AI活用って結局どうすればいいの?って聞かれたので現場の話を書きます
みなさん、こんにちは。
現役IT執行役員のグイグイです⚡️
2月から新しい開発案件に入っていて、AIを業務でゴリゴリと使い倒しています。
その中でメンバーから聞かれました。
「AI活用って、結局どうすればいいんですか?」
ChatGPT触ってみた。
Copilot触ってみた。
Geminiで要約してみた。
でも正直、
仕事が劇的に変わった感じはしない。
これ、わかります。
今日はその問いに、超具体的に答えます。
未来の話じゃないです。
明日からみんなができる話です。
AIは「質問ツール」じゃない
結論から言います。
一番わかりやすく効果が出るAI活用はこれです。
面倒な作業を30分〜2時間で仕組み化して楽をする
これだけ。
文章を書かせるのも便利です。
相談相手にするのも、もちろんいい。
でもROIが跳ねるのはそこじゃない。
人がやっていた地味な作業を、AIでツールを作って仕組み化して丸ごと消す。
これです。
実例①:セキュリティ運用チェックを自動化
よくあるやつです。
・チェック実施してくださいメール送信
・回答状況の確認
・未回答者へのリマインド
・締切管理
これ、誰かが毎回やってますよね。
地味に。
でも、確実に時間を奪われながら。
Google Workspace使っているなら、
GASで簡単に作れます。
・定期通知
・回答自動集計
・未回答抽出
・締切前リマインド
AIに雛形を書かせれば、半日くらいで動きます。
以降は放置。
漏れなし。
証跡あり。
一度作れば、担当者の工数ゼロ。
これだけで毎月数時間〜十数時間消えます。
Microsoft系ならPower Automateでも同じことができます。
難しい話じゃない。
やるかやらないかだけです。
具体的な作り方?
それもAIに聞きましょう!
実例②:800設計書からOracle依存SQLを一括調査
オンプレOracleからAurora PostgreSQLへ移行。
当然出てくる質問。
Oracle固有SQL、どれくらいある?
PM(プロジェクトマネージャー)は、工数把握のため数字が欲しい。
でも設計書は約800ファイル。
調べるべきOracle依存キーワードは50種類以上。
これを人力でやる?
やりたくないですよね。
私はガチでやりたくなかったです。
数字としての情報は欲しいのはわかるけど、非生産的なタスクだからです。人が時間をかけてやる意味もないしね。
なのでツールを作りました。
Copilotを使って
・Excel全走査
・キーワード検索
・出現箇所カウント
・CSV出力
するPythonスクリプトを作成。
開発30分。
動作確認30分。
帰る前にスクリプトを実行。
翌朝。
影響範囲一覧CSVが完成。
以上、終了です。
AI使わないと、
人力で調査して数週間
ツールを自分で作っても数日
これが、私が1時間AI使って作業すれば完了。
しかもツール化してるから、この後何度でも同じ作業を再現できます。
AIで楽をしています
はい、楽をしています。
楽をするためにAIを使っています。
800ファイルを人間が1個ずつ開くことに、1ミリも価値はありません。
必要なのは、
・どこに影響があるか判断すること
・移行方針を決めること
・リスクを読むこと
検索作業そのものじゃない。
処理は機械にやらせればいい。
人間は判断に時間を使えばいい。
それだけです。
AI活用の本質
私の中ではこう定義しています。
AIはメチャクチャ手の速い、即席エンジニア
あなたの代わりに働く存在です。
コードを書く。
調査する。
集計する。
通知する。
労働力として使う。
これが一番わかりやすく効きます。
AI活用の公式
(経験 + 課題発見力) × AI = ROI爆増
AIだけでは意味がない。
でも現場経験がある人が使うと、一気にレバレッジがかかる。
今日やることは1つ
今週イラッとした作業、面倒くさっ!と思った作業を1つ思い出してください。
・手動集計
・コピペ
・繰り返し調査
・催促メール
それをAIにこう頼む。
「この作業を自動化する最小構成のスクリプトを書いて」
30分~2時間程度でAIと一緒に仕組みを作る。
完璧じゃなくていい。
動けば勝ちです。
全社DXより、自分DX
AI導入というと大げさになりがちです。
でも本当に効くのは、
目の前の面倒を1つ消すこと。
これを積み重ねた人だけが、
AI時代に楽になります。
特別な技術はいりません。
「これ、人がやらなくてよくない?」
そう思えた瞬間がスタートです。
これが、私のAI活用一例です。
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