AIを入れる前に、まず見た方がいいものがあります。
それが、紙、PDF、メール、CSVです。
いきなりChatGPTを使うとか、AI-OCRを入れるとか、業務システムを作るとか。
もちろんそれも大事なんですけど、現場で本当に時間を削っているのは、もっと地味な作業だったりします。
たとえば、
毎月届くCSVを開いて、必要な列だけコピーする。
PDFの請求書を見ながら、Excelに数字を打ち直す。
メールの添付ファイルを開いて、内容を確認して、別の表に転記する。
紙の帳票を見ながら、合計値を手で確認する。
こういう作業です。
はい。
地味です。
でも、こういう地味な作業ほど、毎月、毎週、毎日発生します。
そして気づいたら、かなりの時間を持っていかれます。
私は普段、Excel、Googleスプレッドシート、GAS、Python、Webアプリなどを使って、こういった業務の自動化や効率化の相談を受けています。
その中でよく感じるのが、
「AIを入れたいです」
という相談の前に、
「この作業、そもそも人が毎回やる必要ありますか？」
という話がかなり多いことです。
AIより先に片づける紙仕事
最近は、AIという言葉をよく聞くようになりました。
ChatGPT、Claude、Cursor、AI-OCR、自動要約、自動分類。
便利そうなものはたくさんあります。
ただ、実務ではいきなりAIを入れても、うまくいかないことがあります。
理由はシンプルで、業務の流れが整理されていないからです。
たとえば、
どのファイルを使っているのか。
誰が入力しているのか。
どこで確認しているのか。
最終的に何を出したいのか。
例外パターンはどれくらいあるのか。
ここが曖昧なままAIツールを入れても、結局は人が確認して、人が直して、人が転記することになります。
それ、AI導入というより、AIを横に置いただけなんですよね。
ちょっと悲しい。
だから私は、AIを入れる前にまず「紙仕事」「PDF仕事」「CSV仕事」「メール確認」を整理するのが大事だと思っています。
毎月の手作業が利益を削る現場
手作業は、1回だけなら大したことがないように見えます。
5分で終わる。
10分で終わる。
慣れている人ならすぐできる。
そう言われることもあります。
でも、業務は1回では終わりません。
毎月あります。
毎週あります。
担当者が休んだら止まります。
繁忙期にはミスが増えます。
前任者しかわからない謎ルールもあります。
特に多いのが、ExcelやCSVまわりです。
店舗別の売上CSV。
業者別の請求データ。
商品別の集計表。
月ごとの実績一覧。
PDFで届く請求書。
メールで届く注文情報。
こういうものを、人が目で見て、人がコピーして、人が貼り付けているケースはかなり多いです。
それで問題なく回っているなら、すぐに大きなシステムを作る必要はないと思います。
ただ、
同じ作業を何度もしている。
担当者しかできない。
月末だけ異常に忙しい。
ミスがあると請求や納品に影響する。
過去データを探すのに時間がかかる。
こうなっているなら、仕組みに変える余地があります。
便利そうなAIの前に必要な業務の分解
業務改善で最初にやるべきことは、ツール選びではありません。
まず、作業を分けることです。
私はよく、こんな感じで見ます。
入力する作業。
確認する作業。
転記する作業。
集計する作業。
出力する作業。
通知する作業。
これを分けるだけで、かなり見え方が変わります。
たとえば、請求書作成の業務でも、
元データを集める。
業者ごとにまとめる。
税率を確認する。
合計金額を出す。
請求書フォーマットに反映する。
印刷またはPDF化する。
という流れがあります。
この中で、全部をAIに任せる必要はありません。
むしろ、金額や税率のように間違えると困る部分は、PythonやExcelの関数、VBA、GASなどでルール通りに処理した方が安全なこともあります。
ChatGPTやClaude Codeは、文章の整理や仕様のたたき台、作業手順の整理にはかなり便利です。
でも、毎月同じCSVを読み込んで、同じ形式に整えて、同じ帳票に出すなら、PythonやGASで仕組みにした方が安定します。
AIに任せるところ。
プログラムで処理するところ。
人が最後に確認するところ。
ここを分けるのが、かなり大事です。
Excelで止まる会社と仕組みに変わる会社
Excelは悪者ではありません。
むしろ、現場ではめちゃくちゃ強いです。
入力しやすいですし、確認もしやすいですし、担当者も慣れています。
問題は、Excelを使っていることではありません。
問題は、
毎回同じ場所に手入力している。
CSVを手で貼り付けている。
合計値を目視で確認している。
別シートへ何度もコピーしている。
担当者だけが使い方を知っている。
こういう状態です。
Excelのままで改善できることもあります。
たとえば、
ボタンを押したら集計する。
CSVを取り込んで自動整形する。
業者別に自動でシートを分ける。
請求書に必要な数字を自動反映する。
入力ミスをチェックする。
フィルターや日付を連動させる。
ここまでなら、既存のExcelを活かしたまま改善できることも多いです。
逆に、複数人で同時に使いたい、スマホから確認したい、権限管理をしたい、履歴を残したい、外部サービスと連携したい。
ここまで来ると、Webアプリ化やGoogleスプレッドシート、GAS連携を検討することがあります。
つまり、最初から大きなシステムにする必要はありません。
今の業務に合わせて、どこまで仕組みにするかを決めるのが現実的です。
献立表から請求書までつないだ実例
以前、献立表の材料を合算して、請求書に自動で反映したいという相談がありました。
内容としては、
献立表に入っている材料を集計する。
業者ごとにまとめる。
請求書に反映する。
既存のExcelフォーマットをなるべく活かす。
というものでした。
