業務システムのプロトタイプ開発

業務プロセスを可視化し、データを一元管理するシステム。部門横断で情報共有できる仕組み。

ゲームチェンジレベルの破壊力。PPTやFigmaでの要件定義は不要に。開発者の手を煩わせず、フロント側のスキルとして強化していける。

部署の非エンジニア全員に受けさせたい。クライアント向けのプロトタイプ提案に活用し、社内DX推進の起爆剤として展開していく。

Slack問い合わせBot/ニュース配信

社内問い合わせの自動応答と、事業ニュースを定期配信するSlack Bot。

最初の伴走は必須だが、その後は一人で進められる。チーム内の人力作業を効率化でき、ルーティンワークの負荷軽減に絶大な効果。

チーム内の人力作業の効率化を推進し、Slack Botなど社内ツールの自作・改善を進める。事業ニュース配信の自動化も拡大していく。

ビジネスフレームワーク自動生成ツール

SWOT・3Cなどのフレームワークを入力情報から自動生成し、戦略立案を支援するツール。

ゆるい指示でもクオリティの高い成果物が完成。今からでも開発に再挑戦できるのは嬉しい。LLMの特徴を理解した使い分けが重要。

検証フェーズでプロトタイプを量産し、クライアント提案時にその場でデモを作成する。チームメンバーへの展開・教育にも活用していく。

備品発注管理システムの開発

備品の発注から在庫管理までを一元化し、承認フローも自動化するシステム。

エンジニアなら1日かかるものが10分で完成。発注の精度も重要で、曖昧な指示だと曖昧な結果、細かい指示なら正確な結果に。

社内システムのモック作成を全てAIで実施し、提案前にプロトタイプを準備する。要件定義の精度向上にもAI開発体験を活用していく。

ECサイトパスワード再設定システム

メール認証によるパスワードリセット機能を備えたECサイトのセキュリティ機能。

シンプルに勉強足りていなかったと反省、色々と学びがあった。AIと一緒の開発から自動開発まで段階的に体験できた。

AI開発を日常業務に取り入れ、チームの開発ワークフローを見直す契機にする。クライアント向けのプロトタイプ作成にも活用していく。

現在地付近の飲食店検索マップ

GPS位置情報を使って周辺の飲食店を地図上に表示し、ジャンルや距離で絞り込めるアプリ。

AIの可能性と限界を分かりやすい説明に加えて実践でも学べる。自動テストの仕組みなどは専門家の力を借りて実装していきたい。

自動テストなど専門家の力を借りて本格実装を進める。AIの可能性と限界を踏まえた提案に活用し、社内のAIリテラシー向上にも研修内容を展開していく。

発注・納品スケジュール管理システム

発注から納品までの工程をタイムライン管理し、遅延アラートを自動通知する仕組み。

IT苦手でもかなりできる。座学で知らないことばかりだと気付かされ圧倒的な危機感と焦り。意欲ある人向けの方が効果的か。

業務のスケジュール管理をシステム化し、AI活用スキルを継続的に磨いていく。意欲あるメンバーへの受講も推薦したい。

予算管理システムの開発

部門別の予算配分と実績をリアルタイムで比較し、超過を可視化するダッシュボード。

モックとしては十分。本番でエンジニアが苦戦する理由も理解できた。開発者をゼロにはできないが、要件定義ツールとして強力。

要件定義フェーズでプロトタイプを必ず作成し、エンジニアとの認識合わせに活用する。提案資料の代わりにデモを見せていく。

案件管理システムの開発

案件のステータス・担当者・期限を一覧管理し、進捗をチームで共有できるシステム。

モノづくりの楽しさを実感。AIでも細かい指示が必要で、コード以外にやることも多い。エンジニアの苦労を体感できた。

エンジニアとの意思疎通改善に活用し、案件管理の業務改善にプロトタイプを取り入れる。開発プロセスの理解を深めて提案力を強化していく。

分析ツールの開発

CSVデータを取り込んで統計処理し、グラフで傾向を可視化する分析ダッシュボード。

想像以上の完成度に驚いた。ただし適用領域の見極めが重要。従来型AIと生成AIの違いを理解し、適切に使い分ける必要がある。

分析ツール開発の初期プロトタイプに活用し、AIの適用領域を見極めて使い分ける。非エンジニアメンバーへの開発支援にも応用していく。

