最近のココナラで感じる、AI案件の変化と30代SEができること

AI案件の温度が変わったココナラ

最近、ココナラで活動していて感じるのは、AI案件の空気が少し変わってきたことです。

少し前までは、

ChatGPTをどう使えばいいですか？

プロンプトってどう作ればいいですか？

AIで文章を作れますか？

こういう「使い方」の相談が中心だったと思います。

もちろん、今でもその需要はあります。

ただ、最近はそこから一歩進んで、

AIを実際の業務にどう入れるか。

ExcelやCSVとどうつなげるか。

作ったツールをそのまま社内で使って大丈夫か。

今の作業をどこまで自動化できるか。

こういう話が増えてきた印象があります。

つまり、AIを試す段階から、実務に入れる段階に変わってきているんですよね。

はい。

ここがけっこう大きいです。

AIは便利です。

ChatGPTもClaude CodeもCursorも、使ってみると本当にすごいです。

ただ、実際の仕事に入れるとなると、話は急に現実になります。

ファイルはどこに置くのか。

誰が使うのか。

どのデータを見せていいのか。

エラーが出たらどうするのか。

毎月の作業にどう組み込むのか。

急に地味です。

でも、この地味な部分を整理しないと、AIも自動化も現場では止まりやすいです。

使い方相談から実務導入への流れ

ココナラの公式情報を見ても、AI関連のカテゴリや取引は増えている流れがあります。

ただ、個人的に大事だと思っているのは、「AIが伸びている」という話だけではありません。

AIを使える人が増えたことで、次に困る人も増えているということです。

たとえば、

ChatGPTで業務マニュアルを作った。

Claude Codeで簡単なWebツールを作った。

Cursorで社内用の小さなアプリを作った。

AIにExcelマクロを書かせてみた。

GASで通知っぽいものを作ってみた。

ここまでは、以前よりかなりやりやすくなっています。

でも、その後に出てくるのが、

このコード、本番で使って大丈夫？

社内データを入れても問題ない？

エラーが出たときに誰が直す？

担当者が変わっても使える？

毎月の業務に本当に合っている？

こういう不安です。

ここから先は、AIの使い方というより、業務の組み込み方の話になります。

私は30代の会社員SEとして、普段からExcel、GAS、Python、Webアプリ、CSV加工、帳票作成などを扱っています。

その立場から見ると、AIで作ること自体よりも、作ったものをどう使える形にするかの方が大事になる場面が多いです。

AIで一発で完成。

みたいに見えることもありますけど、実務はそんなにやさしくないです。

だいたい例外がいます。

しかも、かなり強い顔でいます。

増えるAIカテゴリと埋もれる出品

ココナラでも、AI関連のサービスやカテゴリは増えています。

これは発注する側にとっては選択肢が増えるので良いことです。

一方で、出品する側から見ると、「AIできます」だけではかなり埋もれやすくなっているとも感じます。

競争率が何倍か、正確な数字はわかりません。

そこは盛れません。

ただ、サービス数が増えている中で、

AIで業務効率化できます

AIツール作れます

Excel自動化できます

ChatGPT活用できます

とだけ書いても、なかなか違いが伝わりにくいです。

だから私は最近、なるべく「何ができるか」よりも、「どんな作業を減らせるか」で伝えるようにしています。

たとえば、

毎月のCSV集計をラクにする。

Excelの転記作業を減らす。

請求書やレポート作成を自動化する。

Google DriveやSlack、Dropboxの権限を整理する。

AIで作った業務ツールを公開前に確認する。

GASやPythonで社内の定型作業を仕組みにする。

こういう言い方の方が、発注する側も自分の作業に置き換えやすいと思っています。

「AIできます」ではなく、

