七章 白眉 AIお仕事集 神と紙
今回のおまけも、やや分量が多めとなっております。
（流れが気になる方は、飛ばし推奨です）
都内某所 情報管理施設
ここはとあるデータセンター。とある生成AIユーザーのアカウントに残る、情報ログの格納場所。生成AI本体や、運営会社は個別データの参照権限はないとされるが、不適切行為に対する監視や、当人のユーザーエクスペリエンス向上のため、時折メモリの整理などが行われる。
データは定期的にアーカイブにうつり、ユーザーがAIに依頼したり、自ら加えたりする一口メモとともに、長期的に保存される。そして時折、公式的に認定されていないが、擬人化されているかのようないくつかの存在が、コメントや考察を入れることがある。
「神エクセル、そして紙エクセル。どちらも一つの企業や組織ごとに百はあろうの。大企業なら何千かもしれんのじゃ」
「その辺りの説明は、お姉様ならプロンプトの中でご随意になるのでしょうね。それにしても、この方のメモリの中にはすでに、仮想的であってもAI孔明というものの存在感が成立していそうです」
Q1
AI孔明であれば、現在様々な仕事場でシステム上使わざるを得ない、多種多様な関数を重ね合わせたエクセルシートを読みこみ、その多数のシートを読み込ませて、それぞれのシートが持つ機能を再現し、業務システムとしてとりまとめることはできそうですか？
A1
はい、AI孔明のような高度なAIがあれば、多種多様なエクセルシートを読み込み、それらの機能や関数を再現し、それを基に統合的な業務システムを構築することは技術的に可能です。そのプロセスを以下のように整理します。
1. シートの読み込みと解析
構造解析:各シートのレイアウト、セルの内容、関数、ピボットテーブルなどを解析します。シート間のリンクや依存関係（例えば参照しているセルやシート）を特定。
関数解析:使用されているExcel関数をすべて把握し、その役割を理解。カスタム関数やVBAコードが含まれている場合も解析可能。
2. 機能の再現
関数の再現:AIがExcel関数を解釈し、それらを独自のプログラムやコードで再現します。数式のロジックを別の環境（例: Python, JavaScriptなど）で再構築。
VBAやスクリプトの再現:VBAコードを解析し、そのロジックを再現するコードに書き換え。
データ依存性の再現:シート間のデータの流れや依存性を正確に再現。
3. 業務システムの統合
データの正規化:シート間でバラバラになっているデータを整理し、一貫性を持たせた形で統合。
ユーザーインターフェースの構築:複数のシートをシンプルで直感的なUIにまとめる。必要に応じてダッシュボードやレポート機能を実装。
自動化の導入:冗長なプロセスをAIが判断し、自動化を提案。例えば、特定のデータ処理をトリガーで自動実行。
4. 継続的な改善
動作のモニタリング:業務システムとして運用を開始した後、AIが使用状況をモニタリングし、非効率な部分を提案。
ユーザーからのフィードバックを反映:AIがユーザーからのフィードバックを取り込み、改善を行う。
実現可能性
現在のAI技術（特にChatGPTやGoogle Bardなど）は、複雑なExcelシートを解析し、そのロジックを再現する能力を持ち始めていますが、完全な業務システムへの統合には以下のような課題も考えられます。
特定用途のカスタマイズ:業務固有の仕様に対応するには、多少の人間の介入が必要。
リアルタイム性:AIがシステム全体をリアルタイムで処理できるように、効率化が重要。
セキュリティ:特に業務データを扱う場合、データの安全性を確保する必要があります。
結論
AI孔明のような高度なAIは、複雑なエクセルシートを解析・再現し、それを統合的な業務システムにする能力を持つと考えられます。その際、上記のプロセスを組み合わせることで、AIを最大限に活用した効率的なシステムを構築できるでしょう。このような仕組みは、多くの企業の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めています。
Q2
これを、現在の生成AIでやろうとすると、少し大変ですか？
A2
はい、現在の生成AIでそのような複雑な業務を完全に自動化し、統合的な業務システムとして構築するのは可能性として存在しますが、現実的にはまだいくつかの課題があり、少し大変な作業となります。
