提案資料のたたき台を10分で制作 載せる内容と構成を先に人が決め、Claudeでドラフトを作り、PowerPointやGoogleスライドで仕上げた。 10分で資料のたたき台が完成 01 人 構成を決める 02 AI 下書きを作る 03 人 仕上げる BEFORE白紙から構成を考えるため、その都度手が止まっていた。 AFTER10分で7割の状態になり、直す作業から始められるようになった。 ポイント 載せる内容と構成を先に人が決めると、AIの下書きを直す作業から始められる 使用ツール Claude Googleスライド Microsoft PowerPoint 詳しい記事を読む
自社テンプレートのまま作るAIスライド PowerPointにClaudeのアドオンを入れ、スライドマスターを設定したうえで生成した。 資料のデザインを統一できる 01 人 書式を用意 02 AI 8枚を生成 03 人 確認して調整 BEFOREAIが作った資料は自社の書式から外れ、結局すべて作り直す。 AFTER8枚のドラフトが5分で出て、確認と微調整を含めて30分で仕上がるように。 ポイント スライドマスターを先に整え、1枚目の出力で書式を確かめてから残りを作ると、手戻りを減らせる 使用ツール Claude Microsoft PowerPoint 詳しい記事を読む
説明ではなく、実物を見せながら決める会議・提案 ClaudeとGeminiに役割を分け、提案書とブラウザで開けるモックを作成した。 完成イメージを初手から見ながら議論ができる 01 人 提案を整理 02 AI 提案書を作る 03 AI モックを作る 04 人 実物で合意 BEFORE文章の提案書を読んでもらう前提で、完成像を共有しにくい状態。 AFTER30分で骨格、1時間で実物ができ、その場で完成イメージを見せながら合意できるようになった。 ポイント 提案書とモックを同時に用意し、文章と実物を同じ場で見せると、完成像の合意が早い 使用ツール Claude Gemini 詳しい記事を読む
言葉に頼らないデザイン共有 会議の前にAIでLPのモックを作り、同じ画面を見ながら話した。 複数案を同時に並べて比較もできる 01 人 要件を整理 02 AI モックを作る 03 人 同じ画面を見て話し合う BEFORE1時間議論しても認識が揃わず、何度会議をしても食い違いがあり、着手まで時間がかかっていた。 AFTERモックは5分、共有できる水準まで30分で作れ、同じ完成イメージを見て判断できるようになった。 ポイント 会議前に粗いモックを作り、完成度より認識合わせを優先すると、議論を前へ進めやすい 使用ツール ChatGPT Claude Gemini 詳しい記事を読む
2案ではなく4案で比べる方向選び 同じ情報のまま、レイアウトだけ変えたチラシ4案をChatGPTで作り、横に並べた。 AIによって作業コストが圧縮 01 人 情報を揃える 02 AI 複数案を作る 03 人 方向を選ぶ BEFORE作るコストが高いため、A案とB案の2つだけで方向を決めていた。 AFTER数分で4案を並べ、実物を見ながらより多くの方向からアイデアを選べるようになった。 ポイント 掲載情報を固定し、レイアウトだけ変えた案を並べると、方向の違いを比較しやすい 使用ツール ChatGPT 詳しい記事を読む
外注せずに作るA4チラシ ChatGPT、Gemini、Claude、Gensparkで同じチラシを作り、仕上がりと手順を比較した。 ChatGPTで制作 01 人 内容を決める 02 AI 4つのAIツールで生成 03 人 良い案を比べて決める BEFOREテンプレートを探すところで止まり、チラシを完成させられなかった。 AFTER30分で作り方が分かり、2時間で印刷やPDF配布ができる状態まで仕上がった。 ポイント 同じ条件を複数のAIへ渡し、生成時間だけでなく修正量まで比べると、自分に合う作り方が分かる 使用ツール ChatGPT Claude Gemini Genspark 詳しい記事を読む
