猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 自分の職場に合うAI活用方法を考えてみるワーク


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## 1. はじめに：AI活用、何から始めればいい？

「AIを使えば便利になるらしいけど、うちの会社では何に使えるのか分からない…」
「ChatGPTを試してみたけど、結局実業務には活かせていない…」

そんな悩みを持っているエンジニア、現場リーダー、PMの方も多いのではないでしょうか？

本記事では、「**現場の課題から逆算してAI活用を考える**」ためのワークと、Pythonでの**簡単なプロトタイピング方法**をご紹介します。
「まずはやってみよう！」と思える第一歩のヒントになれば嬉しいです。

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## 2. AI活用の基本：課題ドリブンで考える

AI導入が成功する現場では、最初に\*\*「技術ありき」ではなく「課題ありき」\*\*で考えられています。

### 🔍 課題 → 解決手段としてのAI

以下のような思考フローが基本です：

1. **日々の業務で感じているモヤモヤ**（手間・ミス・ムダ）を言語化
2. それを**データ処理 or 自動化**で解決できるかを検討
3. もし該当するなら、**AI技術の出番**

例：

* 「毎回同じようなメールを手動で返信している」→ NLP（自然言語処理）で自動化できるかも？
* 「過去の対応履歴がどこにあるか分からない」→ embedding検索＋社内チャットボット？

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## 3. ワーク：自分の職場でのAI活用アイデアを考える

実際に、以下の3ステップで**自分の現場に合ったAIアイデア**を考えてみましょう。

### 📝 Step 1. 「地味に面倒な作業」を洗い出す

例：

* メールでの定型報告
* 経費精算時のレシート確認
* Slackでの過去ナレッジ検索
* クレーム対応の履歴調査
* Excelの数字をコピペする作業

### 🧠 Step 2. それは「AIが得意な仕事」か考える

AIが得意なジャンル（ざっくり）：

* 自然言語（ChatGPTなど）
* 画像認識（カメラ付き作業現場）
* 時系列予測（売上・在庫・気温など）
* 分類／クラスタリング（メール仕分けなど）

チェックポイント：

* データが存在しているか？
* 判断基準が曖昧で人に依存していないか？
* 頻度が高い or 工数がかかる業務か？

### 💡 Step 3. アイデアを1文で書いてみる

フォーマット例：

> 「◯◯という作業を、◯◯（技術）で自動化／支援できるようにしたい」

例：

> 「社内FAQ対応をChatGPTで自動応答するSlack botを作りたい」
> 「紙レシートのOCR処理をAIで自動化して経費精算を時短したい」

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## 4. 簡易プロトタイピングの実践例（Python編）

今回は簡単なプロトタイピングとして、「**PDF or テキストのFAQデータからQ\&Aチャットボットを作る**」例を紹介します。

### 📚 データ：簡易なFAQリスト（CSV）

```csv
question,answer
"勤務時間を教えてください","9時〜18時（休憩1時間）です。"
"有給はどう取得しますか？","SlackのHRチャンネルで申請してください。"
```

### ⚙️ コード例：LangChain + OpenAI を使った簡易Bot

```python
from langchain.document_loaders import CSVLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# FAQデータの読み込み
loader = CSVLoader(file_path='faq.csv', source_column='answer')
documents = loader.load()

# ベクトル化
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

# Retriever → LLM のパイプライン構築
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    retriever=db.as_retriever()
)

# テスト
query = "勤務時間は？"
result = qa.run(query)
print(result)
```

👉 このコードは、FAQをembeddingベースで検索し、該当の文脈をLLMに渡して自然な回答を生成する、シンプルな社内Botの雛形になります。

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## 5. 実践で役立つTipsとよくある落とし穴

### ✅ 実践Tips

* **まずは1つの業務・1つのデータセット**に絞ること（スモールスタートが成功の鍵）
* **非エンジニアとの共創**を意識（業務のプロ＝ドメイン知識の宝庫）
* **Cloud環境（Google ColabやRender）を活用してPoCをスピーディーに**

### ⚠️ よくある落とし穴

| 失敗パターン          | 対策               |
| --------------- | ---------------- |
| 「とりあえずAIで何かしたい」 | まずは課題洗い出しから      |
| データが整っていない      | CSVでもいいので最小限の整備を |
| LLMに全部任せて暴走     | 検索対象を絞り、文脈制御を意識  |

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## 6. 応用展開：現場に合ったカスタマイズと拡張

ここまでできたら、以下のような応用も可能です。

* 社内NotionやGoogle DocsからFAQ抽出 → Botに取り込む
* 社内Slackに組み込む（LangChain + Slack API）
* 自社ナレッジのembeddingを定期更新し、精度改善

また、同様のプロセスで\*\*画像認識AI（例：工場の安全確認）、時系列予測（売上見積）\*\*などもPoCできます。

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## 7. まとめ：AI活用は「技術」より「視点」から

本記事では「現場課題から逆算するAI活用アイデア」の考え方と、Pythonによる簡易プロトタイプの例を紹介しました。

✅ **AIを導入する第一歩は、課題に気づく視点**
✅ **小さく作って、素早く試すことが成功の鍵**

AIは「万能な魔法」ではありませんが、「面倒な日常をちょっと楽にするツール」としては非常に強力です。ぜひ、自分の現場に合ったAI活用の一歩を踏み出してみてください！

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### 📌 補足リソース

* [LangChain公式ドキュメント](https://docs.langchain.com/)
* [OpenAI Pythonライブラリ](https://platform.openai.com/docs/)
* [Google ColabでのPython実行環境](https://colab.research.google.com/)

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もしこの記事が役に立ったら、LGTMやコメントで教えていただけると嬉しいです！次回は「Google Colabって何？無料でAIできるって本当？」を予定しています 🔧💬