H2R コンサルティング株式会社（弊社）では、DX 推進のために様々な社員研修を行っております（H2R コンサルティング スタッフの DX への取り組み～前編～ ｜ H2R コンサルティング株式会社）。

ここ最近で受講した研修の中で、特に印象に残っている研修が生成 AI に関する講座です。
弊社では、講師に IT エンジニアの方をお迎えし、生成 AI をどのように実務に活用していけるかの研修を行いました。

皆さんも AI を使用されているかと思いますが、どのくらい便利になりましたか？その実感はありますか？もちろん使用する用途によって、また使用する人によって、その感じ方は様々かと思います。私は今回偶然、以前こちらのブログでご紹介いたしました RPA を使用した自動化（前編： H2R コンサルティング スタッフの DX への取り組み～前編～ ｜ H2R コンサルティング株式会社、後編： スタッフの DX への取り組み～後編～ ｜ H2R コンサルティング株式会社）と似たケースの自動化に今回は AI を使用して取り組むという機会がありました。

前回の効率化では、RPA を使用して、特定の Excel の情報を別の請求書形式の Excel に貼付け保存するという作業を自動化しました。この自動化に取り組むきっかけとなったのは社内の研修で RPA の勉強を始めたことで、今携わっている業務を RPA で自動化できるのでは？と考え、実務に応用しました。そのため、開発期間としては研修期間や勉強期間も含めると半年くらいかかった計算となります。

今回、Excel の特定の情報を別シートの Excel に貼付け（ここまではほぼ前回と同じ内容）、そのシートを PDF 化し、特定の名前をつけて保存する（繰り返しで 100 件程度）ことを自動化しました。

自動化の手段にはプログラミング言語の Python を採用し、以下のステップで進めました。

1. 作業の細分化とプログラミング：作業工程を細かく分解し、手順ごとに AI にコードを書いてもらう
2. 処理の高速化：プログラム完成後、画面非表示などの高速化について AI に相談・コード修正
3. 解説書の作成：後から見返せるよう、AI にプログラムの解説書を作成してもらう

私自身はプログラミングの経験・知識も全くありません。Python がインストールされているかの確認からプログラムの保存方法、プログラムの起動方法まで、AI に相談しつつ進めました。

皆さんは上記①～③の作業がどのくらいで完了したか想像できますでしょうか？RPA で作成したときは半年以上かかっております（RPA では解説書は作成しておりません）。AI を使用して行った Python のプログラム作成は、なんと解説書の作成までを含め 10 時間程度で完成いたしました。正直なところここまで開発期間が短縮されるとは思いませんでした

いままでの効率化は新しい技術を身につけ、実際に自分で使用できるレベルにまでなってから、実務に応用していたため、膨大な勉強時間、作業時間（試行錯誤）がかかっていました。しかし、AI での効率化は、優秀なアシスタントがついているような感覚ですので、私自身がその技術（プログラミング等）を理解していなくても、完成形をイメージできていて、そこにたどり着くための方向性をきちんと AI に指示することができれば、短時間でその完成形にたどり着くことができるということがわかりました。その技術も解説書を作成できますので、完成後に理解を深めることもできます。

私自身は 50 代半ばに差し掛かり、新しい技術への抵抗感が強くなる年齢になってきましたが、今回 AI と一緒に手を動かしてみて、「知らないから」を理由に敬遠する必要はもうないのだと実感しました。実際に作成したプログラムと解説書の一部を、参考までにご紹介します。

今回の経験を通じて、AI は知識や経験の壁を大きく引き下げてくれる存在だと改めて感じています。「専門知識がないからできない」と諦めていた作業も、AI と一緒に一歩踏み出してみれば、意外なほど早く形になるかもしれません。皆さんの業務にも、AI を使えば驚くほど短時間で解決できる「小さな面倒」が眠っているのではないでしょうか。ぜひ、身近な作業から試してみていただければと思います。

大嶋 Team