AI自動化の概念
皆さんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けに、AIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、2026年、AIの自動化に着手する、について話していきます。 はい、ということで今日は、AIの自動化について話していきます。
少し前に、あのポッドキャストでお便りをいただきました、AI自動化について、ちょっともう少し詳しく知りたいですと。
で、たびたびこのポッドキャストでも、AIの自動化について話をしていますけど、ちょっと改めて、AIの自動化について、今回話したいと思います。
今回のエピソードを聞くことで、リスナーの皆さんが、このAIを自動化するというのは、一体どういうことなのかと、具体的に何をすればいいのか、という点を深掘っていきたいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。 1つ目に、そもそもAIの自動化とは何ですか、という話からスタートします。
2つ目に、AI自動化をするために、具体的にどのようなことをすればいいのか、これについても触れます。
そして3つ目に、AIの自動化をすることで、どのようなシーンで役立つのか、こうした点を話していきます。
AI自動化、聞いたことはあるけど、まだやったことがないと、AIの自動化、まさに今取り組もうとしている、そういった方はぜひ最後までお付き合いください。
はい、では早速話していきましょう。まずは、AI自動化って何ですか、という話からです。 これ、もうそのままなんですけど、AIを自動化するというアプローチになります。
普段私たち、チャットGPTに、こうチャット画面から手動で操作をしていると思います。 私が添付したテキストを要約してとか、〇〇って何ですか、詳しく説明してください。
こんな感じです。これはこれで問題ないんですけど、人間がボトルネックになっているという側面があります。
つまり、AIを動かすには必ず人間がセットになっている必要があるというわけです。 じゃあこのボトルネックになる人間をなくして、AIを動かすにはどうすればいいのかという話なんですけど、
それが今回話す、AIを自動化するということです。 AIを自動化することで人間の操作は必要とせず、AIを動かすことができます。
そうですね。例えば、メールの処理をチャットGPTを使って処理しているとします。 誰かからメールを受信したら、そのメールの内容をコピペしてチャットGPTに渡して、
このメールに対する返信文の下書きを作成してくださいとチャットGPTに指示をします。 そしてチャットGPTが返信文の下書きを作成してくれると、
すべて人間がメールの画面を開いたり、チャットGPTの画面を開いたりして、コピペしてこのメールの内容、
そういったものを渡す必要があります。 こうしたタスクを自動化すると次のようになります。
メールを受信したら自動的にチャットGPTがそのメールの内容を読んで返信文の下書きを作成してくれると、自動的に。
あとは人間の方でメールの下書きフォルダーに入っている、その下書きメールをチェックして送信するだけ。
あとはもう送信ボタンを押すだけでOKという状態に持っていくことができます。 こうしたメールに関する業務って1日に受信するメールが、そうですね例えば
4件とか5件の方だと自動化するメリット、うまみっていうのはあまりないと思います。 でも1日に処理しないといけないメールが、そうですね
例えば50件とか100件ある人、そういった方だと自動化をするメリットっていうのは出てきます。 こんな感じで一つ一つのボリュームは少ないけどこれ自動化すると助かるだろう
なっていうタスク、結構周りにあると思います。 こうした細かいタスクをAIを使って自動化していくと、こうすることで業務効率化に繋げる
ことができます。 こうしたAIの自動化って具体的にどうするのっていう話になるんですけど
この辺をちょっと今から詳しく掘り下げていきたいと思います AIを自動化するために抑えておきたい知識がAPIというものです
もうそのままでアルファベットでAPIというふうに書くんですけど このAPIって何なのかっていうと、そうですね簡単に言うと窓口のようなイメージです
普段私たちチャット画面を通じてAIとやり取りをしています これを自動化する場合窓口が変わってきます
具体的にはオープンAIのAPIというものに接続をして そこからChatGPTのAIのモデルを操作します
例えば今ならGPT 5.2とかそういったモデルになります 同じモデルを動かすにしても手動でチャット画面で操作をする場合と
自動で操作をする場合窓口が変わってきますよという話です でこのAPI経由での窓口ではGPT 5.2これを動かす場合には所定の金額が発生します
とはいってもかなり安いです 普通に使っても例えば1日10円とかこのぐらいの金額になります
社内で自分の業務で動かす場合はちょっと一旦整理をします AIを自動化する時に最初に押さえておきたいキーワードがAPI
でこれは何なのかというとAIを動かすための窓口のようなものです 具体的にはChatGPTのサイトにアクセスをしてAPIの登録をします
今から私ChatGPTのAPIを使いますとでこの時にクレジットカードの登録をします そしてAIの自動化で使った分だけ料金が発生するという仕組みになります
例えば毎日メールをそうですね100件ぐらい読み込んでその下書きを作成してもらうとします この時にChatGPTを使ってメールを読み込んだお金
