AI業務改善

非エンジニア会社員が、ChatGPTやClaudeを使ってExcel・VBA・現場改善・品質管理・業務フローを整える実践記録。

業務改善は大きなDXより、小さな面倒を1つ消すところから始める

業務改善というと大きなシステム導入を想像しがちですが、現場で本当に効くのは「小さな面倒を1つ消す」ことの積み重ねです。大きなDXが現場で止まりやすい理由と、1つ消すことの波及効果を、現場目線で整理します。

AIに作ってもらったExcel VBAを、そのまま現場の実ファイルで動かすのは危険です。バックアップ、テスト用ブック、件数照合、例外データなど、非エンジニアの私が現場投入前に必ず確認している項目をチェックリスト形式でまとめます。

Excel VBAをChatGPTやClaudeに作ってもらうとき、実データや社名をそのまま貼っていませんか。非エンジニアの私が現場で続けている、AIに渡す前に外すもの3つとダミー化のやり方を記録します。

毎月繰り返す集計作業を、AIに相談しながらVBAで半自動化する考え方を解説。「完全自動化」ではなく「繰り返し部分だけ楽にする」現実的なアプローチです。

紙の台帳をExcel化するときは、見た目をそのまま写すよりも、何を列にするか、1行を何の単位にするか、入力ルールをどう決めるかが大切です。現場の紙台帳をExcel化するときの最初の設計を整理します。

現場のいつもやっている作業を自動化する前に、確認しておきたい前提条件を整理します。入力、例外、確認者、頻度を見直すことで、失敗しにくい自動化につなげます。

AIで業務改善を始めたい会社員向けに、最初に見直しやすい5つの作業を整理します。日程調整、定型案内、申請チェック、問い合わせ一次対応、ファイル整理など、身近な仕事から小さく改善する考え方をまとめました。

AIに業務改善を相談するとき、いきなり頼むと一般論しか返ってきません。先に作業手順をメモレベルで書き出すだけで、AIの回答は具体的になります。手順の書き出し方と、書く前・書いた後の違いを整理します。

Excel作業をChatGPTやClaudeに相談するとき、うまく答えが返ってこないのは伝え方が足りないだけかもしれません。悪い例・良い例で、AIへの相談の仕方を現場目線で整理します。

現場出身の非エンジニア会社員が、ChatGPTやClaudeにExcel VBAを組んでもらう前に整理していることを記録します。大事なのはコード力よりも、目的・入力・出力・条件を言葉にする力です。