終わらない毎日のデータ確認、IT担当不在の現場がAIチャットで自動化できた理由

現場のメンバー自身がAIにPythonのコードを生成させ、自分たちの作業を自動化するという進め方が、この取り組みの中心にあります。売上データのどこをどう突き合わせているのかを最も細かく説明できるのは、毎日それをやっている本人です。AIチャットを介せば、その説明がほぼそのまま処理の仕様になり、要件を誰かに伝えて依頼し、出来上がりを確認するという往復の工程が省かれます。プログラミングの経験がなくても、業務の手順を言葉にできれば動くものにたどり着ける。この道筋が開けたことが大きいと考えられます。

ツールを配る前にワークショップで現場から活用アイデアを引き出した順序も効いています。生成AIの情報には関心があっても業務活用のイメージが持てない、という地点から始まっているため、いきなりアカウントだけを配っても使われずに終わる可能性がありました。自分の担当業務のどこにAIを当てられるかを現場の言葉で出し切ったうえで導入を決めたからこそ、最初の使いどころが具体的だったのでしょう。

最初の対象に、売上データの突合という結果の正誤を人が判定できる作業を選んだ点も見逃せません。AIが書いたコードが正しいかどうかは、従来どおり人手で確認した結果と照らせば判断できるため、失敗しても業務が壊れない範囲で試行を重ねられます。その延長線上で、繁忙日とそれ以外で必要人員を変えるシフト自動作成ツールという、条件が複雑で判断の入る領域にも手が伸びている。易しい順に難度を上げる積み上げ方が、現場に無理をさせずに自動化の対象を広げる設計として働いていると見ています。