AI活用事例

前は

取引先からメールで届く注文書（PDF）は、1通ごとにページ数が違います。そのたびに、決まった項目を、社内で共有している管理表へ写す必要がありました。

やったこと

講師が Google Workspace Studio（メールなどをきっかけに、Gemini を使った自動の流れを組める Google の機能）で、次の流れを組みました。メールが届くと、添付の注文書を Google ドライブに保存し、Gemini が必要な項目を読み取ります。担当の方が承認すると、管理表に1枚1行で書き込まれ、Google Chat で知らせが届きます。組み方は画面つきの手順書にまとめ、担当の方と一緒に、思いどおりに動くことを確かめました。

いまは

注文書が届けば、読み取った内容が管理表に入る流れができました。担当の方の作業は、内容を確かめて承認するだけです。

前は

物流会社から月に1回届く請求書（PDF）には、出荷1件ごとの請求が約100行並びます。印刷して、自社の出荷の記録と1行ずつ目で突き合わせていたため、毎月1〜2時間かかっていました。

やったこと

社員の方が Claude Code（AI に頼んで、プログラムやアプリを作ってもらえるツール）で、小さなアプリを作りました。PDF を選んでボタンを押すと、中身を読み取り、決めた列ごとに Excel へ書き出します。社内の Windows のパソコンで動きます。

いまは

請求の明細が1行ずつ Excel に並ぶので、印刷した紙を1行ずつ目で追う作業がなくなりました。自社の出荷の記録との照合を自動にするのは、これからです。

前は

品質管理の部署が受け持つ検品は、人の手で行うため、1日にこなせる量に限りがあります。依頼は人ごとに別々に届き、直前の依頼や予定への割り込みも出ていました。受ける側の予定が、依頼する側から見えていないことも、その一因でした。

やったこと

社員の方が、検品の予約を Google スプレッドシートに書くと、GAS（Google のサービスを、決めた手順で自動で動かすプログラム）が一定の間隔で Google カレンダーに反映する仕組みを作り、そのカレンダーを社内で見られるようにしました。

いまは

どの日に何件入っていて、空きがあるかを、依頼する側が見てから申し込めます。試しに使い始めた段階ですが、問い合わせが減り、直前の割り込みも少なくなってきました。

前は

週に何度か、取引先に出す出荷リストを、Excel の複数の表から作っていました。1つにまとめ、不要な部分を消して合計を出す作業に、毎回15〜20分ほどかかっていました。

やったこと

社員の方が、Gemini と相談しながら Excel のマクロ（決まった操作を、ボタン1つで行う仕組み）を作りました。複数の表をまとめ、不要な部分を消し、合計を出して、印刷するところまでを1つにしました。

いまは

ボタンを押すと、数秒で出荷リストができ、そのまま印刷まで進みます。

前は

毎日の出荷と金額の集計は、社内のシステムの数字を1つずつ目で確かめて、売上日報に打ち込んでいました。合計が合わないと、どこが違うのかを探して、1〜2時間かかることもありました。

やったこと

社員の方が Gemini にマクロを作ってもらい、集計を売上日報へ貼り付けるところを自動にしました。集計の一部では、社内の別の方に GAS（Google のサービスを、決めた手順で自動で動かすプログラム）で協力してもらいました。

いまは

自動で入った合計の金額と点数を確かめる作業は、5分ほどで終わります。

前は

お客様から、輸送の移動表を何パターンか、Excel で作ってほしいと頼まれました。自分でパターンを考えて作ると、30分はかかる見込みでした。

やったこと

社員の方が Gemini に頼み、何パターンかの移動表を Excel で作りました。

いまは

1分ほどで作れました。お客様にも、やり直しなしで受け取っていただけました。

前は

お客様に出す納期表は、カレンダーを目で追いながら、何日後かを1つずつ確かめて直していました。30分ほどかかっていました。

やったこと

社員の方が、休業日と稼働日のルールを入れた Gem を作りました。Gem は、Gemini に決まった指示を覚えさせて、何度でも同じように使える機能です。

いまは

Gem が出した日付を貼り付けるだけで、5分ほどで終わります。

前は

毎週、先週の受注の数を昨年の同じ週と比べる表を作り、営業に回していました。Excel のマクロを使っても、30分ほどかかっていました。

やったこと

社員の方が、研修で習った GAS（Google のサービスを、決めた手順で自動で動かすプログラム）で、Gemini と相談しながら作り直しました。表を PDF にして Google ドライブに置くところまで、ボタンを押すだけにしました。

いまは

5分ほどで Google ドライブに表ができ、あとは印刷するだけです。

前は

稟議書の回付のためだけに、Google Workspace とは別の、ファイル共有の有料サービスを使っていました。

やったこと

講師が、Google Workspace の契約に含まれる AppSheet（プログラムを書かずに、業務のアプリを作れる Google のツール）で、稟議のアプリを作りました。承認のルートを選んで申請すると、次の担当の方に知らせが届き、承認と差し戻しの履歴が自動で残ります。ルートは管理者が画面から変えられ、この会社では追加の費用もかかっていません。