一見すると、材料を合算するだけに見えるかもしれません。
でも実際には、現場で使っているExcelにはいろいろな意味があります。
元々ある合計値。
税率ごとの合計。
罫線の範囲。
日付の連動。
取り置きのフィルター。
印刷したときの見え方。
こういうものを崩してしまうと、たとえ自動化できても使いにくくなります。
私もこの手の対応では、単に「動くもの」を作ればいいわけではないと何度も感じています。
合計値や税率合計が消えてしまう。
罫線の範囲が広がって見た目が悪くなる。
日付の連動が外れる。
フィルターが効かなくなる。
こういう指摘が出ることもあります。
はい。
普通に冷や汗です。
でも、ここが実務の自動化で大事なところです。
現場のExcelは、ただの表ではありません。
その会社の業務ルールが詰まっています。
だから、既存の形を壊さずに、必要な部分だけ仕組みにする視点が必要になります。
壊さない自動化に必要な視点
自動化というと、どうしても「速くする」「楽にする」に目が行きます。
もちろん、それは大事です。
でも、それと同じくらい大事なのが「壊さないこと」です。
特にExcelやスプレッドシートの改修では、
既存の計算式を消さない。
印刷レイアウトを崩さない。
入力している人の流れを変えすぎない。
これまでの帳票と見た目を合わせる。
例外パターンを無視しない。
こういう部分がかなり重要です。
現場では、少し見た目が変わっただけで使いにくくなることがあります。
ボタンの位置。
罫線の長さ。
列幅。
日付の表示。
合計欄の場所。
作る側からすると小さな違いでも、使う側からすると毎日見る画面です。
だから、私は業務自動化の相談では「何を自動化するか」だけでなく、「今のどこを残したいか」も見るようにしています。
全部新しくするより、今うまく回っている部分は残した方がいいことも多いです。
AIでやる作業とPythonでやる作業
最近は、何でもAIでできそうに見えます。
でも実際には、作業によって向き不向きがあります。
たとえば、ChatGPTやClaudeは、文章の整理、メール文面の下書き、作業手順の整理、仕様のたたき台作りに向いています。
Claude CodeやCursorは、コード修正や開発補助にかなり使えます。
一方で、CSVの集計、ファイルの一括処理、定期実行、データ整形、帳票反映などは、PythonやGASの方が安定することがあります。
Googleスプレッドシートを中心に動かすならGAS。
ExcelファイルやCSVをまとめて処理するならPython。
画面で複数人が使うならWebアプリ。
まずは既存Excelを活かすならVBAや関数の調整。
こんな感じで使い分けます。
大事なのは、AIを使うかどうかではありません。
その作業に合った方法を選ぶことです。
AIで文章を整える。
PythonでCSVを処理する。
GASで通知する。
Excelで確認する。
最後は人が判断する。
この組み合わせの方が、現場ではうまくいくことが多いです。
全部AIに任せようとすると、逆に不安定になります。
ここ、クッッッソ大事です。
最初に相談してほしい3つの情報
業務自動化の相談をするとき、最初から完璧な仕様書は必要ありません。
むしろ、最初はざっくりで大丈夫です。
ただ、次の3つがあると、かなり話が早くなります。
1つ目は、今使っているファイルです。
Excel、CSV、PDF、スプレッドシート、メールの文面など。
実際に使っているものがあると、どこを自動化できるか判断しやすくなります。
2つ目は、今の作業手順です。
誰が、いつ、何を見て、どこに入力しているのか。
ここがわかると、不要な手作業を見つけやすいです。
3つ目は、最終的に出したいものです。
請求書なのか。
集計表なのか。
一覧画面なのか。
通知なのか。
PDFなのか。
グラフなのか。
ゴールが見えると、Excelで十分なのか、GASがいいのか、Pythonがいいのか、Webアプリにした方がいいのかが判断しやすくなります。
逆に言うと、ここがないまま「AIで何かしたいです」となると、見積もりもブレやすくなります。
何を作るかより先に、何に困っているか。
ここを一緒に整理するだけでも、かなり前に進みます。
手作業を仕組みに変える相談
紙、PDF、メール、CSV、Excel。
このあたりの手作業は、会社によって形が違います。
だからこそ、テンプレートのツールを入れるだけでは解決しないこともあります。
今のExcelを活かした方がいい場合。
Googleスプレッドシートに寄せた方がいい場合。
Pythonで裏側の処理を作った方がいい場合。
Webアプリにした方がいい場合。
ChatGPTやClaudeを作業の一部に入れた方がいい場合。
状況によって、正解は変わります。
私は、現役SEとして、Excel、GAS、Python、Webアプリ、自動化まわりの相談を受けながら、できるだけ現場で使い続けられる形を考えています。
いきなり大きなシステムを作る必要はありません。
まずは、
このCSVの集計を楽にしたい。
PDFから必要な数字を拾いたい。
メールの確認作業を減らしたい。
Excelの転記をなくしたい。
請求書や帳票への反映を自動化したい。
このくらいの相談からで大丈夫です。
AIを入れる前に、まず手作業を見直す。
そこから始めるだけで、毎月の負担はかなり変わります。
もし今、紙、PDF、メール、CSV、Excelを見ながら同じ作業を繰り返しているなら、一度その流れを整理してみてください。
「これ、人が毎回やる必要あるのかな？」
そう思ったところが、自動化の入口です。
ご相談いただければ、今のファイルや作業内容を見ながら、Excelで十分なのか、GASやPythonが向いているのか、Webアプリ化した方がいいのか、一緒に整理できます。
手作業を少しずつ仕組みに変えていきましょう。
.png)
.png)
.png)
.png)
.png)