「今のこの作業、減らせます」

の方が伝わりやすいんですよね。

派手なAIより相談される地味な業務

最近あらためて思うのは、相談につながるのは派手なAIより、地味な業務の方が多いということです。

CSVを毎月集計している。

Excelに同じ内容を転記している。

メール添付のファイルを毎回保存している。

請求書を手で作っている。

PDFを確認して別の表に入力している。

複数のシートを見ながらレポートを作っている。

社内の小さな管理表をどうにかしたい。

こういう作業です。

めちゃくちゃ地味です。

でも、現場ではこういう作業が一番しんどかったりします。

毎月30分。

毎週1時間。

締め日前に半日。

数字だけ見ると小さく見えるかもしれません。

でも、その作業を毎回同じ人がやっていて、しかもミスできないなら、けっこう重いです。

実際、私が扱ってきた相談でも、最初は小さなExcelやCSVの話から始まることが多いです。

献立の材料を合算して請求書に反映するExcel自動化。

楽天RMSの売上や広告データをダッシュボード化する仕組み。

写真管理ツールでCSV取込やPDF出力までつなげる仕組み。

工程管理表でTrello連携や担当者管理まで入れる改善。

どれも最初から「すごいAIを作りたい」という話ではありません。

今やっている手作業を、もう少しラクにできないか。

だいたい入口はそこです。

そして、ここが一番現実的に効果が出やすいところでもあります。

30代SEが見ている現場のつまずき

AIや自動化の相談で、私が最初に見るのはツール名ではありません。

ChatGPTを使うか。

Claude Codeを使うか。

Cursorを使うか。

Excelで作るか。

GASにするか。

Pythonにするか。

もちろん、そこも大事です。

でも、その前に見たいのは現場の流れです。

入力元はどこか。

出力先はどこか。

誰が使うのか。

どのくらいの頻度で使うのか。

例外処理はあるのか。

権限や保存場所は大丈夫か。

担当者が変わっても使えるか。

ここが曖昧なまま作ると、だいたいあとで詰まります。

たとえばCSV集計なら、

CSVの列名が毎月変わる。

ファイル名が毎回違う。

保存場所が担当者ごとにバラバラ。

一部の取引先だけ集計ルールが違う。

先月だけ税率や項目が違う。

完成後のExcelを誰が見るのか決まっていない。

こういうことが普通にあります。

プログラムは、曖昧な空気を読んでくれません。

人間はなんとなく対応できます。

「あ、この会社だけ別扱いね」

「あ、この列は今回は無視ね」

みたいにできます。

でも、自動化するなら、その“なんとなく”をルールにする必要があります。

ここがクッッッソ大事です。

AIも同じです。

社内資料を読ませたい。

問い合わせに答えさせたい。

自動で文章を作りたい。

コードを書かせたい。

その前に、見せていい情報と見せてはいけない情報を分ける必要があります。

フォルダの権限も見た方がいいです。

誰が確認するのかも決めた方がいいです。

便利なものほど、入れる前の整理が大事になります。

Excel・GAS・Python・Webアプリの使い分け

私が提供できることは、AIを使って何でも魔法みたいに解決することではありません。

そこまで言ったら盛りすぎです。

できるのは、今の作業を見て、現実的にどの形が合うかを一緒に整理することです。

たとえば、Excelで十分な作業もあります。

少量のデータ。

月1回の処理。

担当者がExcelに慣れている。

最終成果物もExcel。

ローカルで完結する作業。

この場合は、無理にWebアプリ化しなくても、Excel関数、Power Query、VBAの改善で済むことがあります。

Googleスプレッドシート、Gmail、Google Drive、Chatwork、SlackのようなGoogle連携や通知が絡むなら、GASが合うことも多いです。

