AIとプログラミングで仕事効率化を実現！ChatGPTを使った初心者向け自動化ツールを作る方法！

副業

始めに

昨今のAIの大普及により、業務の効率化や自動化が進んでいます。さらにはChatGPTに大型アップデートにより新規の方でも高機能なAIを利用できるようになりました。これにより本来プログラミングを習得している方しかできなかった効率化、自動化などが自分のような一般人でもできるようになりました。今回はこのようなAI技術をつかって自分独自のプログラムを作ることで時間を節約し、生産性を高める方法をご紹介したいと思います。

AIとプログラミングのメリット

自動化による時間の節約

プログラミングを仕事や趣味に取り入れることで大幅な時間の節約を図ることができます。また、そのプログラミングにもAIを利用することでプログラムする時間も時間短縮することができます。

手動作業の削減

前述したとおり複数の作業が伴う業務を行う際に一部を自動化することで本来しなければいけない工程を飛ばすことができるので、手動の作業工程が少なくなります。

エラーの減少

本来プログラミングで何か仕事の効率化を図るコードを作る際、コードが複雑になればなるほどエラーと向き合わなければならなくなります。ですが、AIを利用することでどこにエラーが発生してこうすれば改善されるというのが一瞬でわかります。また、業務が変更されすでに実装していたプログラムをカスタマイズすることになってもAIに変更点を教えるだけでカスタマイズされたプログラムができあがります。

データ分析の精度向上

AIは大量のデータを迅速かつ正確に分析する能力を持っています。これによりビジネスの意思決定をサポートし、よりはやく効果的な戦略を立てることができます。

日常業務の効率化に役立つAIプログラム例

レポート作成AIツール

AIを活用してレポートの自動生成やフォーマットの整形を行うツールです。指定されたデータから自動的にレポートを生成し、定型フォーマットに整形します。

表作成AIスクリプト

データから自動で表を生成するプログラムです。例えば、ExcelやGoogle Sheetsと連携して、指定されたデータ範囲から自動的に表を作成します。

データ分析AIツール

AIを活用してデータを自動で解析し、視覚化するプログラムです。例えば、売上データを基にしたトレンド分析や予測を行い、グラフやチャートとして出力します。

メール自動化AI

定型メールの自動作成と送信を行うプログラムです。特定の条件に基づいてメールを自動生成し、指定された宛先に送信します。

AIプログラム作成の基本ステップ

ニーズの特定

自動化したいタスクや解決したい問題を明確にします。これにより、プログラムの目的が明確になります。

AIモデルの選択

ニーズに合わせた最適なAIモデルを選択します。例えば、自然言語処理（NLP）や機械学習モデルなど、適切なモデルを選びます。

プログラムの設計

プログラムのフローや機能を設計します。具体的な操作手順や必要な機能を洗い出し、設計図を作成します。

コードの実装

実際にプログラムをコーディングします。選択したAIモデルを活用し、設計に基づいてプログラムを作成します。

テストとデバッグ

プログラムが正しく動作するかテストし、必要に応じて修正します。動作確認を行い、バグを修正します。

実行と改善

実際にプログラムを使用し、必要に応じて改良します。使用後のフィードバックを基に、プログラムを改善します。

具体的なプログラム例

Python言語で簡単なタスク管理ツール

python


import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
import json
import os

# タスクを保存するファイル名
TASK_FILE = 'tasks.json'

# タスクを読み込む関数
def load_tasks():
    if os.path.exists(TASK_FILE):
        with open(TASK_FILE, 'r') as f:
            return json.load(f)
    return []

# タスクを保存する関数
def save_tasks(tasks):
    with open(TASK_FILE, 'w') as f:
        json.dump(tasks, f, indent=4)

# タスクを追加する関数
def add_task():
    task_name = entry_task.get()
    due_date = entry_date.get()
    status = entry_status.get()
    if task_name and due_date and status:
        tasks = load_tasks()
        tasks.append({"タスク": task_name, "期限": due_date, "ステータス": status})
        save_tasks(tasks)
        entry_task.delete(0, tk.END)
        entry_date.delete(0, tk.END)
        entry_status.delete(0, tk.END)
        list_tasks()
    else:
        messagebox.showwarning("入力エラー", "すべてのフィールドに入力してください")

# タスク一覧を表示する関数
def list_tasks():
    tasks = load_tasks()
    listbox_tasks.delete(0, tk.END)
    for task in tasks:
        listbox_tasks.insert(tk.END, f"タスク: {task['タスク']}, 期限: {task['期限']}, ステータス: {task['ステータス']}")

# メインウィンドウを作成
root = tk.Tk()
root.title("タスク管理ツール")

# フレームを作成
frame = tk.Frame(root)
frame.pack(pady=10)

# タスク入力フィールド
label_task = tk.Label(frame, text="タスク")
label_task.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5)
entry_task = tk.Entry(frame, width=30)
entry_task.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5)

# 期限入力フィールド
label_date = tk.Label(frame, text="期限 (YYYY-MM-DD)")
label_date.grid(row=1, column=0, padx=5, pady=5)
entry_date = tk.Entry(frame, width=30)
entry_date.grid(row=1, column=1, padx=5, pady=5)

# ステータス入力フィールド
label_status = tk.Label(frame, text="ステータス")
label_status.grid(row=2, column=0, padx=5, pady=5)
entry_status = tk.Entry(frame, width=30)
entry_status.grid(row=2, column=1, padx=5, pady=5)

# タスク追加ボタン
button_add = tk.Button(frame, text="タスクを追加", command=add_task)
button_add.grid(row=3, columnspan=2, pady=10)

# タスク一覧表示リストボックス
listbox_tasks = tk.Listbox(root, width=50)
listbox_tasks.pack(pady=10)

# 最初にタスク一覧を表示
list_tasks()

# メインループを開始
root.mainloop()

このコードはChatGPTに仕様説明をして生成してもらったコードです。
 

このように入力フォームと表示画面があって入力した情報が別のjsonというファイルに格納されて保存されます。

AIとプログラミングを活用して仕事を効率化する方法のまとめ

AIとプログラミングを組み合わせることで、日常業務や副業の効率を劇的に向上させることができます。特に、タスク管理やデータ収集などの繰り返し作業を自動化することで、大幅な時間の節約が可能です。

主なポイントのまとめ

  1. 自動化のメリット

    • 手動作業の削減
    • エラーの減少
    • 生産性の向上

  2. 具体的なツール例

    • Pythonを使用したタスク管理ツール: タスクをファイルに保存し、GUIに表示するツール。
    • Google Colabを使用したデータ分析ツール: ローカルで実行できる、インターネット接続不要の分析ツール。

  3. プログラムの基本ステップ

    • ニーズの特定
    • プログラムの設計
    • コードの実装
    • テストとデバッグ
    • 実行と改善

最後のアドバイス

  • 継続的な学習: プログラミングやAIの知識を継続的に学び続けることが重要です。新しい技術やツールが日々進化しているため、常に最新の情報をキャッチアップしましょう。
  • 実践と応用: 自分の仕事や副業に直接役立つツールを作成し、実際に使用してみることで、さらに効果的な方法を見つけることができます。
  • コミュニティの活用: プログラミングやAIに関するコミュニティに参加し、他の人の経験や知識を共有することで、自分のスキルを向上させることができます。

AIとプログラミングを活用することで、あなたの仕事の効率を大幅に向上させることができます。ぜひ、この記事で紹介した方法を実践して、日常業務の自動化に取り組んでみてください。また、この技術を利用して効率化を図り、副業にチャレンジしてみるのもいいと思います。副業について詳しく書いた記事もご覧ください。

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