デザイナーでなくても出せる画面案 Google Stitchで文章からUIを生成し、Figmaへ書き出して編集できる状態にした。 デザイン用AIでたたき台を作成 01 人 要件を書く 02 AI UIを生成 03 AI 編集用に出力 04 人 人が調整 BEFORE画面を作る作業は専門家の側にあり、頼んで待つしかなかった。 AFTER文章から起こした画面案が30分で編集できるデータになり、議論を「どう作るか」から「何を作るべきか」へ移せた。 ポイント 文章で要件を先に固め、生成後にFigmaで直せる状態まで持っていくと、画面案を議論に使いやすい 使用ツール Google Stitch Figma 詳しい記事を読む
成果の視点で受ける資料へのダメ出し AIのプロジェクト機能へ判断基準を設定し、資料が目的を達成できるかという観点で指摘を返す仕組みにした。 AIに成果物の評価をさせる 01 人 資料を渡す 02 AI 目的で点検 03 AI 指摘を出す 04 人 採否を決める BEFORE読みやすさを整える程度の添削しか得られず、成果につながるかを判断できなかった。 AFTER45分で仕組みができ、繰り返すうちに判断基準が自分の側へ蓄積するようになった。 ポイント 目的と判断基準をプロジェクトへ固定しておくと、資料ごとに同じ観点のフィードバックを得られる 使用ツール ChatGPT Claude Gemini 詳しい記事を読む
関数ごと作る収支管理表 仕事に合う項目をAIへ伝え、関数と書式設定まで入ったExcelの収支管理表を作った。 表計算を作るのはAI。見るのが人間。 01 人 項目を伝える 02 AI 関数を組む 03 AI 管理表を作る 04 人 計算を確認 BEFORE拾ってきたテンプレートを自分用に改造するのに30分から1時間かかっていた。 AFTERテンプレートを探して改造する工程がなくなり、自分の項目と集計ルールに合った表が最初から形になるようになった。 ポイント 管理したい項目と集計ルールを先に言葉にすると、関数と表の作り直しを減らせる 使用ツール Claude Microsoft Excel 詳しい記事を読む
Excelの中で行うAIへの質問 Claude in Excelを入れ、サイドバーから直接シートを操作させた。 シミュレーションをAIに指示 01 人 シートを開く 02 人 数字を質問 03 AI シートを集計 04 人 答えを照合 BEFOREフィルタやSUMIFSを使い、答えを出すまで30分から1時間かかっていた。 AFTERシートを見ながら質問すると、同じ答えが数秒で返るようになった。 ポイント 既存シートの構造を最初に説明させてから質問すると、集計の前提と答えを追いやすい 使用ツール Claude Microsoft Excel 詳しい記事を読む
ボタン1つで出せる請求書 GeminiにGoogleスプレッドシート用のプログラムを書かせ、入力後にボタンを押すと請求書PDFが出る仕組みを作った。 誰でも入力できるフォームとボタン一回で請求書を作成 01 人 条件を入力 02 人 ボタンを押す 03 AI データを処理 04 AI PDFを出力 05 人 内容を確認 BEFORE請求書を毎回手作業で作り、書式のばらつきや入力ミスが出ていた。 AFTER仕組み作りに使ったのは30分。以後は必要事項を入力してボタンを押すだけになった。 ポイント 入力欄と計算欄を分け、PDF出力前の確認箇所を固定すると、毎回の発行作業を安定させやすい 使用ツール Gemini Googleスプレッドシート Google Apps Script 詳しい記事を読む