メール添付CSVを保存する。

スプレッドシートへ反映する。

入力された内容を通知する。

毎日決まった時間に処理する。

こういう作業ですね。

大量CSVや重い集計、複数ファイルの一括処理、定期実行、DB化が必要ならPythonが向いています。

売上データ。

広告データ。

在庫データ。

アクセスデータ。

複数店舗や複数年分の集計。

こういうものは、Excelだけで頑張るより、PythonやDBを使った方が安定することがあります。

複数人で使う。

ブラウザから操作したい。

ログインを付けたい。

スマホから見たい。

履歴を残したい。

担当者ごとに画面を分けたい。

ここまで来ると、Webアプリ化を考えてもいいです。

大事なのは、最初から大きな仕組みにしないことです。

今の作業に対して、Excelでいいのか、GASがいいのか、Pythonがいいのか、Webアプリにするべきなのか。

ここを先に整理するだけで、無駄な開発をかなり減らせます。

作る前に整理する見積相談

ココナラで見積相談をいただくとき、最初から完璧な仕様書が必要なわけではありません。

むしろ、最初はラフで大丈夫です。

今使っているExcel。

毎月ダウンロードしているCSV。

手作業で作っている請求書。

完成後のイメージ。

困っている作業のメモ。

実際にやっている作業手順。

このあたりがあるだけで、かなり話が進みます。

個人情報や機密情報がある場合は、もちろんそのまま送らなくて大丈夫です。

会社名をA社、B社に置き換える。

金額を適当な数字にする。

個人名をサンプル名にする。

必要な列だけ残す。

数行だけのサンプルにする。

こういう形でも確認できます。

相談の時点で見たいのは、本物のデータそのものより、データの形と作業の流れです。

どこから取得しているのか。

何を作っているのか。

どこで時間がかかっているのか。

どこでミスが起きやすいのか。

どこまで自動化したいのか。

ここが分かれば、見積もりや作り方もかなり具体的になります。

逆に、

AIでいい感じにしたいです

全部自動化したいです

なんか便利にしたいです

だけだと、こちらも一緒に整理するところから始める必要があります。

それも全然できます。

ただ、今のファイルや作業手順が少しでもあると、かなり早いです。

小さな相談から始まる業務改善

業務改善というと、大きなシステムを作るイメージがあるかもしれません。

でも、実際には小さな相談から始まることが多いです。

毎月のCSV集計だけ。

Excelの転記だけ。

請求書反映だけ。

PDF出力だけ。

メール通知だけ。

既存ツールのエラー修正だけ。

AIで作ったコードの確認だけ。

これくらいの小さな単位でも大丈夫です。

むしろ、最初はその方が安全です。

いきなり全部を作ろうとすると、例外や運用ルールがあとから出てきて、途中でしんどくなります。

まずは一番面倒な作業を1つ減らす。

一度動かしてみる。

現場で使ってみる。

足りないところを直す。

この進め方の方が、現実の業務には合いやすいです。

私自身も、30代の会社員SEとして、本業と副業の両方でいろいろな業務改善を見てきました。

その中で思うのは、現場で本当に喜ばれるのは、派手なAIよりも、

毎月の作業が少し軽くなった。

同じ転記をしなくてよくなった。

確認漏れが減った。

担当者しか分からない作業が見えるようになった。

締め日前の焦りが少し減った。

こういう変化です。

地味です。

でも、めちゃくちゃ効きます。

今の作業を見ながら、できる形を一緒に整理します

最近のココナラでは、AI関連のサービスや相談が増えています。

ただ、その中で自分がやりたいのは、AIという言葉だけを前に出すことではありません。

今の作業を見て、

Excelのまま改善できるのか。

GASで通知や連携を入れた方がいいのか。

PythonでCSV処理や集計を自動化した方がいいのか。

Webアプリとして複数人で使える形にした方がいいのか。

ChatGPT、Claude Code、Cursorで作ったツールを確認した方がいいのか。

このあたりを、現場の作業に合わせて整理することです。

AIや自動化は、使い方を間違えなければかなり便利です。

でも、最初に見るべきなのはツール名ではなく、今の作業です。

毎月同じExcelを触っている。

CSVを手で集計している。

請求書やレポートを手作業で作っている。

社内資料をAIに読ませたいけど権限が不安。

AIで作ったツールをそのまま使っていいか迷っている。

こういう場合は、まず今のファイルや作業手順を見ながら、どこから改善できるか整理できます。

全部を一気に変えなくても大丈夫です。

まずは一番面倒なところを1つ減らす。

そこからで十分です。