IT導入

AIだけで「38,397行」のシステムを開発してみた。 しかも期間は約2か月。 1日10時間ほど、ほぼ一人で進めた開発です。 昔Javaを書いていた自分でも、最近はPythonで少しデータ分析をする程度。 本格的な開発からはかなり離れていました。 そんな中、 「AI駆動開発なら、自分のアイデアを形にできるかもしれない」 と思い、実際に挑戦してみることに。 やってみて分かったのは、 * AIは想像以上にコードを書く * でも放っておくと設計は崩れる * デグレは普通に起きる * 結局、“AIにどう伝えるか”が一番重要 ということでした。 さらに、テスト専用AIとしてCodexを使ってみたところ、 「テスターとして動いて」と言ったのに、勝手にコードを修正し始める事件まで発生……。 AIとAIの間に立って調整する自分は、まるでプロジェクトマネージャーでした（笑） 今回は、 「AI駆動開発の実態」 について、かなりリアルに書いてみます。

受信した注文書PDFをGoogle Vision APIでOCR処理し、発注情報をスプレッドシートに自動整形するプロセスを実践。定型帳票であれば無料ツールでも十分対応可能で、手書き帳票にも一定の精度が確認できた。AI-OCRによる業務効率化の第一歩を実感できる内容です。

Power Automateを活用し、注文メールの添付ファイル保存など、実際の業務を自動化する方法を具体的に紹介。プログラミング不要で導入でき、中小企業でもすぐに始められるRPAの活用法と、導入に向けた準備のポイントをわかりやすく解説します。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、単純作業をソフトウェアロボットに任せることで業務効率化を実現する技術です。 本記事では、RPAの基本概念、従来のマクロとの違い、アプリケーション横断の仕組みを解説し、導入時に押さえるべきポイントを整理しました。 次回は、Power Automateを使った実践編を紹介します。

本記事では、業務を「情報の収集・判断・実行」の3ステップに分け、それぞれを4段階の成熟度で評価する「情報処理モデル」を紹介しています。中小企業に多く見られる受注処理業務を例に、どの業務が人に依存していて、どこがデジタル化・自動化できるのかを視覚的に整理。図を用いて、アナログ業務の課題と、技術導入による改善ポイントを明らかにします。業務改善やDX推進を考える経営者・実務者にとって、業務の再現性と生産性を高めるヒントが詰まった内容です。

WindowsやExcelだけでは生産性は頭打ち。今こそITを「サービス層10階層」で見直し、業務改善やAI活用への第一歩を踏み出しませんか？

人手不足が深刻化する中、DXの活用で中小企業の労働生産性を高めることが急務です。本稿では、付加価値向上と業務効率化の視点から、生産性を改善する実践的なアプローチを紹介します。