撮るだけで記録されるレシート経費 Googleフォームからレシート写真を送ると、AIが日付、店名、金額、勘定科目を読み取り、スプレッドシートへ記録する仕組みを作った。 Googleフォームに写真やファイルを送るだけ 01 人 レシート撮影 02 AI 内容を読取 03 AI 経費を分類 04 AI 台帳へ記録 05 人 会計前に確認 BEFORE月末にレシートをまとめて手入力し、入力漏れや間違いが出ていた。 AFTER支払い時に撮って送るだけで記録できるようになった。仕組みは30分で作り、追加費用はかかっていない。 ポイント 撮影直後に送る運用へ決め、AIの分類結果を後から直せる台帳にすると、入力漏れを減らせる 使用ツール Gemini Googleフォーム Googleスプレッドシート Google Apps Script 詳しい記事を読む
聞けば答えが返る固定費管理 契約や費用の情報をAIが読めるファイルへ移し、人がファイルを探さず質問できる状態にした。 AIが秘書のように社内の情報を教えてくれる 01 人 契約を記録 02 人 固定費を質問 03 AI 記録を検索 04 AI 答えを返す 05 人 明細と照合 BEFORE請求がカード、口座、アプリに散らばり、把握していた金額が実体とずれていた。 AFTER固定費について聞けば、記録をもとに答えが返るようになった。 ポイント 契約名、金額、更新日を同じ形式で記録すると、AIへの質問と元データの照合がしやすい 使用ツール Hermes Agent Codex Claude Code Obsidian 詳しい記事を読む
画面録画から作るマニュアル 3分ほどの画面操作を録画し、AIへ渡してタイムスタンプ付きの手順書を作った。 録画した操作画面からマニュアルが完成 01 人 画面を録画 02 AI 操作を読取 03 AI 手順書を作る 04 人 内容を直す BEFORE画面を1枚ずつ撮り、説明文を書いて手順書を作っていた。 AFTER1本30分で仕上がり、修正も5分ほどで済むようになった。 ポイント 操作を止めずに一連の流れを録画すると、工程の順番と画面変化を手順書へ起こしやすい 使用ツール Gemini 詳しい記事を読む
手入力なしで作る営業リスト Geminiに地図の情報を読ませ、住所、電話、URL、口コミの傾向を含む営業リストを作った。 条件を指定して、Googleマップでリスト収集 01 人 条件を指定 02 AI 地図から収集 03 AI 一覧に整理 04 人 情報を精査 BEFORE地図を見ながら10件を調べて転記するのに30分かかっていた。 AFTER20件を超える候補が3分で出るようになった。件数と地域で変わるため、そのまま使わず人が精査する。 ポイント 地域、業種、必要項目を先に固定し、公式情報で確かめる工程を残すと、営業に使える一覧へ絞りやすい 使用ツール Gemini Googleマップ 詳しい記事を読む
3つのAIで分担する競合調査 検索、地図と口コミ、整理と文章化を、それぞれ得意なAIへ分けて調べた。 複数AIの調査を統合した完成レポート 01 AI 情報を集める 02 AI 地図と口コミ 03 AI 整理し文章化 04 AI 比較表を作る 05 人 根拠を確認 BEFORE調査全体を1つのAIへ任せ、浅い結果のまま使っていた。 AFTER役割を分けることで、30分で比較レポートを1本作れるようになった。 ポイント 収集、地図確認、文章化を別々のAIへ任せると、1つのAIへ全部頼むより根拠と整理を両立しやすい 使用ツール Claude Gemini Perplexity 詳しい記事を読む
一言で終わる条件付きの場所探し 外出先で作業や打ち合わせに使える場所の条件をGeminiへそのまま伝え、地図リンク付きの候補を出した。 検索→比べる→決めるを一つの画面で行える 01 人 条件を伝える 02 AI 候補を探す 03 AI 地図で照合 04 AI 候補を並べる 05 人 最新情報確認 BEFORE移動の合間に検索記事と地図を行き来し、条件に合うかを1件ずつ照合していた。 AFTER10分で条件に合う候補と地図リンクが並び、移動中に次の場所を決められるようになった。 ポイント 条件を優先順位付きで伝えると、地図と検索結果の往復を減らしやすい 使用ツール Gemini Googleマップ 詳しい記事を読む
