Excelの修正に2時間かけていた社長へ。AIは、こういう仕事から使えばいい

Excelの表に、項目を一つ増やしたい。
毎月使うスプレッドシートの集計方法を、少し変えたい。

やりたいことは分かっている。でも、どこを直せばいいのか分からない。

ネットで調べて、動画を見て、数式を入れてみる。エラーが出て、また調べる。気づけば1時間、2時間。ようやく直ったと思ったら、別の場所の数字がおかしい。

社長が夜、こういう仕事をしていませんか。

誰かに頼めば済む話かもしれません。ただ、外注するにも説明が必要です。修正する場所をスクリーンショットで示し、完成形を伝えて、見積もりを確認する。小さな修正ほど、「説明するくらいなら自分でやろう」となりがちです。

AIを仕事に使うなら、僕はこういうところから始めるのもいいと思っています。

大きなシステムを入れる前に、社長の手を止めている、小さな作業を一つ減らすんです。

「数式を教えて」より「こうしたい」で頼む

例えば、売上管理の表があるとします。

担当者名、取引先、売上金額、入金予定日が並んでいる。そこに「担当者ごとの売上合計」と「入金されていない取引の一覧」を追加したい。

自分で調べる場合、まず何という機能を使えばいいのかを探すところから始まります。関数名を知らなければ、検索する言葉さえ分かりません。

AIへの依頼なら、こんな言い方から始められます。

「この売上表を、担当者ごとに合計が分かるようにしたいです。未入金の取引も別に見られるようにしてください。今入っている数字は変えず、来月も使える形にしたいです」

使うAIや接続している機能によって、修正案や数式を出してくれるものもあれば、ファイルの編集まで進められるものもあります。

どちらにしても、最初から関数名を知っている必要はありません。「何に困っていて、どうなれば助かるか」を伝えるところから始められます。

人に渡すためのきれいな依頼書まで作らなくても、話を進めやすい。ここは、忙しい社長にとって大きいと思います。

ラフな依頼で始められる。でも、雑に任せるのとは違う

もちろん、「この表、いい感じにして」だけでは、期待と違うものができることもあります。

ただ、最初から完璧に説明する必要はありません。

「合計は見やすくなったけど、担当者別に印刷したい」
「この列は社員が入力するので、消さないでほしい」
「売上がゼロの月も表示してほしい」

出来上がりを見ながら、少しずつ伝え直せます。

外注先に何度も細かい修正を頼むときは、「またお願いして大丈夫かな」と気を遣う人もいるでしょう。AIなら、その遠慮は要りません。

ただし、変えてほしくないものは先に伝える。出来上がったものは確かめる。この二つは省けません。

元のファイルは残し、コピーで試す。売上の合計が元の数字と合っているか、未入金の判定が正しいかを確認する。見た目が整っただけで、完成にしないことです。

2時間が5分になったら、何が変わるか

ここでいう「2時間が5分」は、どんな修正でもそうなるという約束ではありません。簡単な修正なら短時間で済むことがある一方、複雑な表や他のファイルとつながった仕組みは、確認にも時間がかかります。

それでも、自分で調べながら1〜2時間かけていた作業が、依頼と確認を含めて5分ほどで終わるとしたら。

得られるものは、外注費の削減だけではありません。

途中で止めていた見積もりを出せる。連絡ができていなかったお客様に電話できる。社員の相談を、落ち着いて聞ける。

社長がExcelと格闘している時間には、ほかの仕事は進みません。しかも、その時間は請求書に載らないので、会社の負担として見えにくいんです。

僕は、AIで何時間削減できるかという話をするとき、空いた時間を何に戻せるかまで考えたい。

営業の時間が足りない会社なら、お客様と話す時間に戻す。社長が事務作業を抱えているなら、社員に任せるための準備に使う。そうして初めて、表を一つ直したことが、会社の仕事の進め方に影響してきます。

外注をやめる話ではなく、頼む仕事を選び直す話

専門家にお願いした方がよい仕事は、もちろんあります。

給与や請求に使う重要な計算、複数のシステムをつなぐ処理、間違えると大きな損失につながるもの。こうした仕事は、作るだけでなく、正しく動き続けるかまで考える必要があります。

一方、日々のちょっとした修正まで、すべて外注する必要があるかは見直せます。

社内で直せる部分はAIを使って進める。難しい設計や確認は、詳しい人に頼む。外注先にも「この列を増やしてください」ではなく、「社員が入力を間違えにくい表にしたい」と、もう一段深い相談ができるようになります。

外注費を減らすだけでなく、外部の人の力を使う場所も変えられるんです。

最初の一件は、ずっと後回しにしていた修正でいい

AIの導入というと、「会社全体でどう使うか」「社員にどう教えるか」と、大きな話になりがちです。

でも、最初の一件はもっと身近で構いません。

毎月、手作業で足している集計。使いづらいまま我慢している管理表。直したいけれど、担当者がいなくて放置しているスプレッドシート。

まずは、そういうものを一つ選んでみる。

顧客情報や社外秘の数字を使う必要がなければ、架空のデータに置き換えた見本でも試せます。実際の業務データを使うときは、会社が認めたAIと利用範囲を守って進めてください。

「AIで何ができるんだろう」と考えるより、「あの面倒な作業、減らせないかな」と考える方が、仕事にはつながりやすい。

BLUE LEAFでも、最初から大がかりな自動化を勧めるわけではありません。「この表を毎月直すのが面倒」「外注するほどではないけれど、自分ではできない」。そんな仕事を伺い、AIで進められる部分と、人が確認する部分を整理します。

関数の名前も、AIの専門用語も知らなくて大丈夫です。

今使っている表の、どこで手が止まっているのか。そこから話を始めましょう。

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