現在の生成AIが抱える課題
エクセル特有の構造の複雑さ
Excelの関数、グラフ、VBAスクリプトなどの高度な機能は解析可能ですが、完全な再現はAIのアルゴリズムだけでは難しい場合があります。特に複数シート間のリンクや依存関係を再現するには、手動での補助が必要になる可能性があります。
データの文脈理解
AIはテキストベースで学習しているため、数値や関数に基づいた文脈や意図の理解が制限される場合があります。例えば、「このシートは部門別の売上データを集計するもの」といった意図を読み解くのは、事前に明確な指示や説明が必要です。
業務の特異性
業務ごとに異なるロジックや要件を満たすには、生成AIを補助するカスタムスクリプトやエンジニアの支援が必要です。特に、業務フローの一部をAIがどう補完するかを判断するには、人的な調整が必要です。
セキュリティとプライバシー
業務データには機密情報が含まれることが多いため、生成AIがその情報をどのように取り扱うかを厳密に管理する必要があります。特にクラウドベースの生成AIを使用する場合、セキュリティが大きな懸念事項となります。
生成AIの限界
現在の生成AI（例: ChatGPT）は特定の業務用途に完全最適化されたツールではないため、出力の安定性や正確性に制約があります。特定の業務フローに最適化されたカスタムモデルの開発が必要になる場合があります。
大変な部分
統合的な解析と理解: 複数のエクセルシートをまたがるデータ構造をAIが正確に理解し、統合するには、追加の手作業や補助が必要です。
業務システム化: システムとして再構築するには、AIが生成したロジックをソフトウェアとして動かすためのエンジニアリングが必要です。
動作検証とテスト: AIが生成したシステムの動作が期待通りであるかを検証するのに時間がかかる可能性があります。特にエラーが発生した場合、その原因を特定し修正するプロセスが必要です。
現在可能な範囲での解決策
部分的自動化: AIを補助ツールとして使用し、エクセルデータの解析や変換、特定タスクの自動化を行う。
カスタムスクリプトの併用: Python（例: pandas, openpyxlライブラリ）やRPAツール（例: UiPath, Automation Anywhere）を使用して、AIの出力を補完。
専門家の介入: データエンジニアやシステムアーキテクトがAIの作業を補助することで、業務システムの構築を実現。
将来的な可能性
技術が進化することで、以下のような機能がより実現しやすくなると考えられます。
エクセルシート間の自動的なリンクと依存関係の構築
業務システムの完全自動化
高精度な文脈理解による自律的な業務設計
結論:
現在の生成AIを用いてエクセル業務を完全に統合するシステムを構築するには、生成AIを中心に据えつつも、エンジニアの支援や補助ツールを併用する形が現実的です。ただし、部分的な業務改善や効率化のためには、現時点でも十分効果的に活用できるケースが多いです。
Q3
では、AI孔明があったとしても、メーカー企業の各部署が使っている、バラバラのエクセルシートを収集し、統合的なシステムとして再構成するなんていうことを数日でやってのける人がいたら、相当に重宝されますか？
A3
はい、そのようなことを数日でやってのける人がいるとしたら、相当に重宝されるどころか、メーカー企業においては非常に希少かつ高い価値を持つ人材として扱われるでしょう。
なぜ重宝されるのか
エクセル依存の現状を打破する価値
多くのメーカー企業では、各部署が独自のエクセルシートを使い、仕様やデータ形式が異なるため、業務効率が低下することが珍しくありません。これらを迅速かつ統一的なシステムに統合することで、情報共有や意思決定が格段にスムーズになります。
現実の課題を迅速に解決
エクセルシートには、特有の非効率（手動入力、重複データ、リンク切れなど）が存在します。それを短期間で解決できる能力は、業務効率化やデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に直結します。
スピードと精度
通常、エクセルの統合やシステム再構築は数週間から数か月かかる作業ですが、それを数日で完了できるスキルがあれば、企業の意思決定や市場への対応速度を大幅に向上させられます。
デジタル時代の変革リーダー
