1. はじめに

こんにちは。
「個人開発で何か新しくツールやサービスを作ろう」とアイデアを練っていたさなか、ふとこれまでの自分の業務を振り返る機会がありました。

個人開発のヒントを探す視点でタスクを見直してみると、「業務のあの部分、既存のAIや自動化ツールを使えばもっと効率化できたのでは……？」と反省を感じるようになりました。

当時は目前のタスクを終わらせることに必死で、慣れた手順や昔からの運用ルールのまま進めてしまっていましたが、今振り返ってみると「ここはAIに任せれば一瞬で終わったな」「もっと効率化して別作業に時間を割けたな」と感じる場面が多々あります。

そこで今回は、自分自身の振り返りと個人開発の視点整理も兼ねて、「これまでの業務のどの部分をAIで自動化できたか」について具体的にまとめてみました。

2. この記事はこんな方におすすめ

この記事は、主に次のような方におすすめです。

過去の業務を振り返り、特に「AIで自動化できた」と感じる代表的な作業領域を整理しました。

当時のやり方： パッケージソフトの運用保守を行っていた際、取り込み用のファイルを特定の申請書に沿って手動で値を入力し、指定されたひな形ファイルに取り込ませて日付やデータを更新させる作業を行っていた。
AIで自動化できた部分： 申請書のフォーマットから必要な値を抽出し、ひな形ファイルへの入力・取り込み・日付更新までを自動で行うスクリプトをAIに作成させることが可能だった。

当時のやり方： 個人チャットではなく全体が見えるグループチャットでの連絡を推奨する運用だったため、チャットがすぐに埋もれてしまい、手動でスクロールして探したり催促したりしていた（運用の問題もある）。
AIで自動化できた部分： チャットツールにAI連携を入れることで、自分宛ての未読・重要メッセージを要約抽出させたり、一定時間返信がない場合に自動でリマインドを飛ぶ仕組みを構築できた。

当時のやり方： 作業ごとに作成したチェックリストに沿って第三者が目視確認を行っていた。当然、確認者も別作業を抱えているため、確認待ちによるボトルネックが発生していた。
AIで自動化できた部分： チェックリストの条件判定を自動試験に落とし込み、AIに一次チェックを代行させることで、第三者の確認コストを激減させることができた。

当時のやり方： プロジェクト新規参画者の望む資料を探すのに時間がかかっていた。ナレッジが属人化しており特定の人のみ知ることが多かった上に、既存メンバーも参画者への十分なキャッチアップ時間を確保できないという問題があり、双方に負荷があった。
AIで自動化できた部分： 散らばったドキュメント群をRAG（検索拡張生成）や社内チャットボット（NotebookLM等）に読み込ませておき、「◯◯の設計書はどこ？」「◇◇の手順は？」と尋ねればすぐに該当資料のパスを提示できる環境を作れた。既存メンバーのレクチャー時間を削りつつ、参画者のセルフキャッチアップを強力に支援できた。

今回の振り返りを通して感じた一番の反省点は、「慣れている手作業や既存運用のほうが楽だと勝手に思い込み、AIで自動化するという選択肢が持てていなかったこと」です。

運用上のルールやチーム特有の課題がある時こそ、「日々の業務の中で、どこが真のボトルネックになっていて、どこを既存のAIに置き換えられるか」という業務プロセスの解像度を上げることが何より重要だと痛感しました。

「10分以上かかっている定型的な手作業」は、まずAIによる自動化を疑う

「ひな形更新・検索・チェック」はAIに委譲する

今後は「この作業は既存のAIで自動化できないか？」と一度立ち止まって考える習慣を徹底していきたいと思います。

皆さんもぜひこれまでの業務プロセスを一度見直し、「AIに任せられる隠れたタスク」を探してみてはいかがでしょうか。