こんにちは、ケイ所長です😊
今回は、私が実際の仕事でChatGPTを使ってみて、
「これは仕事のやり方が変わるかもしれない」
と感じた話です。
私は建設業で現場監督の仕事をしています。
ある工事の見積書を作ることになったのですが、これがなかなか大変な作業でした。
元になるExcelの見積データがあり、その内容を確認しながら単価を調整し、
必要な項目だけ掛け率を変更して、新しい見積書を作る。
普通にやれば、
おそらく10時間くらいかかる作業です。
ところが今回、ChatGPTを使って作業した結果――
約2時間で終わりました。
🌱 森くん
「えぇー！10時間が2時間ですか！？
ChatGPTに見積書を全部作ってもらったんですか？」
いやいや、そこまで簡単ではありません（笑）
まぁ、そんな簡単にいったら苦労しません🤣
実は今回やってみて分かったのは、
「AIに全部やってもらう」のと、「AIを仕事に使う」のは全然違う
ということでした。8時間の短縮です。
今回は、
「ChatGPTを使えば何でも自動化できる！」
という話ではありません。
実際に仕事で使ってみたからこそ分かった、
AIに任せた方がいい仕事と、人間がやった方がいい仕事。
そこを研究してみたいと思います。
見積書でやりたかったこと
今回扱ったのは、実際の建設工事で使用する見積書です。
元になるExcelデータには、
- 細目内訳
- 別紙明細
- 細目内訳2
など、複数のシートや項目がありました。
そこで私は、
対象となる単価を基本的に1.3倍する
というルールを決めました。
ただし、全部を単純に1.3倍すればいいわけではありません。
特殊な項目については掛け率を変更せず、あとから自分で確認して入力する。
つまり、
「基本ルールはAIに処理してもらい、例外は人間が判断する」
という方法です。
最初から完璧だったわけではない
ここは結構大事なところです。
ChatGPTにExcelデータを渡して、
「はい、完成！」
とはなりませんでした（笑）
まぁ、当然ですよね🤣
最初に作ったデータを確認すると、空白であるはずのセルに不要な
数字が入っているところがありました。
そこで、
「使用していないセルは空白にしてください」
と修正を依頼。
さらに実際の見積として使いやすいように、掛け率の扱いなども調整していきました。
つまり私は、
ChatGPTが作る
↓
私が確認する
↓
修正する
↓
もう一度作る
という作業を繰り返しました。
一発で完成させようとしたわけではありません。
🤖 研究補佐チャッピーの整理
今回やっていることを整理すると、単なる「Excelの自動化」ではありません。
人間が、
① ルールを決める
② AIに処理させる
③ 結果を確認する
④ 間違いや使いにくい部分を見つける
⑤ ルールを修正する
というサイクルを回しています。
AIに仕事を丸投げするのではなく、
人間が仕事を設計し、AIに処理を担当してもらう。
ここが大きなポイントです。
10時間が2時間になった
最終的に見積書は完成し、実際に送ることができました。
かかった時間は約2時間。
これを全部手作業でやっていたら、おそらく10時間くらいかかっていたと思います。
単純計算すると、
約8時間の削減。
作業時間は約80％減ったことになります。
私はこれを見て、
「AIって文章を作るだけじゃないんだな」
と改めて感じました。
ChatGPTというと、
文章を書いてもらったり、質問に答えてもらったりするイメージが強いと思います。
でも実際の仕事では、
ルールがある大量作業を処理させる
という使い方がかなり強い。
特に建設業は、
見積書、数量表、内訳書、写真整理、議事録、質疑書など、
ルールはあるけれど、人間が手作業で処理している仕事
がたくさんあります。
ここにAIが入る余地は、かなりあると思います。
でも、AIに全部任せるのは危ない
一方で、実際に使ってみて分かったこともあります。
AIが作ったものを、そのまま信用してはいけない。
今回も不要な数字が入るなど、修正が必要な部分がありました。
建設業の見積では、数字の間違いがそのまま金額の間違いにつながります。