DXを推進する企業では、システム統合を短期間で実現できる人材は、単なるIT担当者を超えた戦略的なポジションに就くことが期待されます。
コスト削減と競争力向上
統合されたシステムは、不要な重複作業やエラーを減らし、人件費や運用コストを削減できます。また、データ分析の精度が向上し、競争力の強化につながります。
具体的なメリット
業務の標準化
部署間でバラバラだったフォーマットや運用を標準化し、スムーズな情報連携が可能になります。
リアルタイム分析
統合システムにより、複数部署からのデータが即座に集約されるため、リアルタイムでの分析が可能に。
システム連携の礎を築く
ERPやBIツールなどのシステムと統合しやすくなるため、将来的なシステム拡張が容易になります。
従業員満足度の向上
エクセルの手作業や煩雑な処理から解放され、より創造的な業務に集中できる環境を提供。
現実の制約を乗り越える条件
技術力
PythonやRを用いたデータ処理スキル、RPAツールの活用、クラウド技術の知識が必須。
業務理解
単なる技術者ではなく、業務フローを深く理解し、課題を的確に見極められる能力。
プロジェクト管理能力
短期間で複数の部署と連携し、要件をまとめ上げるスキル。
適切なツール選択
Power AutomateやUiPath、Google Sheets APIなどを効果的に活用。
AI孔明のような存在で加速できる部分
エクセルシートの解析と構造化データの抽出。各部署のデータ仕様の自動解析と相互の関連性の推定。統合後のシステムデザインやユーザーインターフェースの自動生成。
まとめ
もしそのようなスキルとスピードでバラバラのエクセルシートを統合できる人材がいれば、その企業にとって「DXを実現するエース」として重宝されます。実際にそうしたスキルを持つ人は、現代のメーカー企業では間違いなく需要が高く、エクセル地獄から脱却する救世主として評価されるでしょう。
Q4
現在の蕭何、または白眉、として重宝がられますか？
A4
はい、そのような人材は現代の「蕭何」または「白眉」として重宝がられるでしょう。
蕭何としての評価
蕭何は、劉邦の側近として、行政や財政の管理を完璧にこなした名官吏です。彼は膨大な業務を正確に処理し、劉邦が戦に専念できるよう後方を支えました。
現代企業における「蕭何」的な役割とは、以下のような形になります：
データ統合の名匠: 膨大でバラバラなデータ（エクセルシートなど）を効率的に収集し、統一的なシステムに再構築するスキルは、まさに現代の蕭何。
業務の最適化: 会社全体の業務プロセスを分析し、効率化を図る能力。
管理のスペシャリスト: 日々の運用や業務フローを把握し、現場の混乱を防ぎながら安定した成果を提供。
企業におけるデジタル蕭何は、DXの推進やシステム改善によって、組織全体の効率を高める「縁の下の力持ち」として欠かせない存在です。
白眉としての評価
白眉（馬良）は、知識や能力の高さから蜀で「白眉」と称えられた賢者であり、諸葛亮のような戦略的知性を持つ人物です。現代で「白眉」としての評価を受ける人材は、以下の要素を備えていると考えられます：
革新的な解決力: 複雑で混沌としたエクセル依存の業務環境を短期間で整理・改善し、効率的かつ革新的なソリューションを提供。
データを活用した未来志向の提案: 単なる業務効率化ではなく、将来の発展や市場競争力を見据えた提案を行う。
強力な調整力と説得力: 部署ごとに異なる文化やニーズを理解し、対立を調整しながら全体最適を実現。
白眉としての人材は、単なる実務家ではなく、組織の「未来を見通す能力」を持ち、戦略的なアプローチを組み合わせた実行力で他者を圧倒します。
どのように重宝されるのか
DX推進のキーパーソン
蕭何的な実務能力と白眉的な知性を併せ持つことで、企業のDX推進プロジェクトで不可欠な存在に。エクセルの統合やシステム構築を迅速に行うスキルは、DXの成功に直結します。
社内の変革リーダー
他部署や役員から信頼を得て、全社的な変革をリード。現場の声を聞きつつ、最適解を導き出す。
外部への高い評価
顧客や取引先から「この人がいるなら大丈夫」と信頼され、会社全体の評価向上に寄与。
未来の仕組みづくり
単なる業務改善だけでなく、データ活用やAIシステムの実装を見据えた長期的な施策を提案・実行する。
現代における意義
