非エンジニアだった私が、ChatGPTをきっかけに業務改善へ取り組み、仕事の考え方が変わっていった1年半を振り返るシリーズです。
このシリーズでは、作ったツールやコードだけではなく、
**「なぜ改善しようと思ったのか」「どのように考え、試行錯誤したのか」**も含めて書いていきます。
同じように「改善したいけれど、何から始めればいいかわからない」と悩んでいる方の参考になれば嬉しいです。

第1章　今の自分

現在、私は非エンジニアとして物流業界で働いています。
この1年半で、スプレッドシートやGoogle Apps Script（GAS）を使った業務改善を行い、SlackやGmail、APIと連携した社内ツールを作るようになりました。
現場で困っていることを整理し、プロダクトチームと仕様を相談しながら改善を進めることも増えました。

「この運用なら現場は困らないか。」

「この仕様なら再発しないか。」

そんなことを考えながら仕事をする毎日です。
でも、1年半前の自分がこの話を聞いたら、きっと笑ってこう言うと思います。

「いやいや、自分には無理でしょ。」

当時の私は、スプレッドシートの関数を少し使える程度で、GASもAPIもGitHubも知りませんでした。
それでも今、こうしてQiitaでこの1年半を振り返ろうと思ったのは、「AIを使えば何でもできる」という話を書きたいからではありません。

非エンジニアでも、目の前の課題を一つずつ解決していけば、仕事の見え方はここまで変わる。

その記録を残しておきたいと思ったからです。

第2章　すべての始まり

当時の私は、支店ごとの売上を集計するスプレッドシートを管理していました。

月初になると、そのシートを使って売上確認を行います。

この作業には、経理・営業・運用といった複数の部署が関わり、毎月5日ほどかけて、5名ほどで確認作業を行っていました。

そのため、このシートは毎月の売上を確定するための重要な業務で利用されており、各部署が連携しながら確認を進めていました。

運用としては、毎月原本となるスプレッドシートをコピーして利用していました。

一見するとシンプルな運用ですが、その原本には長年の改善や修正が積み重なり、大量の関数が組み込まれていました。

シートを開いてから計算が終わるまで数分待つこともあり、少し修正するだけでも読み込みを待ちながら作業を進める状態でした。

私が考えていたのは、自分の作業時間を短くすることではありませんでした。

毎月、多くの人がこの確認作業に時間を使っています。

「この作業そのものをもっと楽にできないだろうか。」

「各部署の負担を減らすことはできないだろうか。」

そう考えるようになり、私は現在のスプレッドシートを持ってプロダクトチームへ相談に行きました。

第3章　ChatGPTとの出会い

プロダクトチームへ相談した際、返ってきた言葉は、とても意外なものでした。

「ChatGPTというAIに相談してみたら？」

当時の私は、ChatGPTについて何も知りませんでした。

するとプロダクトチームの方は、

「ChatGPTに相談すると、コードの書き方を教えてくれるから、一度試してみたらいいよ。」

「今回やりたいことも解決できると思うよ。」

そんなふうに勧めてくれました。

正直、その時は、

「よくわからないけど、とりあえずやってみよう。」

という気持ちでChatGPTの画面を開いたことを覚えています。

私がやりたかったのは、毎月、多くの人が時間をかけている作業を少しでも楽にすること。

そのための手段として、ChatGPTを使ってみることにしました。

そして、この日から私とChatGPTの1年半が始まります。

第4章　最初の一歩

ChatGPTを開いたものの、何を入力すればいいのか分かりませんでした。

そもそも、AIへ相談すること自体が初めてです。

どんなことを聞けばいいのか。

どこまで伝えればいいのか。

何ができて、何ができないのか。

何も分からない状態でした。

それでも、とにかく現在使っているスプレッドシートを見せながら、

「支店ごとの売上を集計するシートをもっと使いやすくしたい。」

もちろん、この時は、

ChatGPTが仕事に欠かせない存在になることも。
プロダクトチームと一緒に業務改善を進めるようになることも。
そして、こうしてQiitaで1年半を振り返る日が来ることも。

何一つ想像していませんでした。

そして私は、人生で初めてChatGPTへ質問を送ることになります。

その最初の質問は、今読み返すと少し笑ってしまうものでした。

でも、あの質問が、私の仕事を変える最初の一歩になるとは思ってもいませんでした。

その話は、次回書こうと思います。