はじめまして。
私は食品スーパーで20年以上働き、売場担当やバイヤー、ネットスーパーの運営、法人対応などさまざまな業務を経験してきました。
現在は本業を続けながら、ChatGPTやCursor、Codex、Pythonなどを活用し、日々の業務を少しでも効率化できないか試行錯誤しています。
今回は、もともとエンジニアではなかった私が、なぜAIやプログラミングを使った業務改善に取り組むようになったのかを書いてみたいと思います。
現場には「少し面倒な仕事」がたくさんある
スーパーの仕事というと、接客、品出し、発注、売場づくりなどをイメージする方が多いと思います。
しかし実際には、それ以外にも多くの事務作業があります。
例えば、
・注文書の内容をExcelへ入力する
・商品名や数量を別のフォーマットへ転記する
・店舗ごとの売上や粗利を集計する
・毎週似たような資料を作る
・過去の販売実績を見ながら発注数を考える
・画像やFAXの内容を確認してデータ化する
・販売実績データの分析と改善策の立案
・PI値を使用した発注予測
・相場状況に応じた値入ミックスの作成
といった作業です。
一つひとつは、それほど難しい作業ではありません。
ただし、毎日、毎週繰り返していると、かなりの時間になります。
「この作業は、もっと簡単にできないだろうか」
「人が毎回入力しなくても、自動で処理できないだろうか」
そう感じる場面が以前から何度もありました。
ChatGPTをきっかけに、できることが増えた
私自身、もともとプログラマーだったわけではありません。
Pythonを使った開発経験もなく、コードを一から書けるような知識もありませんでした。
最初のきっかけは、ChatGPTに仕事の悩みを相談したことでした。
普段行っている作業手順を説明し、
「この作業は自動化できますか」
「Excelへの転記を減らせませんか」
と質問していくうちに、これまで自分には難しいと思っていた業務改善にも挑戦できることが分かりました。
現在は、ChatGPTで業務内容や仕様を整理し、CursorやCodexにコード作成や修正を依頼しながら、Pythonを使ったツールを試作しています。
CursorやCodexは、文章でやりたいことを伝えると、Pythonのコードを作成したり、既存のコードを修正したりしてくれるAIツールです。
専門的な知識がまったく必要ないわけではありませんが、以前と比べると、プログラミングを始めるハードルは大きく下がったと感じています。
実際に試作している業務改善ツール
これまでには、次のような仕組みを考えたり、試作したりしています。
・商品名を検索して注文書へ入力するツール
・FAXや画像から商品名、数量、納品日を読み取る仕組み
・店舗ごとの売上や粗利を分析するExcel資料
・過去の販売実績から発注数を予測するツール
・毎回行っていたExcel集計を自動化するプログラム
・商品名の表記ゆれを候補から検索する仕組み
・CSVやExcelファイルを自動で整理するツール
これらは主にPythonを使って作成しています。
例えば、Excelファイルを操作する場合には、Pythonのopenpyxlというライブラリを使用します。
商品名の検索では、完全一致だけでなく、似た名前の商品を候補として表示する方法もあります。
また、担当者が使いやすいように、ボタンを押して操作できる簡単な画面を付けることもできます。
ただし、AIに一度お願いするだけで、すべて完璧に完成するわけではありません。
実際の業務で使うには、
「元のデータは正しいか」
「どのファイルへ入力するのか」
「例外の商品が出た場合はどうするのか」
「誰が操作しても迷わない画面になっているか」
といった部分まで考える必要があります。
この部分では、20年以上現場で働いてきた経験が役立っています。
AIがコードを書いても、業務内容が曖昧では使えない
CursorやCodexにお願いすると、Pythonのコード自体はかなり早く作成できます。
しかし、依頼する内容が曖昧だと、完成したツールも現場では使いにくいものになります。
例えば、
「注文書を自動で作ってほしい」
と依頼するだけでは不十分です。
実際には、
・どのデータを読み込むのか
・商品名は完全一致で探すのか
・見つからない商品はどうするのか
・出力先のExcel形式は決まっているのか
・同じ商品が複数回出た場合は合算するのか
・担当者が修正できるようにするのか
といった条件を整理する必要があります。
つまり、AIにコードを書いてもらう場合でも、最初の業務整理が非常に重要です。
AIを使えば何でも自動化できるというより、現場の作業を細かく分解し、ルールを整理することで、初めて使えるツールになります。
AIは仕事を奪うものではなく、面倒な作業を減らすもの
AIやPythonという言葉を聞くと、