場合によっては数万円、数十万円、もっと大きな差になる可能性もあります。
だから最終確認は人間がする。
ここは外せません。
AIが仕事をしてくれるから、
「人間は何もしなくていい」
ではないんです。
むしろ逆でした。
AIを使うほど、人間の「判断」が重要になる
今回、ChatGPTに任せたのは、
決められたルールに沿って大量のデータを処理する仕事。
一方、私が担当したのは、
どの項目に掛け率を適用するのか。
どの項目は適用しないのか。
完成した数字がおかしくないか。
実際の見積として使えるのか。
という判断です。
ここで面白いことに気づきました。
AIを使うことで、人間の仕事がなくなったのではありません。
人間がやる仕事の種類が変わったんです。
🌱 森くん
「えっ、AIに仕事を取られるんじゃなくて、人間がやる仕事が変わるってことですか？」
そうそう😊
今回でいえば、今まで人間がやっていた大量の入力や計算をAIに任せる。
その代わり人間は、
「何をAIにやらせるか」
「結果が正しいか」
「実際の仕事で使えるか」
を考える。
つまり、
「入力する人」から、「設計して、判断する人」へ。
私は、これがAI時代の仕事の変化なのではないかと思っています。
AIを使う前に「設計」を作る
今回の経験で、もう一つ強く感じたことがあります。
ChatGPTに、
「この見積書をいい感じに作って」
と頼んでも、おそらくうまくいきません。
大切なのは、その前に、
何をAIにやらせるのか。
どんなルールで処理するのか。
どこを人間が確認するのか。
を決めることです。
つまり、
AIを使う前に、仕事の設計を作る。
🌱 森くん
「あぁなるほど！AIに何をさせるかを考えるのも、人間の仕事なんですね！」
まさにそこです😊
ChatGPTが仕事を10時間から2時間にしてくれた。
確かにそれも事実です。
でも、もう少し正確に言うなら、
仕事を分解して、AIが得意な部分を見つけ、そこを任せた結果、
10時間が2時間になった。
私はそう考えています。
8時間短縮できたことより、大きかったもの
もちろん、8時間短縮できたのは大きいです。
でも今回得られた一番大きなものは、8時間ではないかもしれません。
一度、
「この作業はこうすればAIに任せられる」
という方法を見つけると、
次に似た仕事が来たときにも使えます。
さらに改善すれば、次は2時間ではなく1時間になるかもしれない。
別の見積にも応用できるかもしれない。
そう考えると、ちょっと面白くなってきません？😊
つまり今回作ったのは、見積書だけではありません。
次の仕事を速くするための経験も作った。
私は仕事とは、
ただ目の前の作業を終わらせることではなく、
経験を次の仕事に使える形に変えていくこと
だと思っています。
今回の10時間→2時間も、その一つです。
建設業とAIは、かなり相性がいいかもしれない
建設業には、まだまだ人の手で行っている仕事がたくさんあります。
もちろん、現場そのものをAIだけで動かすことはできません。
現場を見て判断すること。
職人さんと打ち合わせすること。
安全を確認すること。
発注者と協議すること。
こうした仕事には、人間の経験やコミュニケーションが必要です。
でも、その周りにある事務作業には、
AIに任せられる仕事がかなり眠っている。
私は今回、それを実際の仕事で確認することができました。
10時間かかると思っていた仕事が、2時間で終わる。
もし、こういう仕事が毎月いくつも見つかったらどうなるでしょうか。
これは単なる時短ではありません。
仕事そのものを再設計できる可能性があります。
これからも私は、
「この仕事、AIに任せられないかな？」
という目線で、実際の仕事を研究してみようと思います。
そして、うまくいったことだけではなく、
失敗したことや、AIではできなかったことも含めて記録していきます。
なぜなら――
仕事とは、経験を資産に変える研究だからです。
📚この研究の続き
👉・ChatGPTに丸投げしても時短できない。10時間→2時間にした「仕事の分け方」
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