後回しにしない海外情報の収集 Webページ、メール、PDF、動画という情報の入口ごとに、翻訳と要約に向く道具を割り当てた。 Chromeでページを開きながらAIに相談 01 人 情報を開く 02 AI 翻訳と要約 03 AI 要点をまとめる 04 人 原文を確認 BEFORE海外情報を丸ごと翻訳しても、長文を読む気力が続かず後回しにしていた。 AFTER入口ごとに翻訳と要点が出るため、海外情報をその場で確認できるようになった。 ポイント 情報の入口ごとに翻訳と要約の道具を決めておくと、読む前の迷いを減らせる 使用ツール Claude Gemini Notebook Grok YouTube 詳しい記事を読む
一般論を混ぜない自社データ分析 NotebookLMに自社の投稿データだけを入れ、外部の一般論を混ぜずに傾向を出した。 自社データのみでPDCAを回す 01 人 自社データ投入 02 AI 傾向を分析 03 AI 根拠をまとめる 04 人 次の手を決める BEFORE自社データを見ているつもりでも、流行などの一般論が判断に混ざっていた。 AFTER一般論に流されず、自社データだけを根拠に傾向を確認して次の手を決められるようになった。 ポイント 入力する資料を自社データだけに限定すると、一般論と実データを混ぜずに傾向を読める 使用ツール Gemini Notebook 詳しい記事を読む
最短で使える知識に変える新分野の学習 信頼できる資料だけをNotebookLMへ入れ、音声、図、対話など自分に合う教材へ変換した。 学びたいデータや資料からのみAIと学習する 01 人 資料を選ぶ 02 AI 資料内で整理 03 AI 教材に変換 04 人 自分で説明 BEFOREAIの答えに誤りが混ざる不安があり、新しい分野の学習を進めにくい状態だった。 AFTER教材づくりは30分、2時間後には自分の言葉で説明できるところまで学べるようになった。 ポイント 信頼できる資料を先に選び、音声、図、対話へ変換すると、読むだけより理解の方法を選べる 使用ツール Gemini Notebook 詳しい記事を読む
外注時代と桁が変わった記事1本の原価 一次情報と方針は人が持ち、下書きと整形をAIへ任せて、公開まで一人で回す形にした。 サイト運営の根本がAIで変わった 01 人 一次情報を用意 02 AI 下書きを作る 03 AI 記事に整える 04 人 確認して公開 05 AI サイトに掲載 BEFORE外注していたときは1本4,900円から15,500円で、管理と調整の手間もかかっていた。 AFTER道具の実費は1本およそ235円、原稿から画像、公開までおよそ1時間になった。一人で月30本を回し、実費は月7,040円で収まっている。 ポイント 一次情報と記事の方針を人が持ち、文章化と整形だけをAIへ渡すと、速さと独自性を両立しやすい 使用ツール ChatGPT Claude Code 詳しい記事を読む
人が持つものとAIに渡すものの分担 記事制作を材料、文章化、判断の3工程に分け、人が持つ仕事とAIへ渡す仕事の線引きを固定した。 人間とAIによるサイト運営の役割分担 01 人 材料と方針 02 AI 文章にする 03 人 判断し仕上げ 04 AI 記事を公開 BEFORE記事を書く作業そのものを人が抱え、時間を使っていた。 AFTER記事の8割をAIが書き、人は取材、判断、仕上げへ時間を使えるようになった。 ポイント 材料と方針、文章化、最終判断を分けると、人が持つ仕事とAIへ渡す仕事がぶれにくい 使用ツール Claude Code Obsidian 詳しい記事を読む
寝ている間に回るニュース配信 情報収集、掲載候補の選定、過去記事との接続、投稿までを自動で回るようにした。 01 AI 定刻に開始 02 AI 情報を集める 03 AI 掲載候補を選ぶ 04 AI 記事を配信 05 人 結果を確認 BEFORE毎朝の情報収集と配信を人の作業として行っていた。 AFTER人が寝ている間に配信準備が終わるようになった。仕組みが動くまでには2か月かかった。 ポイント 情報源、掲載基準、停止条件を先に固定すると、夜間の自動処理でも翌朝に結果を追いやすい 詳しい記事を読む