「難しそう」
「専門家でなければ使えない」
「自分の仕事には関係ない」
と感じる方もいると思います。
私も最初は同じでした。
しかし、実際にChatGPT、Cursor、Codexを使ってみると、AIは人の仕事をすべて代わりに行うものではなく、面倒な作業を減らすための道具だと感じています。
例えば、毎日30分かかっているExcel入力を10分にできれば、残った時間を接客や売場づくり、営業活動などに使えます。
毎週2時間かかっている集計作業が、ボタン一つで終わるようになれば、数字を入力する時間ではなく、数字を見て改善策を考える時間を増やせます。
人がやらなくてもよい作業を減らし、人にしかできない仕事へ時間を使えるようにする。
それが、AIやPythonを使った業務改善の大きなメリットだと考えています。
エンジニアではないからこそ分かることもある
私は現役のシステムエンジニアではありません。
高度なシステム開発や、大規模な企業向けシステムを一人で作れるわけではありません。
その一方で、
「現場ではどこが面倒なのか」
「担当者がどこで入力を間違えやすいのか」
「説明書を読まなくても操作できるか」
「機能を増やしすぎて使いにくくなっていないか」
といった点は、現場で働いてきたからこそ考えられる部分だと思っています。
高機能なツールでも、操作が複雑で誰も使わなければ意味がありません。
逆に、機能が少なくても、毎日10分の作業を減らせるツールであれば、現場では十分に価値があります。
私は、難しいシステムを作ることよりも、実際に使われる仕組みを作ることを大切にしています。
副業を始めて感じたこと
最近では、ココナラを利用して副業にも挑戦しています。
最初から大きく稼げたわけではありません。
これまで受けた単発の仕事は2件で、金額は合計2,200円ほどです。
金額だけを見れば、まだ小さな成果です。
それでも、自分の経験や意見、作業に対してお金を払っていただけたことは、大きな一歩になりました。
最初の仕事を受けるまでは、
「自分に提供できるものがあるのだろうか」
「AIを使って作業しているだけで、仕事として成立するのだろうか」
という不安もありました。
しかし、実際に仕事を受けてみると、重要なのは高度な技術だけではないと分かりました。
依頼内容を正しく確認すること。
相手が求めているものを整理すること。
期限を守ること。
作業結果を分かりやすく報告すること。
分からない部分を曖昧なまま進めないこと。
こうした基本的な対応も、仕事では非常に大切です。
AIやPythonを使いたいけれど、何から始めればよいか分からない方へ
AIや業務効率化に興味があっても、
「自分の仕事のどこに使えるのか分からない」
「ChatGPTは使っているけれど、質問するだけで終わっている」
「CursorやCodex、Pythonに興味はあるけれど、難しそう」
という方は多いと思います。
そのような場合は、いきなり大きなシステムを作る必要はありません。
まずは普段の仕事の中から、
・毎日繰り返している作業
・手作業で転記している作業
・時間がかかっている集計
・入力間違いが起こりやすい作業
・人によってやり方が違う作業
・Excelファイルを何度も開いて加工している作業
を探してみることをおすすめします。
その中に、ChatGPT、Cursor、Codex、Pythonなどで改善できる仕事が隠れている可能性があります。
現場目線で業務改善を一緒に整理します
私は、AIやプログラミングの専門用語を並べることよりも、現在の仕事がどうすれば楽になるかを一緒に考えることを大切にしています。
「この作業を自動化できるか分からない」
「Excelの入力作業を減らしたい」
「AIを使いたいが、何をお願いすればよいか分からない」
「CursorやCodexでツールを作ってみたい」
「Pythonでできることを知りたい」
そのような段階でも問題ありません。
現在行っている作業内容を聞きながら、
・自動化できそうな部分
・人が確認したほうがよい部分
・Excelで対応できる部分
・Pythonを使ったほうがよい部分
・AIだけでは難しい部分
を整理していきます。
大がかりなシステム開発ではなく、まずは日々の小さな困りごとから改善していく。
これからも、ChatGPT、Cursor、Codex、Pythonを実際の仕事でどのように活用しているのか、成功したことだけでなく、失敗したことや難しかったことも含めて発信していきたいと思います。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
現在、AIやExcelを使った業務改善について、チャット形式でご相談を受け付けています。
仕事内容をうまく説明できない場合でも、現在の作業手順を聞きながら一緒に整理します。