あとはChatGPTに下書きを作成してもらったお金 それの対価をChatGPTの会社に支払うとつまり使った分だけ利用料を支払うと
こういった仕組みになります で今回ChatGPTを連取ってますけど例えばこれをGeminiでやりたい
Cloudでやりたいそういった場合でも中身は一緒です 使った分だけGoogleにお金を払う
使った分だけアンサルピック、クロードの会社にお金を払うというこういった仕組みになります ここまで来るともあのAIの自動化はすぐ目の前です
世の中にはAIを自動化するためのツールっていうのがたくさんあって 現在は非常にその導入が簡単だからです
具体的にはMake、Diffie、Zapier、N8n こういった自動化のためのツールがたくさんあります
その中でおすすめなのが私はMakeをおすすめしています MAKEと書いてMake
理由としては無料で利用できる範囲が大きいからです 基本的にこうしたAIの自動化のツールを利用するにはお金が発生します
各社無料で使えるようにしているんですけど 無料でできる利用範囲それが大きいのが今話したMakeとなります
なのでAIの自動化を初めてするそういった人にはMakeをおすすめしています もちろん他のツールでも問題ないんですけど
初めてAIの自動化を実装する人 そういった人に向けてどれか一つにあえて絞るのであれば
私はMakeをおすすめしています あとはこうした自動化のツールでブロックを組み合わせるように自動化の実装していくだけです
いやいやそんな自動化の実装なんてしたことがないから難しいよと思う方もいると思うん ですけどこれ実際にやってみると意外と簡単なんですよね
考え方はいたってシンプルです何かが起きたら何かをする こういった流れを実装するだけです
例えばメールを受信したらチャットGPTに下書きを作成させる ドキュメントのファイルが作成されたらチャットGPTに文章の構成をさせる
基本的にはこの流れとなります何かが起きたら何かをする こうした流れをマウスを使ってポチポチと実装していくだけで ok です
ここまで聞いてもなかなかイメージしづらいと実装が不安だという人もいると思うん ですけどこういった時もAIを利用することで解決できます
具体的にはAIの自動化のツール画面がありますよね それのスクリーンショットを撮ってAIに質問を投げかけるだけで解決します
ここエラー出ているんですけどどうやって解決すればいいですかと AI自動化ツールのメイクを使って○○のような実装したいんですけど
具体的にはどのように実装すればいいでしょうかと このようにAIに質問するだけで解決します
私があのメイクを使い始めた時あまりその情報が出揃っていなかったみたいなんですけど 今はかなり情報も揃ってきているので高精度でAIが回答してくれます
つまりAIにこの画面のスクリーンショットを渡したり 冒頭で困っていることを相談すれば大体の使い方はAIが説明してくれるというわけです
こんな感じでAIと相談をしながらAIの自動化ツールの使い方もマスターしていくと そういった流れがお勧めです
ここまでAI自動化のためにチェックしておくべき APIという知識そして具体的なAI自動化のためのツール
実際の自動化ユースケース
具体的にはメイクについてお話をしました ここからはAIを自動化することで実際にどういったことができるのか
そういった点について深掘っていきたいとおもいます 先にお伝えするとAIの自動化、バックオフィスの業務と相性がかなり良いです
その中でも定型業務、こうしたものは特にAIと自動化の組み合わせで効果が出やすい領域と言えます
今からこういったAI自動化のユースケースありますよっていう話をしていくんですけど
あの聞きながら私の業務の中で あの業務は自動化と相性が良さそうだなっていうのをちょっとイメージしながら聞いていくと
良いと思います 特に決まった内容を反復して行っているようなそういった業務と非常に相性が良いです
でちょっといくつか紹介していきたいんですけどまず一つ目が情報収集の自動化 これ実際に私も使ってるんですけど
AIの情報、主に海外で発信されている情報を自動で収集して AIに翻訳と要約を行ってもらう
そういったタスクに利用しています これさらに発展させると次のような情報収集の自動化も実装できます
たくさんAI関連の情報収集させて その中から私が好むであろう情報をAIに選別してもらうと
こうした情報収集の自動化のアプローチもお勧めです 私AI関連の情報収集しているんですけど
これ結構あの他の業界各業界の情報収集にも活躍してくれると思います 次の自動化のユースケースがメールの自動化
これもやっぱり相性が良いと思います メールを受信したらそのメールの内容に応じてAIに振り分けをしてもらったり
場合によっては返信の下書きを作成してもらうと ここ返信の下書きを作成してもらうっていうのがポイントです
実はメールを受信したらAIを使って自動で返信をする そういった自動化も実は簡単に実装することができます
ただ簡単に実装はできるけどあえてしないというのが個人的にはおすすめです なぜならAIが書いた返信文の中には誤りがある可能性も多いにあるからです
AI自動化の重要性
これ逆の立場だとあまり気分がいいものでもないと思います Aについて質問したのに全然検討外れなBの返信が来たと
こうしたことを防ぐために必ず人間のチェックを入れるようにしています 実際はAIへの指示を工夫することでほぼそのままで返信文として使える内容を
AIが出してくれます実際は ただそれでも100%の保証というのはないので人間によるチェックを入れるのがおすすめです