スマホ写真から仕上げる商品写真 商品写真を入れると同じ品質の画像が出る流れを作り、次回から写真を入れるだけにした。 スマホで撮った写真をプロ仕上げに 01 人 写真を入れる 02 AI 画像を整える 03 AI 仕組みを保存 04 AI 次回から反復 05 人 商品を確認 BEFORE商品1点ごとの写真仕上げに1時間から半日かかっていた。 AFTER流れ作りは30分、最初の1点は1時間で完成した。以後は写真を入れるだけになった。 ポイント 最初の1点で仕上がり条件を固定し、その流れを保存すると、次の商品でも同じ品質を再現しやすい 詳しい記事を読む
フリー素材にない自作アイコン 画像ではなく拡大しても崩れない形式で生成し、6点のアイコンを同じ見た目に揃えた。 欲しいスタイルのアイコンをSVGで制作 01 人 条件を伝える 02 AI SVGを生成 03 AI セットを揃える 04 人 小さく確認 BEFORE合うフリー素材が見つからず、妥協するか使うことを諦めていた。 AFTER線と余白の揃った6点セットができ、同じ指示で別の絵柄にも展開できるようになった。 ポイント 線、余白、色、サイズの共通条件を先に決めると、複数のアイコンを同じ体系として揃えやすい 使用ツール ChatGPT Claude Gemini 詳しい記事を読む
30分で作る1本の説明動画 要件整理、スライド、ナレーションを別々のAIへ割り振り、説明動画まで仕上げた。 スライドから動画、音声までAIで制作 01 人 要件を整理 02 AI スライド作成 03 AI ナレーション 04 AI 動画にまとめる 05 人 公開前に確認 BEFORE台本から編集まで半日以上かかるイメージがあり、動画制作に着手できなかった。 AFTER30分で説明動画が1本でき、外注費をかけずに作れるようになった。 ポイント 構成、スライド、ナレーションを別工程に分けると、直したい箇所だけを差し替えやすい 使用ツール Claude Gemini Google Vids 詳しい記事を読む
スプレッドシートにかぶせる操作画面 スプレッドシートをデータ置き場のまま使い、入力、編集、削除ができる画面だけを作った。 データはスプシ、操作はブラウザで。 01 人 データを残す 02 人 画面を指示 03 AI UIを作る 04 AI 画面を接続 05 人 編集を確認 BEFORE業務用サービスへ乗り換えるか、使いにくいスプレッドシートのまま我慢するかの二択だった。 AFTER操作画面は30分ででき、データは元のスプレッドシートへ残せるようになった。 ポイント データはスプレッドシートに残し、操作画面だけを重ねると、移行せずに使いやすさを変えられる 使用ツール Googleスプレッドシート Google AI Studio 詳しい記事を読む
月額サービスを探さず作る自分用の道具 Gemini Canvasへ欲しい動きを言葉で伝え、自分専用の小さな道具を作った。 ほしいWebサイトは探すよりも作ったほうが早い 01 人 動きを伝える 02 AI 道具を作る 03 人 道具を保存 04 人 安全を確認 BEFORE欲しい機能のサービスを探して比較しても、月額と機能の過不足で決められなかった。 AFTER月額サービスを契約せず、欲しい機能だけの道具をその日のうちに動かせるようになった。 ポイント 欲しい機能を1つに絞り、保存するデータと戻し方を決めてから作ると、小さな道具として運用しやすい 使用ツール Gemini 詳しい記事を読む
作らない判断の後に作る小さな道具 手間、効果、壊れたときの影響で案を測り、データの根幹に触れない小さな道具だけを作った。 作れるから作るのではなく、作らないことを先に設計する 01 人 案を出す 02 AI 3条件で比較 03 人 作る案を絞る 04 AI 小さく作る 05 人 影響を確認 BEFORE作れるものが増えたため、理想形を一気に作ろうとして仕様を練り込みすぎていた。 AFTER短いやり取りで小さな道具を完成させ、作業の手間だけを確実に減らせるようになった。 ポイント 手間、効果、壊れたときの影響で先に選別すると、作ること自体が目的になるのを防げる 詳しい記事を読む