いまは

Google Workspace の契約の範囲で、稟議の申請から決裁までを、このアプリで回せるようになりました。

前は

社員が数十名の会社で、日々の仕事は Microsoft の環境でした。ファイル共有には、有料サービスを全員分契約して使っていました。全社で Google Workspace へ移ると決めましたが、全員が使うツールを一度に替えるのは簡単ではありません。

やったこと

講師が、移行の進め方を一緒に計画しました。まず十数名の先行メンバーで Google Workspace を使い始め、毎月の研修で使い方を身につけていただきました。数か月後に10名ほどを加え、その方々には、先行メンバーに早く追いつけるよう専用の研修を組みました。ファイル共有の有料サービスは、契約の席を大きく減らしました。

いまは

先行メンバーと後から加わった方が Google Workspace で仕事をし、研修で覚えたことを日々の業務に使っています。月々の契約の費用は、移る前の半分以下になる計算です。

前は

EC サイトの注文確認メールは、カスタマーセンターに届きます。お支払い合計が一定の金額以下の注文を見つけるには、メールを1通ずつ開いて金額を確かめる必要がありました。

やったこと

講師が Google Workspace Studio（メールなどをきっかけに、Gemini を使った自動の流れを組める Google の機能）で、次の流れを組みました。注文確認メールが届くと、Gemini が「お支払い合計」を読み、その金額以下なら、注文の要点を Google Chat のスペースに投稿します。組み方は、画面つきの手順書にまとめてお渡ししました。

いまは

講師の環境で、金額の境目の前後と本物の注文メールの本文を使い、決めた金額以下のときだけ要点が Google Chat に届くことを確かめました。

前は

社内に、Claude Code を使っている人はいませんでした。

やったこと

社内で最初に Claude Code（AI に頼んで、プログラムやアプリを作ってもらえるツール）を使い始めた社員の方が、数か月、仕事のいろいろな場面で使い続けました。経営と計画では、数字を1画面に並べた経営のダッシュボード、プロジェクトや採用の計画表（ロードマップ）、年間のスケジュールを作りました。製造では工程の分析と3D のデータづくり、販促ではホームページや画像・動画づくりにも使い、説明用のスライドも Claude Code で作っています。

いまは

ご本人が、それまでに作ったものを Claude Code に伝え、すべてを外に頼んだ場合の費用を試算させたところ、約1,000万円という答えでした。実際に払った額ではなく、外に頼んでいたらかかった費用の試算です。

前は

3D プリンターで形を試すには、3D のデータが要ります。そのデータづくりには、専門の知識と手間がかかります。

やったこと

社員の方が、画像生成で作りたいものの平面の絵を用意し、別の AI のツールで3D のモデルに変え、Claude Code が3D プリンターに合うようにデータを整える流れを作りました。全体の段取りは、Claude Code がまとめて受け持っています。

いまは

ボタンを押したら、あとは半日ほど待つだけで、キャラクターを立体にしたものなどができあがります。

前は

パンフレットやチラシ、展示会のブースの配置や大きな壁の絵など、販促の印刷物は種類が多く、デザインから印刷の寸法に合わせるところまで、手間のかかる仕事です。

やったこと

社員の方が Claude Code で、パンフレットやチラシなどの販促の印刷物をデザインし、印刷の寸法の決まりに合わせて、印刷用のデータまで仕上げています。展示会では、ブースの配置や大きな壁の絵まで作りました。

いまは

販促に要る印刷物を、デザインから印刷用のデータまで、社内でまとめて作れます。外に頼むのは、印刷だけです。

前は

新しい製品の柄を提案するには、いくつもの柄を描いて提案書にまとめ、承認をもらってから、あらためて正式なデータを作る手間がかかります。

やったこと

社員の方が Claude Code を Illustrator（デザインを作るソフト）につなぎ、短い指示で、いろいろな柄を作って見栄えのよい提案書にまとめる流れを作りました。

いまは

柄の提案書を、すぐに作れます。作った柄は Illustrator のデータとつながっているので、承認をもらった柄はすぐに正式なデータにでき、直しの依頼にもすぐ応えられます。

前は

Instagram の投稿の反応は、アプリの画面で見られます。ただ、投稿どうしを比べて次に生かすには、数字を集めて見比べる手間がかかります。

やったこと

社員の方が、Instagram の分析のデータを書き出して Claude Code に読ませ、投稿ごとに検証できるようにしました。

いまは

投稿ごとの検証に加えて、次に投稿する内容の案を、Claude Code と一緒に練り上げています。

前は

モデルが製品を着ている写真は、簡単には撮れません。提案書に載せる画像は、社内で作れる、ごく限られた担当の方に頼むしかなく、1つの提案書でも、画像がそろうまで何週間もかかりました。担当の方にとっても重い仕事で、頼みづらいものでした。

やったこと

営業の方が、Gemini と ChatGPT の画像生成を、AI への指示の出し方を工夫して使いこなし、モデルが製品を着ている姿の画像を思いどおりに作って、提案書そのものも自分で仕上げました。

いまは

営業の方が、必要なときに、必要な提案書を自分で作れます。この提案書を使った提案で、実際に案件を受注しました。