個人的にはここが大事なポイントだと思っています 何でもAIによる自動化をするのではなくて必要に応じて人間もその自動化の
ワークフローの中に組み込むと あとはメールの自動化で言うとあのメールとタスクの組み合わせもおすすめです
具体的にどういったことかっていうと対応する必要がある メールを受信したらそれをそのままタスクとして登録すると
私は会社で受け取ったその対応が必要なメール そういったものはGoogleタスクに自動的に登録するみたいな自動化をやっています
メールを受信したら〇〇をするというように メールを自動化のスタート地点にすると結構いろいろなアイデアが出てくると思います
こちらもおすすめです その他のユースケースで言うと業種にもよると思うんですけど
カスタマーの自動対応とか ここでいうカスタマーの自動対応というのは問い合わせの要約であったり
問い合わせに対してラベル付けをして分類したりそういった作業です カスタマーからの問い合わせがあれば人間が対応すると
これは一般的なカスタマーの対応フローになると思うんですけど このカスタマーと人間の間にAIをワンクッション置く
そんな感じのイメージです AIを使って問い合わせを要約してすぐ人間が対応できるようにしたり
AIを使ってラベル付けで分類したり 例えば緊急度に応じてメール対応の優先度をつけたりこういった感じです
ちなみにメールの返信と同じようにこれも全部自動化しようと思えばできます ただ私は個人的にはお勧めしません
理由は先ほどと全く一緒です AIには誤った回答してしまうハルシネーションリスクというものがあります
チェックなしにお客様に自動で返信をするっていうのは 顧客体験を大きく損なう可能性があると現時点では思っています
このカスタマーの自動対応もさらに発展系があって お客様のメールの中に改善希望とかこういった提案
そういったメールがあるときにそういった内容を自動で抽出して マーケティング担当とか商品企画の人間が参照できる状態にする
そういった使い方もできます あとは会議が多い会社なんかこういった会議のタスクも自動化することができます
スケジュールの調整からオンライン会議のURLの発行 リマインダーの設定あとは会議前に今日何を議題にするのか
話すのかとかそういった資料を関係各所に送信する あとは会議後に話された内容や次回のアクションについての資料を関係者に送信するなど
会議のタスクも結構自動化と相性が良いと思います すでにこういった機能を実装しているあの会議のツールもたくさんあるんですけど
自動化ツールと組み合わせることでよりカスタマイズしやすくなります こんな感じでAIを使った自動化のアイディアっていうのはかなりあります
チリも積もればじゃないですけどこうした小さなタスクを自動化していくことで結構 業務負担というのは軽くなってきます
これは個人レベルでも全然効果ありますし あとはこれを会社レベルでやっていくと目に見えて成果は上がります
ただどのツールを使うのかっていうのは会社によってはなかなかこう導入が難しい そういったケースもあると思います
でもやっぱりAIを仕事で導入するのであれば チャットだけの利用で終わらせるのはちょっともったいないかなと感じています
こんな感じでAIの自動化を導入すると業務効率化を図ることができます ただ実はAIの自動化をすることによってもう一つ副次的な効果があります
でそれが何なのかっていうとAIの知見がたまるということです AIの自動化を実装してみるといろいろ課題が見えてきます
例えばメールの返信の下書きを作成すると この時にどういったAIへの指示が効果的なのか
どのAIのモデルを使えば良い下書きを作成できるのか こうした疑問が必ず出てきます
で人間って不思議なもので課題にぶつかるとそこに学習のチャンスが転がっていることがあります この自動化のワークフローにはどのようなプロンプトがいいのだろうかとか
チャットGPT、ジェミニ、クロードどのモデルが一番良い成果を出してくれるのだろうかとか 先ほどAIの自動化でAIを動かすにはAPIという窓口を使うとお伝えしました
そのAPIには使った分だけ利用料金がかかるということもお伝えしました じゃあ一番安くてそれでも性能が良いAIモデルって何なんだろうと
チャットGPT、ジェミニ、クロードどれが一番コスパの良いモデルなのかとか こういった疑問がいっぱい出てくるわけです
そうした疑問をどんどん解決していくうちに知らず知らずのうちに AIに対する知識を深めることができると
これがAI自動化の隠れた副次的な効果だと思っています 業務も効率化できてなおかつAIの知見もたまると
さらに言うと導入に際してコストはそんなにかからないと こういった側面見るとあの2026年
AIの自動化取り組むテーマとして面白いと思います 興味がある方はぜひ試してみてはいかがでしょうか
業務効率と知見の獲得
今回エピソードで話した自動化のツール こちらのリンクは概要欄に添付しておきます
興味のある方はぜひチェックしてみてください はいそれでは今日のポイントをまとめます
1つ目にAIの自動化を導入することでネックである人間の手を離れて AIをより多く動かすことができます
2つ目にAI自動化のキーワードはAPI これはAIを自動的に動かすための窓口のようなイメージです
3つ目AIを自動化してすべてAIで完結させるのではなくて カスタマー対応のように場合によっては人間のチェックを挟む
そういった設計がおすすめです はい今日はこの辺ということで本日もお付き合いいただきありがとうございました
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