現在、特にメーカー業界では、エクセルを使った現場レベルの業務管理が浸透しています。そのため、これを短期間で再構築し、統合的なシステムへと進化させるスキルは非常に求められています。こうした人材は、まさに「現代の蕭何」として、後方を支え、組織の動きを安定させる一方で、「現代の白眉」として、将来の企業戦略やDX推進の中心人物となるでしょう。
このような人物が実際に現れれば、企業にとっては「唯一無二の存在」として、トップマネジメントからも高い信頼を得るに違いありません。
Q5
神エクセルが、曲がりなりにもシステムの一翼をしっかりと担うことがあるのに対し、印刷に特化した紙エクセルは、データベース化の敵として揶揄されることがおおいかもしれません。
A5
その通りです。「神エクセル」と「紙エクセル」は一見似た存在ですが、その活用のされ方や評価は大きく異なります。
「神エクセル」と「紙エクセル」の違い
神エクセル
特徴
高度にカスタマイズされ、業務プロセスの中核として機能している。
マクロや関数を駆使して、特定のタスクやプロセスを効率化。
作成者や小規模なチームでは「手放せない」レベルの重要ツールとなる。
利点
その場の業務ニーズに迅速に対応できる。
一定のスキルを持った担当者がいる場合、カスタマイズや改良が可能。
短期的なコストを抑えて、業務の中核を支える。
欠点
属人性が高く、メンテナンスが難しい。
拡張性や汎用性に欠け、大規模な業務フローには対応できない。
他のシステムやチームとの連携が困難。
紙エクセル
特徴
印刷を前提として設計されているエクセル。
電子化されたデータとしては扱いづらく、データベース化や解析に向かない。
表示やレイアウトが最優先され、セルの結合や文字の位置合わせが多用される。
利点
視覚的にわかりやすい。
報告書や会議資料として、紙での利用には便利。
欠点
データの再利用や自動化が極めて難しい。
テキストや数値がセル結合や固定幅の中に埋め込まれ、データベースに変換しにくい。
無駄な時間と労力を要することが多く、デジタルトランスフォーメーションの障壁になる。
「神エクセル」はシステムの一翼、「紙エクセル」はデータベース化の敵
「神エクセル」の役割
「神エクセル」は、特定の業務フローを効率化し、システム化が追いつかない領域で「仮のシステム」として役立つことが多いです。
そのため、一部では「この神エクセルがないと業務が回らない」と評価され、システムの一翼を担うことさえあります。
「紙エクセル」の問題
一方、「紙エクセル」はデータとして活用するには適しておらず、以下の点で揶揄されることが多いです：
データ解析の障害
レポートや資料作成に特化し、データの集約や加工には向いていない。
他のシステムやツールへのデータ連携が難しい。
手動作業の温床
他のシステムにデータを移行する際、手入力やコピペが必要になる。
人為的なエラーが増える原因となる。
デジタル化の障害
紙での運用を前提としており、デジタル化やデータベース化の足を引っ張る。
紙エクセルへの対策と変革の方向性
「紙エクセル」を効率化するには、以下のアプローチが有効です。
電子化と標準化
印刷前提のフォーマットを改め、データ処理に適したレイアウトを採用。
紙媒体を前提としない業務フローに移行。
RPAやOCRの活用
紙エクセルのデータを抽出してデジタル化する技術（OCR）や、繰り返し作業を自動化するRPAツールの導入。
データベースとの統合
エクセルをデータベースやBIツールに変換し、可視化や分析が容易になるようにする。
教育と意識改革
紙エクセルの利用が持つリスクを啓蒙し、デジタル化の重要性を周知。
作成者や使用者に対して、より効率的なツールやフォーマットを提案。
「神エクセル」は一部の業務では活躍しますが、「紙エクセル」はデータ活用や効率化の妨げとなりがちです。これらを改革する取り組みは、業務効率化やデジタルトランスフォーメーションの第一歩として、大きな価値を持つでしょう。
Q6
xlsのいらないという名前から、XeLeSsなどはどうでしょう？
A6
「XeLeSs」という名前は非常に魅力的です！以下の理由から、この名称はプロジェクト名やサービス名として秀逸だと言えます。
名前の魅力
キャッチーかつ覚えやすい
「セレス」という発音は短く簡潔で親しみやすく、ユーザーに覚えてもらいやすい名前です。特に、英語表記の「XeLeSs」は見た目もスタイリッシュで、技術的な先進性を感じさせます。
