みなさん、はじめまして！こんにちは！
ＪＢＣＣでAIサービスを担当しているイノベースで修行中の下山 羊（しもやま よう）と申します。
以前は営業系の部署でAIチャットボットなどの販促部門に所属していましたが、現在はイノベースのチームにも参加し、AIについて日々学んでいます。

「イノベース」についてはこちらをご覧ください。

突然ですが、ここ数年「AI」ってとても流行っていますね。
最近はChatGPTや、生成AIとかをニュースでよくみかけます。
でも一体どういう仕組みなのか？
想像もつかない方が多いのではないでしょうか。
この記事で簡単に教えます！
…と、いいたいところですが私も修行中の身、そう簡単には説明できず…なので、今回は「千里の道の百歩の段階でも仕事の効率化ができたよ！」といった話をざっくりとお伝えします

効率化が求められた課題

（1）状況
詳細を全部紹介すると長編大作になってしまうので、ご自身の職場で、だいたいこんなことが起こったと思って下さい。

上司
「突然だが、我が社の主力クラウドサービスの価格改定が発表されたので、お客様との契約内容に変更が必要になる！
契約数が多く、変更に労力がかかると予想されるが、避けられない状況だ。
契約更新にはお客様への事前連絡が要る。
値上げもあるので更新時期が近いお客様には即座に案内が必要だ。
変更後の契約には複数の種類があり、いろいろな例外もあるから、案内にも細心の注意が必要だ。
更新を失敗すると、お客様の業務に影響が出る、ミスのないようにな！」

製品担当者
「ひいいいいいい」

…と、こんな感じです。
顧客情報、契約情報の確認、営業への連絡、説明、商品コード、注文書や契約書の作り直し、更新依頼...等
ご想像の通り、山ほど課題が出てくるわけです。
法務や経理の方々など、多方面を巻き込んでの騒動になるのですが、今回はAIの勉強で得た知識によって効率化した部分にフォーカスしてお伝えします！

（2）どう効率化したのか
まず、効率化したのはお客様への案内時に必要なデータの整理です！
懸念事項をざっくり整理すると、

• 件数が多い

• 時間的猶予がない

• 契約情報や商品情報など、3つ以上のデータをExcelなどで確認する必要がある

• 表には価格など重要な値も含まれ、ミスは許されない

• 表の1つは社外データで、毎月変動する

• 事務担当は技術系の社員ではない

こんな感じでした。
(うーん、当時を思い出すと体調が悪くなりそうです。)

さて、どう効率化したのか。（紆余曲折は全てすっ飛ばして）結論です。
複数の表データから、必要な情報だけリストアップするプログラムを作りました。
(他には人海戦術くらいしか手段が思いつきませんでした…。)

（3）似たような課題は意外とたくさんある…？
今回のようなシーン、そんなにあるのか？と言われれば、そうでもないレアケースですが、(多発したら、しんどすぎる…)
よくよく考えると、やってることは下記状況の解決と似ています。

• 部署ごとにそれぞれで表(Excelなどで)データを持っている

• つきあわせれば活用できそうだが、できていない

• （予算等の様々な事情から）基幹システムで対応は難しい

上記の状況であれば、皆様の近くにも割とたくさんあるのではないでしょうか…？

効率化に役立ったものーPythonとGoogle Workspace

それでは、手段の紹介です！
今回の効率化にとても役立ったのが、AIの勉強で使っていた

1. Python

2. Google Workspace

この2つです！

（1）Python（パイソン）
まずPythonについてですが、Pythonは近年最も人気と言えるプログラミング言語です。現時点でAIとは切り離せない関係にあります。
（正確にはPythonと、その拡張機能です。）

色んなプログラミング言語があるのに、どうしてPythonかと言いますと、Pythonは量の多いデータを扱うのが抜群に得意だからです。
大量のデータの中から「こういう条件のものだけ抽出して」みたいな命令がとても簡単に素早くできるんです。

AIは、大量のデータを学習する場合が多いので、Pythonとの相性がよく、AIの勉強にはほぼ必ずPythonがセットになってきます。

Pythonと他で、どのくらい差があるか紹介しますと、
例えば、
表Aの中から「表Aの"代理店注文番号"が、表Bの"サービス契約番号"に存在しているもの」だけ抽出して表Cを作ってください。　
といったシーンで、

大体の場合、このくらい書く必要がありそうなプログラムの命令文が、

Python(+拡張機能)だと下のたった1行書くだけでOKなんです。

もしExcelで同じ処理をやろうしたら、
すごーーく実装の難易度が上がり、時間も恐らく何十倍とかかります。 

（2）Google Workspace（グーグル ワークスペース）
次に、Google Workspace についてです。
Google Workspaceには、
クラウド上でPythonを動かす機能（Google Colaboratory）がデフォルトでついています！

事務担当の人にプログラムを使ってもらうとして、普通は
「まずPythonを事務担当者のPCにインストールして…」といった手順になるんですが、説明する側もされる側も大変じゃないですか。
マニュアルも複雑になるし、個人個人のPC環境によってトラブルが出たりすることもありますし。

一方、Google Workspace （Google Colaboratory）を使うと、
「グーグルドライブにプログラム置いておきましたので、準備できたらファイルを開いて実行ボタンを押して下さい」という説明だけで済ませられて、
みんなが同じ場所でプログラムを使う ＝ 個人限定のトラブルが起きる心配がないので、プログラムを作る側も、使う側も、大きく手間を省けたわけです。

まとめ　AI勉強のおススメ

…ということで！
AIの勉強をすると、副次的効果で普段の仕事も効率化できたよ！
勉強で使ったPythonとGoogle Workspaceが仕事に便利だったよ！という紹介でした。
皆様（また皆様の職場の情報系の方々）も、AIの勉強をして（勧めて）みてはいかがでしょうか！業務を簡単に効率化できたときは、楽しいですよ！！

特に仕事でExcelをよく使ってる方！
AIとまではいかなくても、Pythonで表データを扱えると、楽になる仕事、多そうですよ！

ＪＢグループでは、イノベースをはじめ、たくさんのAIエンジニアが企業のAI活用のハードルを下げて、どこよりも早く、品質の高いAIクラウドサービスの研究と開発を進めています。僕が修行している「イノベース」についてはこちらの記事をご覧ください。

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