AIで効率化のツールが作れるようになると、いろいろなツールを作りたくなっていきます。
かくいうわたしも日々の業務の中で「これはAIを使って効率よくできるんじゃないか」「ツールを使って効率よくなるんじゃないか」と、今は無意識に考えるクセがつきました。
一番いいのは、業務をしているときにそういったことを思いついて実際にツールを作ってみることです。こうしたやり方が一番実務に即した方法かなと思うのですが、自分たちの事業の業務全体を考えてみることで、チームとして使える効率化ツールが作れるかもしれません。
ぜひ自分たちの業務を、このタイミングで一度棚卸ししてみませんか？
Claude Codeに出した依頼文
わたしも実際に自分の業務を棚卸ししてみようと思い、Claude Codeにこんな依頼文を入れました。
Obsidianの中の私の全ドキュメントを見て、あとNotionの中に入っているものも見てもらっていいので、わたしの日々の業務の中でAIツールを作ることによって効率化が図れそうなものを、思いつく限り考えてみてほしい。
その際、以下の点も盛り込んでください：
- 効率化のインパクト（推測の目安）：仮にこれまでの工数を10としたときに、何ポイント効率化できるかを小数点第1位まで（例：1.2、0.3など）
- 実装の超基本的な前提：Claude Code等で構築できるもの、Pythonを使うのか、ローカルブラウザで動かすのかといった概要
サブエージェントに調査を渡して進めてもらっても構いませんので、複数のサブエージェントを使って考えてみてください。
調べてもらった範囲は、Obsidian（メモアプリ）全体、Notion（タスクDB 517件ほか他DB）、memo 2,000件、Googleカレンダーとドライブ、既存の自作ツール群です。これを6つの調査担当（サブエージェント）で棚卸しをしてメインのAIエージェントが77件に整理してくれました。
アイデア一覧が作れたのは、仕事をテキストで残していたから
依頼文からもわかるように、基本的にわたしの過去のドキュメントを見て考えてもらいました。言い方を変えると「このアイデア一覧を作ることができた」のは、自分の仕事をテキストデータで管理できていたからです。
今後AIをうまく使っていくために、自分がこれまでやってきた仕事がテキストデータになっていることが非常に重要になります。AIは基本テキストベースですからね。
テキストで残してこなかった場合の進め方
逆に今までテキストで言語化ができていなかった場合、どうすればいいかというと以下のやり方が考えられます。
- これまでの業務について：現状行っている業務をできるだけ思い出して抜き出します（昔すぎて今はやっていない業務を入れる必要はありません）。ひとつの業務フローの中にある各工程を細分化し、順番を思い出しながら箇条書きにまとめていきます。
- 今後について：できるだけテキストベースやMarkdownファイルベースで作業メモを作るようにします。もしテキストを書くこと自体が大変なら、作業内容を録音してフォルダにまとめておき、それをAIに読み取らせて内容を抽出してもらうやり方も、今の時代なら可能です。
入力方法や書き出し方法ですが、音声入力を使えば効率的です。まとめ作業もAIに任せれば問題ありません。自分でうまくまとめようと意識しなくても、考えたことを順番に喋っていくだけで準備データを作ることができます。
もし音声入力を使っていない場合でも、思い出したままの順番で書いてもらえれば大丈夫です。
ただ、各業務工程をできるだけ細かく伝えてあげた方が、そのそれぞれに対してAIがツール化の提案をしてくれるので、そこはできるだけ詳細に書いていきましょう。
提案された77件から3つを紹介
ここからは、わたしに対して提案してくれた77個のAIツールについての話をしていこうと思います。たくさんあったのでそこから実際に作成した3つについてお話します。
（1）動画用テロップ書き起こしツール
YouTube向け動画などの動画編集をする際に、結構な手間になるのがテロップ化（セリフを文字で表示する）です。動画ファイルから、タイムライン付きのデータ（SRTファイル）と文字起こしを兼ねたテロップを作成するツールを作成しました。
もともとは以下のようにテロップを入れていました。
- 大元の手作業：Adobe Premiere Proでの動画編集時にテロップを入れる
- 次の段階：Premiere Proの文字起こし機能を使ってテロップを自動生成
- ツールの作成：文字起こしの精度が良くなかったため、音声ファイルからタイムライン付きでテロップを自動生成できるツールを作成
AIの提案としては「YouTubeのテロップ支援」でしたが、自分が実際に動画編集時に困っていたことをさらに深堀りして、それを解決させるための専用ツールを作りました。テロップ作業の手間は、肌感覚で7割くらい減りました。ツールを改善することでさらに効率化は図れそうなのでさらに良くしていこうと思っています。
（2）ポッドキャストの「タイムライン付き目録」自動作成ツール
ポッドキャストをアップすると、媒体によっては備考欄にタイムラインを表示させることができます。たとえば「2:15〜 ●●●の話」と書いておくと、時間の部分がリンクになり、押すとその時間（これだと2:15）に飛んでくれます。リスナーが気になるトピックだけを聴きたい場合や、あとから聴き返したい場合などに便利な機能です。
これを自力でやろうとすると、自分で聴きながら「この時間にこういうことを喋っていた」と時間をメモし、どういう内容だったかを自分で書く必要がありました。それをAIで自動化するイメージです。
音声ファイルをAIに読み込ませて、トピックとその時間をAIに抽出してもらいます。こちらも自動化ツールを作ったことで9割くらいの効率化ができたと思います。（音声を聴いては止めてメモの繰り返しはとても時間がかかるんです）
（3）今日の予定把握ツール
自分が使うタスクツールやカレンダーツールをClaude Codeに紐づけて、チャット上で今日の予定やタスクの確認・出力ができる簡単な仕組みです。
Claude Codeを使い始めた時点でNotionをMCP接続し、GoogleもMCPでつなげました。あとは、秘書的チャットを使うときのClaude Codeの参照フォルダをObsidianも読めるようにしたので、そこから情報を拾ってもらえるようにしてあります。
なのでこれは、AI自体がどうこうしてくれたというよりは、AIサービスの持つ接続機能を使って実現しているという話です。もちろん今はClaude Codeの文脈で話していますが、Codexなどでもできると思います。効率化という観点からいえばあまり変わらないかもしれませんが、複数の場所にある情報をまとめて確認できるので、漏れがなく便利です。
まとめ：棚卸しで業務を可視化する→AIにつなげる
日々の業務を棚卸しすることは、自分たちが実際に行っている工程や、かかる時間を可視化できるということです。
実際に業務内容や想定時間を可視化してからAIでツールを作ると、どれくらい効率化できたのかの判断基準や測定ができますし、自分たちの業務量・業務内容を把握するのはもちろん、それらの内容をAIに認識してもらうためにも、こういう時間があっていいと思います。
これは個別で棚卸ししてもいいですし、チームでAIを活用したい場合などは、チーム全体で業務内容を棚卸ししていくのもおすすめです。ミーティングなどでみなさんで話し合って洗い出していくと、自分一人では漏れてしまうような業務も漏れなくピックアップできるはずです。ぜひ一度時間を取ってやってみてはいかがでしょうか。