生成AIの業務利用でよく言われるのが「機密情報を入力してはいけない」というルールです。これは正しいのですが、そこで話が終わってしまうため、「じゃあ業務では使えない」という結論になりがちです。

しかし業務アプリを作る場合、AIに渡す必要があるのは「どういう機能が欲しいか」だけです。実際のデータは1件も要りません。

できあがったプログラムを自分のパソコンで動かし、そこで初めて実際の顧客名を入力します。この時点でAIとの通信は終わっているため、入力した情報がAI側に送られることはありません。

個人情報保護委員会は2023年6月、生成AIサービスについて注意喚起を出しており、個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認する必要があるとしています。器だけを作らせる方法は、そもそも個人情報を入力しないため、この論点自体が発生しないという利点があります。

筆者の体感では、簡単なPythonアプリなら1時間もあれば動くものができます。「簡単な」と書くと単純な集計程度に思われるかもしれませんが、操作画面のあるアプリがこの範囲に入ります。

もちろん、最初から全機能が揃うわけではありません。1時間で「動く状態」になり、そこから使いながら足していくという進み方になります。

この「1時間」を聞くと、「それなら既製ソフトを探して落としたほうが速い」と感じるかもしれません。今すぐ必要なものであれば、そのとおりです。すぐに使いたいなら、既製品を使えばいいと筆者も思います。

ただし、その速さは導入したその日だけのものです。合わない部分は、その後ずっと使い続ける限り残ります。毎回の手作業が5分だとしても、それが日常業務なら1年で相当な時間になります。最初の1時間と、この先ずっとを比べる話だという点は押さえておいてください。

そしてもう一つ、この1時間はずっと画面に張り付いている必要がありません。

既製ツールを探す場合と比べてみると、違いがはっきりします。ツール探しは検索する・比較する・試用する・機能が足りず別を探す——この間ずっと自分が動き続ける必要があります。しかも探している時間は、何も生み出していません。

一方でAIに作らせる場合、待ち時間が他の業務に転用できます。「1時間かかる」の中身が、拘束される1時間なのか、放置できる1時間なのかで、実質的なコストはまったく違います。

「AIに作らせる」といっても、出力先はひとつではありません。筆者は基本はPythonのアプリ、Excelのほうが楽な場面ではExcelという使い分けをしています。

ここで「処理が複雑だからPython」という分け方はしません。複雑なものを作ろうとすれば、それだけ時間がかかるためです。判断の軸は複雑さではなく、次の4つです。

• ①顧客や他部署に渡すか——渡すならExcel。相手の環境にPythonが入っていなくても開けます
• ②UI（操作画面）が必要か——入力欄やボタンのある画面で操作したいならPython。Excelでは自由な画面を作りにくいためです
• ③常駐させる処理が必要か——決まった時刻に自動で動かす、裏で動かし続けるといった処理はPython。期限が近づいたら通知を出す常駐アラートが典型例で、Excelは開いている間しか動きません
• ④他のサービスと組み合わせるか——他のツールからデータを取ってくる、別の形式に変換して渡すといった連携が必要ならPython

なお筆者の場合、顧客に渡す一覧表はマクロでまとめて作るという使い方もしています。集計そのものはマクロに任せ、出来上がりはExcelのまま渡せるためです。

この使い分けを自分で判断できなくても構いません。「顧客に配る一覧表を作りたい」と目的を伝えれば、どの形式が適しているかもあわせて提案されます。

うまく作れない原因の多くは、指示の出し方にあります。よくあるのが、自分で仕様を決めきってから伝えようとして、そこで手が止まってしまうケースです。

そして一度で完成させようとしないことです。まず動く最小限のものを作らせ、実際に触ってから「ここを直したい」と追加していくほうが、結果的に速く、自分の使い方に合ったものになります。

• 最初は項目を絞る——欲しい機能を全部並べると、動くまでが遠くなります
• 触ってから直す——使ってみて初めて「この並び順は違う」と気づきます
• 直したい点は具体的に伝える——「使いにくい」ではなく「日付が古い順になっているので、新しい順にしたい」

そして、ここが既製ソフトとの最大の違いになります。あとから自分の都合で直せるという点です。

既製ソフトは不特定多数に合わせて作られているため、どうしても自分の業務そのものには合いません。合わない部分に自分のやり方を寄せて使うことになります。自作なら逆で、ツールのほうを自分に合わせられます。この差は、使う期間が長くなるほど効いてきます。

動くものができると安心してしまいますが、業務で使うなら確認しておくべきことがあります。とくに経理業務で使う場合、計算結果をそのまま信用しないことが重要です。

• 集計結果を手計算と突き合わせる——最初の1回は必ず検算します。合計が合っているか、件数が漏れていないかを確認してから運用に乗せます
• バックアップを取る——自作ツールにデータを入れたまま、そのファイルが唯一の保管場所になっている状態は危険です
• 消費税・端数処理を確認する——切り捨て・切り上げ・四捨五入のどれになっているかは、指示しなければ意図と違う場合があります
• 保存する場所を決める——顧客情報を含むファイルを、社外に同期されるフォルダに置いていないか確認します

ここまで「器と中身を分ければAIに社内情報は渡らない」と説明しましたが、これは技術的な話です。実際に職場で使うには、組織のルール上それが認められているかという別の確認が要ります。

• 勤務先の生成AI利用ルール——利用してよいサービスやプランが指定されている場合があります
• 顧問先・取引先との秘密保持契約——情報の取扱いについて個別の取り決めがある場合、そちらが優先します
• 自作ツールを業務に使うことの可否——業務で使うシステムを個人が作ってよいかは、職場によって考え方が分かれます
• データの保存場所——顧客情報を個人のパソコンに保存すること自体が禁止されている場合があります

迷ったときの現実的な進め方は、まず社内情報を一切含まない場面から始めることです。自分の業務メモの整理や、架空データでの試作であれば、確認の負荷は下がります。そこで手応えを掴んでから、扱う情報の範囲を広げるかどうかを職場に相談する——この順序が安全です。