こんにちは！
Webデザイナーのayakaです。
最近、仕事をしていると「これ、毎回同じことをしているな」と感じる場面が増えてきました。
一つひとつの作業にそれほど時間はかからなくても、積み重なると意外と時間を使っていることもあります。
そこで最近は「これって自動化できないかな？」と思ったことを、AIに相談しながら小さなツールとして試してみるようになりました。
今回は、実際の業務で感じた課題から作った3つの自動化を紹介します。
どれも大規模な開発ではなく、「毎回同じことをしているなら、自動化できるかもしれない」という発想から生まれたものです。
実際に作ってみると、想定どおりにいかないこともありましたが、その過程で新しい発見や次の改善につながるヒントも見つかりました。
「これも自動化できるんだ」という視点で、気軽に読んでもらえると嬉しいです。
日本語と英語のトークン比較をChrome拡張で自動化
「日本語のプロンプトを英語にすると、トークン数を減らせることがある」と知り、実際にどれくらい変わるのか気になりました。
ただ、確認するためには翻訳サイトを開いて文章を変換し、AIと翻訳サイトを何度も行き来する必要があります。
そこで、この一連の作業を自動化できないかと思い、AIに相談しながらChrome拡張機能を試作してみました。
作ったのは、ChatGPTやClaudeの入力欄に日本語を入力すると、ChromeのTranslator APIを使って自動で英訳し、日本語と英語の推定トークン数を比較してくれるもの。
ほぼリアルタイムで英訳が反映され、英語の方が少なければ、そのままボタンひとつで置き換えられるようにしました。
実際に翻訳してみると、意図した意味とは異なる結果になるケースもありました。
そこで、英訳した文章をもう一度日本語に戻し、元の文章との「一致度」を表示する機能も追加してみました。
ところが今度は、意味はほぼ同じでも言い回しが変わるだけで一致度が低くなることがあり、「翻訳の正しさを単純な数値だけで判断するのは難しい」という新たな発見もありました。
実用性についてはまだ検証中ですが、翻訳サイトを開いて文章を変換し、AIと翻訳サイトを何度も行き来する必要がなくなりました。
推定ではありますが、日本語を入力するだけで、英訳からトークン数の比較までをその場で確認できるようになったのは大きな変化でした。
また、「こういう機能を作りたい」とAIに相談するところから始め、APIの候補や実装方法を提案してもらいながら、自分でも調べて検証を進めました。
専門的な知識がなくても、AIに相談しながら新しい視点のツールを作れることも、今回の発見のひとつでした。
承認確認の手作業をChrome拡張で自動化
業務上、自分宛ての確認依頼を定期的にチェックする必要があり、これまではOutlookに数時間おきの予定を入れ、通知のたびに一覧ページを開いて確認していました。
見落とすとその後のフローが滞ってしまう一方で、一覧を確認しても何もないことも多く、この作業をもう少し効率化できないかと考えるようになりました。
そこでAIを活用して、ブラウザ上から自分宛ての確認依頼を自動でチェックし、通知してくれるChrome拡張機能を作成しました。
さらに、対応の完了を検知し、次の確認者へのSlackメッセージを自動で入力できるようにしました。
設定した時間ごとに一覧を確認し、自分宛ての依頼がある場合だけ通知。
通知から対象のページへ直接遷移できるようにしました。
また、承認対応には時間がかかる場合もあるため、一定時間待つのではなく、ページの変化を監視し、承認済の履歴が追加されたことを検知して次の処理へ進むようにしました。
結果的に、定期的に一覧ページを開いて確認する必要がなくなり、本当に対応が必要なときだけ通知を受け取れるようになりました。
確認漏れを防ぎながら、後続のフローもスムーズに進められるようになりました。
今回やってみて、「ページを開いて必要な情報を取得する」「画面上の変化を検知する」といった方法でも、自動化できるケースがあると気づきました。
たとえば、「ステータスが変わったら通知する」「特定の文言が表示されたら次の作業を始める」など、普段ブラウザ上で目視確認している業務にも応用できそうです。
Illustratorの繰り返し作業をまとめて自動化
業務では、オフィスのロッカーやイベントで使用する名札を制作することもあります。
CSVのメンバー情報をもとに個別データを作成し、印刷用データへの配置やPDFの書き出しまで、いくつもの工程を繰り返していました。
すでに一部の作業は効率化していましたが、人数が増えると1〜2時間以上かかることもあり、「手順が決まっているなら、まとめて自動化できるのでは？」と思い、AIに相談しながらIllustratorのスクリプトを作成しました。
特に印象的だったのは、単純なデータの差し替えだけでなく、複数のファイルを開いたり、レイヤーを切り替えたり、書き出しまで含めた一連の処理をまとめて実行できたことです。
Illustratorのスクリプトというと、オブジェクトを動かしたり内容を差し替えたりするイメージがありましたが、実際にはレイヤーの表示切り替えやPDF書き出し、複数ファイルをまたいだ処理まで自動化できました。
最終的には、CSVの読み込み → メンバーごとのaiファイルの作成 → 別ファイルへのリンク配置 → 余った枠の処理 → 不要なアートボードの削除 → 指定レイヤーの表示・非表示 → PDF書き出しまで、一連の作業を自動化。
これまで1〜2時間以上かかることもあった作業を、数十秒程度まで短縮できました。
今回試してみて、「元データを開く → 内容を差し替える → 別ファイルに配置する → 書き出す」といった、制作の中で毎回同じ手順を繰り返している作業は、一連の流れごと自動化できる可能性があると感じました。
まとめ
AIを使った業務改善というと、どうしても大きな変革をイメージしがちですが、実際には日常業務の小さな課題や繰り返し作業を見直すだけでも十分価値がありそうです。
もし普段の仕事の中で、ちょっとしたことでも「毎回同じことをしているな」と感じることがあれば、一度AIに自動化できないか相談してみるのもおすすめです。
まずは小さく作って試してみることで、新しい発見や次の改善アイデアが見つかるかもしれません。
ぜひ試してみてください！
