紙・PDF・写真・CSV の内容を、Excel や業務ツールに入れる作業。読み取りをAIに任せ、登録前の確認を人が行う分担で、受託の点検記録のデータ化にも使っています。
CSVの文字化けと列ずれが止まる場所をPythonのコードで具体的に潰す手順この記事で直せるようになること CSVを開くたびに起きる文字化け・列ずれ・日付表記のゆれ・重複と空欄という4つの詰まりどころは、読み込みから出力までを1本のPythonスクリプトに
GAS自動化を外注する前に決めておく作業の切り分けと依頼文GASで自動化できる作業・できない作業の線引き GASが得意なのは、Googleスプレッドシート・Gmail・Googleフォーム・Googleカレンダーなど、すでにGoogleサ
AIの下書きを納品できる文章に仕上げる確認手順(報告書・メール・記事)AIの下書きをそのまま出すと何が起きるか AIが作った下書きをそのまま納品すると、数字や固有名詞の誤り、文体の不統一、禁止表現の見落としが後から表面化し、信頼を落とします。 AIは
Googleフォームの回答をGASで自動集計し詰まりやすい場所まで解説する何が自動になるの？仕組みを30秒で理解する この仕組みでは、人が手を動かすのはコードを貼ってトリガーを設定するところまでで、それ以降のフォーム回答のスプレッドシートへの書き込みはす
GAS外注の要件定義シート・契約の取り決め・納品後のログ運用GAS外注が向く業務とそうでない業務を、自社の仕分け基準で見分ける GAS外注が向くかどうかは、繰り返し頻度と処理ロジックの明確さ、そして「判断が人に残るかどうか」で見分けられます
SEO記事の量産を自動化する前に工程のつなぎ目を見直す手順SEO記事づくりが遅いのは「工程をつなぐ部分」が人力だから SEO記事の制作が遅いのは、調査・構成・執筆・校正・公開という各工程そのものに時間がかかっているからではなく、工程と工程
note自動投稿で記号が残る問題を正規表現の処理順序から直す方法なぜ**がnoteで変換されないのか（要点だけ） noteのエディタはMarkdown記法を一切解釈しないため、Playwrightで流し込んだ **重要** という文字列は、記号
Notion APIとPythonで売上とタスクの自動ダッシュボードを作る手順毎朝の売上・タスク・稼働ログの手入力は、月換算で2〜5時間を消費し、転記ミスがダッシュボードの数字そのものを疑わせる原因になります。これは放置してよい小さな手間ではなく、仕組みで解
GASが向く作業と向かない作業を実際の移行経験から整理するGASとは何か、何ができるか GAS(Google Apps Script)は、GmailやGoogleスプレッドシート、Googleフォームといった複数のGoogleサービスを無
Notion API連携の最初の設定をインテグレーション作成から実際に動かす手順この記事で分かること この記事を読むと、Notionにインテグレーションを作って権限をつなぎ、Pythonで最初の1行を自動で書き込み、Windowsのタスクスケジューラで定時更新
役員報告書のRPA化で実際に詰まる場所と自社運用から見た対処法役員報告書づくりが終わらない3つの原因と、RPA向き診断 役員報告書の作成が終わらない原因は、データの分散・手作業での転記・フォーマットの不統一という3つに、ほぼ集約されます。まず
Pythonが書けなくてもClaude Codeで最初の自動化を動かす手順この記事で分かること：Claude Codeで最初の一本を動かすまで 結論から言うと、この記事を読み終えると、Claude Codeに渡す日本語の指示文をどう書けばよいか、動かして
非構造化データはLLMと専用モデルのどちらで処理すべきか判断基準非構造化データ処理でLLMと専用モデルのどちらを使うか迷う理由 紙の帳票や点検記録、請求書といった非構造化データは、処理する側がフォーマットを自由に決められないため、どの技術で読み
Geminiとは何に強いのか、自社の自動化運用から使いどころを整理するGeminiとは何が強いLLMなのか Geminiの強みを一言で言うと、文章だけでなく画像・音声・動画をそのまま読み込める点と、一度に渡せる情報量が大きい点です。Claude・Ch
openpyxlでExcel自動化、学んだ後に詰まる運用を実例で埋めるExcel手作業の時間コストとミスのリスクを数字で見る Excelの定型作業は、1日30分の手作業でも積み重なると年間120時間を超える計算になり、全部をPythonに任せるのでは
ChatGPTを画面で使う段階からAPI化する段階への切り分け方画面で使う段階とAPIで使う段階、何が変わるのか ChatGPTの画面で質問を貼り、返ってきた文章をコピーして別のツールに貼り直す作業が残っている限り、それはまだ自動化ではなく「C
生成AIを使う工程と人に残す工程を実際の構成例から切り分ける入力 → 処理 → 確認 → 出力 という4つの区切りで業務を見ると、生成AIに渡してよい部分と、人が最後まで見る部分がはっきり分かれます。以下は、実際に私が受託業務や自社ツールで
OpenAI APIの使い方を自社の実費と運用実例から説明するAPIとは何か、ChatGPTと何が違うのか APIとは、プログラム同士が窓口を通じてやり取りするための仕組みで、ChャットGPTは人が画面を操作して使うのに対し、OpenAI A