CSV取込エラー診断・修正 5,000円〜
ご相談・お見積りは随時受け付けています。

CSV取込エラー|原因行と修正版を分離

EC商品登録CSV|モール別仕様と取込エラーを整理

入金確認|銀行明細と請求一覧を照合

発送CSV変換|受注データを送り状形式へ

表の差分比較|追加・削除・変更を区分

PDF表抽出|請求書・明細を一覧データ化

勤怠CSV変換|給与ソフト取込前を検査

在庫照合|帳簿在庫と棚卸差異を一覧化
AI / AIエンジニア(機械学習) 経験年数 : 2年
Web・ゲーム・IT企画 / ECサイト運営・ECコンサルタント 経験年数 : 4年
管理部門(経理・法務・総務・他) / 経理 経験年数 : 10年
Excel 経験年数 : 5年
Google スプレッドシート 経験年数 : 3年
Word 経験年数 : 3年
Google サイト 経験年数 : 2年
Google スライド 経験年数 : 2年
Google ドキュメント 経験年数 : 3年
HTML 経験年数 : 3年
Java 経験年数 : 3年
JavaScript 経験年数 : 3年
Python 経験年数 : 4年
VBA 経験年数 : 3年
ChatGPT Work 経験年数:1年
Google Sites 経験年数:1年
Cloud Code 経験年数:1年
・CSV取込エラー診断・修正 5,000円〜
システムに入らないCSVを診断し、修正版、行・列別の原因一覧、要確認箇所、再取込前チェック、次回用ルール表を納品します。1ファイル・500行・20列まで5,000円から。
マイクロソフト オフィス スペシャリスト(MOS) 取得年:2020年
某企業勤務 2008年10月 〜 2018年3月
・業務管理部門/商品・在庫・売上データ管理 / 一般社員/担当者 2008年10月 〜 2018年3月
某企業にて、商品情報・売上・在庫・受発注データの管理業務を担当。 日常的にExcelを使用し、数百~数万行規模のデータについて、集計・照合・整形・差分確認・重複確認・帳票作成などを行っていました。 主な業務は、商品マスタの更新、売上実績の集計、在庫数の確認、発注データとの照合、CSVデータの加工、社内管理表の作成および更新です。 複数のExcelファイルやCSVファイルを取り扱うことが多く、VLOOKUP/XLOOKUP、IF、SUMIFS、COUNTIFS、INDEX/MATCH等の関数を使用して、手作業で行っていた確認業務の効率化にも取り組みました。 また、定型作業についてはVBAを用いて、データの読込、不要行の削除、列の追加・並べ替え、条件によるデータ抽出、複数ファイルの統合、帳票出力などを自動化しました。 2019年にVBAエキスパートを取得。業務上使用していたExcel操作だけでなく、マクロ・VBAについて体系的に学習しました。 2020年にはMicrosoft Office Specialist(Excel)を取得し、Excelの関数、表作成、データ管理、グラフ、ピボットテーブル等について知識を習得しました。 担当業務では、「作業を完了させること」だけではなく、元データと処理後データの件数確認、重複チェック、金額・数量の整合確認などを行い、ミスを防止することを意識して業務を行っていました。
個人事業主・フリーランス 2018年11月 〜 現在
・Excel・CSVデータ加工/業務改善 / データ加工・業務効率化 2018年11月 〜 現在
会社員退職後、個人事業主として事業を行いながら、Excel・CSVを利用したデータ処理、業務改善、自動化に取り組んでいます。 Excel・CSVについては、単純な入力作業だけではなく、データ整形、複数ファイルの統合、重複削除、照合、差分抽出、条件別分類、形式変換、商品データ加工、在庫データ加工、売上データ集計などを行っています。 特にEC・商品管理関連のデータを扱う機会が多く、商品コード、JANコード、SKU、価格、在庫数、商品名等を含む大量データについて、指定ルールに沿った加工・変換を行ってきました。 Excel関数、VBA、CSV処理を組み合わせることで、従来は数十分~数時間かかっていた定型作業を短縮できるよう、処理手順の見直しや自動化を行っています。 また、納品データについては、単に処理済みファイルを作成するだけではなく、処理件数、除外件数、エラー行、重複、差分などを確認し、依頼者が結果を確認しやすい状態にすることを重視しています。
AI活用・業務自動化 2023年12月 〜 現在
・生成AIを活用した業務効率化・自動化 / 個人事業主・フリーランス 2023年12月 〜 現在
2024年頃から生成AIの業務活用を開始し、ChatGPT等の生成AIをExcel・CSV処理や業務改善と組み合わせた自動化に取り組んでいます。 主な用途は、データ処理ルールの整理、Excel関数・VBA・Python等を利用した処理方法の検討、作業手順の標準化、エラー原因の分析、チェック項目の作成などです。 AIに処理を任せるだけではなく、処理前後の件数、必須項目、重複、データ型、金額・数量、エラー行などを確認する検証工程を設け、実務で使用できる成果物にすることを重視しています。 また、定型的なデータ加工については、入力ファイルから一定のルールで加工・変換し、指定形式で出力する仕組みの構築にも取り組んでいます。 現在は、Excel・CSV・VBAで培ったデータ処理経験をベースに、生成AIや自動化技術を組み合わせた業務効率化を継続的に研究・実践しています。