AIで業務自動化を自分で作る前に｜自作で足りる範囲と、プロに頼む3つの目安

ChatGPT や Claude を使えば、文書の下書きや、表から表への転記のような作業は、プログラムを書いたことがない人でも、かなりの所まで自動化できるようになりました。AIに「こういう処理をするスクリプトを書いて」と頼めば、それらしいものが数分で手に入ります。

ところが、試しに動かしたときはうまくいったのに、本番の業務で使うと止まってしまう、作った本人しか直せない、作った人が異動して誰も触れなくなった、という所で止まっている会社も少なくありません。この記事では、当社が自社の業務でAIの道具を作って回している経験をもとに、どこまでを自分で作り、どこからを頼むかの線を整理します。

試作までは、AIを使えば自分で作れます。つまずきやすいのは、間違いが許されない作業、ほかのシステムとのつなぎ込み、作ったものを直し続ける人の3つで、ここに当てはまったら頼むことを考えると、無理なく進められます。

AIで業務自動化はどこまで自分で作れるか

AIで自動化しやすいのは、ゼロから文章や案を作り、最後に人が手直しする種類の作業です。下書きが多少ずれていても、人が読んで直せば済むので、試しながら育てていけます。一方で、金額の突き合わせや在庫の数の転記のように、答えが1つに決まり、1件の間違いも許されない作業は、AIの出力をそのまま使うには確かめる手間がかかります。

自分で作るときの進め方

自分で作るときは、作業を1つに絞り、AIが出したものを人がどこで確かめるかを先に決めておくと、失敗しても影響が小さく済みます。動いたら、何をどう動かしているのかを短い手順書に書き残しておくと、あとで自分が忘れたときにも、ほかの人に渡すときにも役に立ちます。

当社では、オウンドメディアの記事を作るときに、下書きを Google ドキュメントに入れる、画像を作る、Box に置く、サイトに下書きで入稿する、といった作業を、AIに作らせた小さな道具に任せています。どの道具も、1つの作業だけをするように分け、外に書き込む前には人が確かめる所を残してあります。

作ってみてつまずきやすい3つの所

試作が動いたあとにつまずくのは、たいてい次の3つの所です。

試作は動くのに本番で使えない

試作で使ったのは、きれいに整った数件のデータだったのに、本番では空欄の混じったデータや、想定していなかった書き方の入力が届きます。量が増えると、相手のサービスの回数の上限に当たって止まることもありますし、試したときは自分の権限で動いていたものが、ほかの人の権限では動かないこともあります。

当社で記事作成の道具を作ったときも、試作では問題なく動いたのに、使い始めてから不具合がいくつも見つかりました。たとえば、画像の種類を相手に伝え忘れていた、手元に画像が無いと大きさが読めずに止まる、サイトの管理の仕組みに保存し直すと記事に埋め込んだカードが消える、書き込み用の鍵では公開版ではなく下書きが返ってくる、といったものです。どれも試作の段階では起きず、実際の記事で使って初めて分かったことでした。

ほかのシステムとつなぐと、確かめることが一気に増える

1つのファイルの中で完結する処理と違い、顧客管理や会計、サイトの管理の仕組みとつなぐと、相手の仕様、鍵の扱い、書き込みの権限、失敗したときの戻し方まで考える必要があります。特に、外のサービスに書き込む処理は、間違えたときに元に戻せないことがあります。当社でも、外に書き込む道具は、書く前に件数を示して人が承認してから動く形にしています。

作った人しか直せない

もう1つは、作った人しか中身が分からないことです。AIに作らせたものは、作った本人でさえ、なぜそう書いたのかを覚えていないことがあります。その人が異動したり辞めたりすると、止まったときに誰も直せなくなります。

当社では、道具の使い方と、作業の決まりを手順書にまとめていますが、その手順書は約2か月で50回以上書き足しました。作って使ううちに、決めておかないといけないことが次々に出てくるからで、作ることより、直し続けて書き残すことのほうに手間がかかるというのが実感です。

自分で作るか頼むかの3つの目安

自分で作るか頼むかは、二者択一で決める必要はありません。試作は自分で作り、本番で使う形にするところから頼む、という分け方もできます。迷ったときは、次の3つを目安にしてください。

1つも当てはまらないなら、自分で作って試す価値は十分にあります。1つでも当てはまる場合は、少なくともその部分だけでも、設計と確かめ方を外の目で見てもらうと、本番で止まる危険を減らせます。

自作したものが止まったときの進め方

すでに自分たちで作ったものが止まっている、作った人がいなくて直せない、という場合は、いきなり直し始めるより、まず全体をつかむところから始めます。

最初に、手元にそろえるものを集めます。動いているプログラムやスクリプトの本体、使っている鍵やアカウントがどこにあり誰の名義か、どのデータを読んでどこに書いているか、今それを使っている人は誰か、の4つです。そのうえで、分かっていること・推測していること・まだ確かめていないことを分けて書き出すと、どこから手を付けるべきかが見えてきます。

ほかの会社や人が作ったシステムを引き継ぐときの進め方は、「他社が作ったシステムの引き継ぎ｜作った人がいない・保守を断られたときの進め方」で詳しく書いています。

頼むときの費用の考え方

頼む場合の費用は、何を作るかだけでなく、AIに読ませる資料やデータを整える手間と、作ったあとに直し続ける体制で大きく変わります。費用の分け方と見積もりの比べ方は、「AI導入の費用はいくら？相場と内訳、見積もりが膨らみやすい3つの所」にまとめました。

まとめ｜試作は自分で、本番からは頼むという分け方もある

AIを使えば、業務の自動化は試作までなら自分で作れます。つまずきやすいのは、間違いが許されない作業、ほかのシステムとのつなぎ込み、作ったものを直し続ける人の3つで、ここに当てはまったら、その部分から頼むことを考えると無理なく進められます。

• 自分で作るなら、作業を1つに絞り、人が確かめる所を先に決める
• 試作で動いても、本番のデータ・量・権限で止まることがある
• 正確さ・つなぎ込み・直し続ける人のどれかに当てはまったら、頼むことを考える
• 止まったときは直す前に、手元にそろえて全体をつかむ

デイワンでは、AIに任せられる業務の見極めから、業務の自動化や社内資料で答えるAIの作り込み、自社で作って止まってしまったAIの立て直しまでお受けしています。自分で作ったものを本番で使える形にしたい、作った人がいなくて困っている、という場合も、お気軽にご相談ください。

AIソリューション開発について詳しく見る