【生成AIを活用した業務の効率化・自動化資料の整理】
おはようございます。
朝に少しZoomで相談にのらせて頂きました。
やはりブレてない人は、やることが増えて混乱したとしても、キーワードを整理しつなげればすぐに腹落ちしてくれます。
そのまま日曜日は生成AIのセミナー資料の整理・整頓をしていました。セミナーで扱うテーマも普及とともに細分化されています。
改めて整理し直してみると、かなりすっきりとした構成に仕上がりました。
具体的には「基礎・トレンド編」「業務効率化編」「ネット集客・マーケティング編」「事業計画作成編」「アイデア発想収束編」の5編です。
それぞれのテーマが独立しているようでいて、相互に関連し合っているところも面白いです。
例えば、業務効率化で培ったAIの活用方法が、マーケティングやアイデア発想にも応用できるといった具合です。
特に今回は「業務効率化編」の内容を濃くしました。
特にGAS（Google Apps
Script）によるデータの加工や、ノーコードのAIワークフローであるGoogle「Opal」やOpenAI「AIエージェントエディタ」も入れました。
これらで業務を自動化する流れがこれから熱くなると思っています。
GASに関しては、販売データや製造データを別の業務分析系システムに取り込んで活用したいというニーズへの対応です。
単純にインとアウトの書式を指定してやりたいことを伝えればGASのコードを作成してくれます。
結果をプレビューしてCSVで吐き出すようにすれば一つの作業の自動化が完了です。
GASをどのように動かすかなどのプログラムを実行する環境作りには少し知識が要りますが大したことはないです。
また、AIワークフローはDify、n8nがよく知られていました。
たしかにノーコードでの業務の自動化はできるのですが、非エンジニアはやや難しく感じるところもありました。
新たに登場したGoogleのOpalは、普通のプロンプトで作業をブロック（ノード）をつないだ自動化のひな形を作ってくれます。
それを手直しや追加することで簡単に作業自動化のミニアプリができます。
また、同時に力を入れているのが、ワークショップを組み合わせた形式です。
例えば「ネット集客・マーケティング編」では、Canvaと組み合わせて成果物作成を体感できるところまでいきたいです。
単に話を聞くだけではなく、実際に体験することで、参加者の方々の目の色が変わる瞬間を何度も目にしてきました。
この「体験」の価値こそが、私が苦手意識を乗り越えてでもワークショップに挑戦する理由です。
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