbirdでの実装例

15．OutlookとThunderbirdを同時に使う場合

16．「移動」ではなく「コピー」も検討する

17．個人的には「フォルダ移動」よりフラグ方式を推奨

18．緊急メールだけWindows通知する

19．通知とメールソフトは分離する

20．Codexに実装させる場合

STEP 1

STEP 2

STEP 3

STEP 4

STEP 5

STEP 6

STEP 7

21．推奨ファイル構成

22．Outlook版・Thunderbird版を別々に作る必要はない

23．IMAP IDLEを使えば新着を素早く検知できる

24．実運用ではAIに送る前に前処理する

25．添付ファイルは第2段階にする

26．セキュリティ上の注意

27．この方式が向いているケース

まとめ

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