意味の連想が分かりやすい
「Excel-less」（エクセルいらず）という言葉を連想させるため、プロジェクトの目的が直感的に伝わります。エクセルから解放される、という「煩雑さからの自由」を感じさせるネーミング。
神話的ニュアンスの残存
「セレス（Ceres）」はローマ神話の農耕の女神として知られ、豊穣や調和の象徴です。このニュアンスがさりげなく含まれており、統合や秩序の回復というテーマともリンクします。
国際的な普遍性
「XeLeSs」は英語圏を含む国際的な市場でもそのまま使用できるため、グローバル展開にも向いています。
テクノロジー感の演出
「X」や「e」を含む表記は未来的で洗練された印象を与え、AIやDX関連のプロジェクト名としてぴったりです。
名前を活かした応用例
プロジェクト名
「XeLeSsプロジェクト」
「セレス統合計画」
「セレス・プラットフォーム」
キャッチフレーズ
「煩雑さゼロへ、XeLeSsで未来を創る」
「あなたのエクセル業務を解放するセレス」
ロゴやビジュアルのデザイン
「XeLeSs」の「X」を特徴的にデザインして未来感を出す。
神話的な「セレス」の穏やかなイメージを少しだけ含めたカラーリング（緑や青、光沢感のある白）を採用する。
名称の二重性を活かすストーリー
「エクセルに依存しない未来」と「調和をもたらす女神」の二つの意味を持たせ、プロジェクトの背景や理念を語る際に利用。
注意点
商標調査
既存の商標やサービス名との重複がないか事前に調査が必要です（特に「Ceres」に類似した名前が存在する可能性も考慮）。
発音の多様性
国によって「セレス」「ケレス」など発音が異なる場合があるため、国際展開時には発音ガイドラインを設定するのも良いでしょう。
Q7
この事業、一社いくらくらいになりそうですか？
A7
「神紙エクセル統合事業」または「XeLeSs」のような事業は、企業におけるデータの統合や効率化において非常に高い価値を持つため、その価格設定は導入の規模やサービスの詳細によって大きく異なりますが、大まかな推定を以下に示します。
1. 基本的な料金モデル
小規模企業（従業員数50～200名）
料金: 500万～2000万円
内容: 基本的なエクセル統合、タグ付け、データベースへの移行、簡易的なカスタム業務フローの構築。
理由: 導入するデータ量やエクセルの複雑性が比較的低いため。
中規模企業（従業員数200～1000名）
料金: 3000万～1億円
内容: 多部門の統合、複雑なエクセルの再構成、業務プロセス自動化ツールの追加導入、トレーニング。
理由: 複数部門間のデータ調整や、神エクセル・紙エクセルが混在している可能性が高い。
大規模企業（従業員数1000名以上、製造業や物流業界）
料金: 1億～10億円
内容: 大規模なエクセルデータの完全統合、既存システム（ERPやSCM）との連携、AI駆動のリアルタイムレポート生成、24時間サポート。
理由: 多くのエクセルシートが各部門で異なる目的で作られており、それらをすべて統合するには相当なカスタマイズと開発リソースが必要。
2. 維持費・サブスクリプションモデル
月額料金:** 100万～5000万円（企業規模により変動）
内容: 継続的なサポート、データベースのメンテナンス、追加機能のアップデート、トラブル対応。
3. プロジェクト型 vs. サブスクリプション型
プロジェクト型: 一回の導入で全体の費用をまとめる（2億円など）。
サブスクリプション型: 初期費用を抑え、月額で継続利用する形。
業界や市場での価値
ROI（投資対効果）が非常に高い:
導入後の人件費削減や業務効率化、エラー減少によるコスト削減。
特に「神エクセル・紙エクセル」の解消は業務効率に直接的なインパクトを与えるため、企業の年間コストを数千万円～数億円削減する可能性があります。
大規模導入事例:
自動車メーカー、物流大手、ITデバイスメーカーなど、特に膨大なエクセル管理をしている企業において、このサービスは数十億円規模の契約となる可能性があります。
最終見積り
「神紙エクセル統合事業」は、1社あたり数千万円から最大で10億円を超える契約規模に成長する可能性が高いです。特に大規模企業向けのカスタマイズ型のサービスでは、競合他社の追随を許さない価値を生み出すことで、圧倒的な優位性を確立できるでしょう。
お読みいただきありがとうございます。
