セミナーレポート 2024年2月14日(水) 12:00-13:00 開催終了
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転記、集計、帳票作成、システム間のデータ受け渡し——中小企業の現場には、人が手で繰り返している定型作業が数多く残っています。こうした作業は、Pythonを使えば数十行のコードで自動化できるものが少なくありません。本セミナーでは、自動化に向く業務の見極め方から、実際にどのようなコードで何が置き換わるのか、そして社内に定着させるための体制づくりまでを、専門知識がない方にも分かる形で解説します。
「業務を自動化したい」という相談で最も多い失敗は、対象業務の選定を誤ることです。手作業の負荷が大きい業務がそのまま自動化に向くとは限りません。判断の分かれ目は、手順が毎回同じか、入力データの形式が安定しているか、例外処理の頻度が低いか、の3点です。
本セミナーでは、まずこの見極め方を整理し、自社の業務を棚卸しする視点を持ち帰っていただきます。そのうえで、Excelファイルの集計と転記、Webサイトからの定期的な情報取得、大量ファイルのリネームと仕分けといった、中小企業で頻出する自動化テーマを実例で示します。
後半では、生成AIを使ってコードを書く現在の進め方を扱います。専任のエンジニアがいなくても、業務を理解している担当者が生成AIに要件を伝えながら小さく作り始められる環境が整いつつあります。同時に、動くコードが誰にも読めない状態で放置される「属人化」を避けるための最低限のルールもお伝えします。
全体は60分。判断基準、実例、体制づくりの順に進めます。
| 時間 | 内容 | ゴール |
|---|---|---|
| 12:00-12:10 | 自動化に向く業務の見極め方 | 自社の候補業務を挙げられるようにする |
| 12:10-12:30 | 中小企業で頻出する自動化の実例 | 何がどこまで置き換わるかを具体的に掴む |
| 12:30-12:45 | 生成AIを使ったコード作成の進め方 | 未経験でも着手できる手順を理解する |
| 12:45-12:55 | 内製・外注・ノーコードの使い分けと運用 | 投資判断と属人化対策を持ち帰る |
| 12:55-13:00 | 質疑応答 | 自社課題への適用可否を確認 |
手順の再現性、データ形式の安定性、例外の少なさ。この3条件で業務を仕分けます。条件を満たさない業務は、自動化の前に業務そのものを整える段階にあります。
Excel集計、Web情報の定期取得、ファイル整理、PDFからのデータ抽出。それぞれ何行程度のコードで、どれだけの時間が削減できるかを示します。
要件の伝え方、出てきたコードの検証方法、動かないときの切り分け。プログラミング未経験の担当者が実際に進める手順を追います。
自動化にかかる工数と削減効果を比較し、内製・外注・ツール導入のどれを選ぶかを判断する枠組みを共有します。
自動化の効果は「削減できる時間 × 発生頻度」で決まりますが、それだけで選ぶと難易度の高い業務に手を出して頓挫します。効果と実装難易度の両面から優先順位をつけるのが現実的です。
| 業務例 | 月間工数の目安 | 実装難易度 | 優先度 |
|---|---|---|---|
| 複数Excelの集計・転記 | 10〜30時間 | 低 | 高 |
| Webサイトからの定期的な情報収集 | 5〜15時間 | 低〜中 | 高 |
| 請求書PDFからのデータ抽出 | 10〜20時間 | 中 | 中 |
| 基幹システムへの入力代行 | 20時間以上 | 高 | 中 |
| 例外判断を伴う与信チェック | — | 非常に高い | 低（自動化対象外） |
社内の理解を得るには、成功事例が1つあることが最も効きます。月10時間削減される小さな自動化を1か月で完成させるほうが、月50時間削減の大型案件を半年かけて途中で止めるより、その後の展開が進みます。
「基本はAだが、この取引先だけBにする」といった暗黙のルールが多い業務は、そのまま自動化するとコードが複雑になり、保守できなくなります。ルールを文書化して例外を減らす作業が先です。
全工程を無人化しようとせず、データの収集と整形までを自動化し、最終確認と承認は人が行う形にすると、実装も運用も現実的な負荷に収まります。
以前はPythonの学習に数か月を要しましたが、現在は生成AIに要件を伝えて叩き台を得るところから始められます。ただし、丸投げすると動かないコードを前に手が止まるため、進め方には型があります。
「集計を自動化したい」では出力が定まりません。「このフォルダ内のExcelを全部読んで、日付と得意先で合計して、1枚のExcelに書き出す」というように、入力の場所・処理の内容・出力の形を具体的に伝えると、そのまま動くコードが返ってくる確率が上がります。
ファイルを読む、中身を表示する、集計する、書き出す——工程ごとに動作を確認しながら積み上げます。まとめて書いたコードがエラーになると、どこが原因か切り分けられなくなります。
エラー文には原因の手がかりが含まれています。要約せずに全文を生成AIに渡すと、多くの場合その場で修正案が得られます。この往復に慣れることが、実質的な学習になります。
顧客情報や取引データをそのまま外部サービスに貼り付けるのは避けます。サンプルデータで開発し、本番データはローカルで処理する運用にするか、社内利用が許可された環境を用意します。
自動化で最も多いトラブルは、作った担当者が異動・退職した後に誰も触れなくなることです。作る段階で3つの決めごとを置いておけば、この問題はかなり防げます。
目的、入力ファイルの場所、出力先、実行タイミング、想定される失敗パターン。この5項目をテキストファイル1枚に書いてコードと同じ場所に置きます。詳細な技術文書は不要です。
個人のPCのデスクトップに置かれた自動化は、そのPCが変わった時点で失われます。共有サーバーや業務システムと同じ管理下に置き、実行手順を他部署の人でも再現できるようにします。
元データの様式変更やシステム更新で、自動化は静かに壊れます。定期的に出力結果を目視で確認する運用を組み込んでおくと、気づかないまま誤った数字を使い続ける事態を避けられます。
| 日時 | 2024年2月14日(水) |
|---|---|
| 時間 | 12:00-13:00 |
| 参加費用 | 無料 |
| 場所 | WEBによるオンライン開催 |
| 視聴方法 | Zoomでのオンライン配信（視聴URLはお申し込みいただいた方にご案内します） |
| スケジュール | 開始10分前より入室いただけます。講演のあと、質疑応答のお時間を設けています。 |
| 諸注意 | 本セミナーは競合企業様のご参加をお断りさせていただく場合がございます。あらかじめご了承ください。 |
| 主催 | 株式会社Digital& |
| セミナー番号 | D02 |
プログラミングの経験がまったくありませんが理解できますか。
はい。コードの書き方そのものではなく、何が自動化でき、どう進めるかを中心に扱います。専門用語は都度説明します。
Excelのマクロとどう違いますか。
マクロはExcel内の作業に強く、Pythonはファイル横断・Web連携・PDF処理など範囲が広い点が違います。当日は使い分けの考え方も説明します。
自社に合うかどうか相談できますか。
セミナー後に個別のご相談を承っています。業務内容をうかがい、自動化の可否と概算工数をお伝えします。
アーカイブ配信はありますか。
お申し込みいただいた方に後日ご案内します。当日ご都合がつかない場合もお申し込みください。
どの業務から手をつけるかの判断は、外部の視点が入ると早く決まります。無料経営相談では、現在の業務フローをうかがい、自動化の候補と優先順位を整理してお渡しします。
本セミナーは終了しました
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