社長が倒れても止まらない会社運営 会社の方針と日々の手順を文書にし、AIが進める仕事と人が判断する仕事を分けた。 人間とAIで行うタスク管理・進行 01 人 方針を記録 02 AI 記録を読む 03 AI 仕事を分ける 04 人 重要判断を戻す BEFORE必要な判断と手順が社長の頭の中にあり、社長が動けないと仕事も止まる状態だった。 AFTER外出先からスマートフォンで指示を出し、AIが準備を進め、重要な判断だけ人へ戻せるようになった。 ポイント 方針、手順、権限、停止条件を文書に分けると、AIが進める作業と人へ戻す判断を切り分けやすい 使用ツール Hermes Agent Claude Code 詳しい記事を読む
話しながら残す電話内容の記録 通話メモを音声から起こし、要点、次にやること、折り返し期限に分けて記録する構想。 BEFORE電話の内容をあとからメモへ起こしており、聞き漏らしや折り返し忘れが起きやすかった。 AFTER通話後すぐに要点と期限が記録へ残り、折り返し忘れを仕組みで防げるようにする。 ポイント 要点、やること、期限の3つに分けて記録すると、あとから探さずに動ける
条件から出す見積りのたたき台 作業条件を入れると、過去の見積りをもとに金額の幅と内訳の下書きが出る構想。最終金額は人が決める。 BEFORE見積りのたびに過去案件を探し、内訳を組み直すところから始めていた。 AFTER条件を入れると内訳のたたき台まで出て、人は金額の最終判断に集中できるようにする。 ポイント 過去の見積りを型として渡すと、たたき台の質を実績に揃えやすい
その日のうちに作る名刺と会話のリスト 名刺の写真から連絡先と会社の一覧を作り、会話のメモからフォロー文面の下書きまで用意する構想。 BEFORE交流会のあとに名刺がたまり、連絡先の入力とお礼の連絡が後回しになっていた。 AFTERその日のうちに一覧とフォロー文面の下書きができ、翌日には連絡まで終えられるようにする。 ポイント 名刺と会話メモをその日のうちに渡すと、記憶が新しいままフォローへつなげられる
聞けば返る会計数値 会計データを直接確認できる形につなぎ、画面を開かずに質問すると数字が返る構想。 BEFORE知りたい数字のたびに会計ソフトを開き、目的の画面へたどり着くまで操作を繰り返していた。 AFTER知りたい数字を言葉で聞くと答えが返り、判断に使う数字だけを画面で照合するようにする。 ポイント 質問できる範囲と根拠の出し方を先に決めると、返った数字を照合しやすい
現場写真から作る実績投稿 現場の写真と短いメモから、作業内容を伝える投稿原稿を作る構想。 BEFORE現場が終わるたびに投稿を書く余力がなく、実績の発信が止まりがちだった。 AFTER写真とメモを渡すだけで原稿の下書きができ、人は確認して出すだけにする。 ポイント 現場で写真と短いメモを残す習慣を作ると、原稿の材料がその場で揃う
毎月まとめて見る同業の求人と価格 地域の同業者が公開している求人条件や価格を月1回集め、前月から変わった点だけをまとめる構想。 BEFORE同業の動きが気になりつつも調べる時間が取れず、感覚で判断していた。 AFTER月1回、変わった点だけが手元へ届き、採用条件や価格の判断材料にできるようにする。 ポイント 前月との差分だけに絞ると、毎月続けても確認の負担が増えない
聞けば答えるマニュアル窓口 社内の手順書をまとめて読ませ、質問すると該当箇所を根拠とともに返す窓口を作る構想。 BEFORE手順の質問がそのつど特定の人へ集まり、答える側の作業が止まっていた。 AFTERまず窓口へ聞けば該当箇所が返り、人へ聞くのは例外だけにする。 ポイント 答えに手順書の該当箇所を添えると、誤った回答に気づきやすい