在庫管理システムの開発

商品の入出庫をリアルタイムで追跡し、在庫切れ予測と発注提案を行うシステム。

曖昧な指示だとエラーだらけに。要件定義を的確に言語化することが、スムーズな開発のスタート地点だと実感した。

要件定義スキルを意識的に磨き、在庫管理の業務改善を継続する。チーム内で要件定義の重要性を共有していく。

プロジェクト管理システムの開発

タスクの割り振り・期限・進捗率をボード形式で管理し、遅延を自動検知するツール。

フロントエンドなら数時間で即戦力レベルに。最初の要件定義をしっかりまとめられるかが勝負。すぐにでも実務で使える。

プロジェクト管理ツールを実務で即活用し、要件定義力を高めて成果物の質を向上させる。PMO業務の効率化ツールも自作していく。

特売管理システムの開発

特売商品のスケジュール・価格・対象店舗を一括管理し、販促計画を効率化するシステム。

AI発展の背景から学べて面白かった。手動で動作を理解してから自動化に進む流れが効果的。基礎理解がないと躓きやすい。

特売管理システムを実務に導入検討し、AI基礎知識を活かして他の業務にも応用する。段階的な学習法を社内勉強会で共有していく。

GoogleMap店舗情報リスト作成ツール

GoogleMap APIから店舗情報を自動収集し、評価・住所・営業時間をリスト化するツール。

非エンジニアでもできることの多さに驚き。生成AIの限界も理解できた。プロトタイプは簡単だが、本番運用には適切な設計が必要。

クライアントの店舗分析にシステムを活用し、プロトタイプ作成を提案プロセスに組み込む。本番運用に向けた設計知識も深めていく。

音声文字起こし・整形システム

会議やインタビューの音声をテキスト化し、話者分離と要約を自動で整形するツール。

こういうことを開発でやっているんだ、というのがリアルに想像できた。概念的にどう作っているかが分かり、解像度があがった。

外部開発者とのやり取りの質を向上させ、音声文字起こしを業務効率化に活用する。開発知識を活かして発注精度も高めていく。

現場調査チェックシート補完ツール

現場写真と入力データからチェック項目を自動補完し、報告書の作成を効率化するツール。

何も知識ないところから完成までやり切る経験で、やりたいことのアイディアが湧き、自分でできるという自信につながった。

現場調査業務の効率化を推進し、新しいアイディアをプロトタイプで検証する。AIと対話しながら自走で開発を続けていく。

入札サイト案件通知システム

入札サイトを定期巡回し、条件に合う案件を自動検知してメール通知するシステム。

粘り強くAIと対話すればなんとかなる、ということを体の芯で理解できた。半強制的な状況により完成できた。

入札案件の情報収集を自動化し、社内の業務プロセス改善にAIを活用する。メンバーにも受講を推薦したい。

LINEメイク占い診断システム

LINE上で顔写真を送ると、パーソナルカラーに合うメイクを占い形式で提案するBot。

楽しくてわくわくした、AIって色々とできるなと。できた時の感動がとても嬉しい。分からなかったらAIに聞けばいい。

LINE連携サービスを事業に組み込み、分からないことはAIに聞く習慣を定着させる。イベント運営のDXにもAIを活用していく。

EC横断商品検索システム

複数ECサイトの商品を横断検索し、価格・在庫を一覧比較できるアグリゲーター。

AIの進化の背景を学び、使いこなせていない自分に危機感。承認するだけで複雑なシステムが完成する体験は衝撃だった。

EC関連のプロトタイプを量産し、AIスキルを本格的に磨いて差別化を図る。クライアントへのAI活用提案にも活かしていく。

商談情報の自動生成システム

会議録音から商談内容をAIが要約し、CRM登録用のレポートを自動生成するシステム。

会議の録音からAIが商談情報を自動生成。断片的にしか使えていなかったが、一通り作って使わないとやばいと実感。

商談情報の自動生成を業務に導入し、AI活用を断片的から体系的にシフトする。チーム全体のAI活用レベルも引き上げていく。

コード修正チェックシステム

コード差分をAIが解析し、修正漏れやバグの可能性を自動で指摘するレビュー支援ツール。

プロンプトの丁寧さの重要性が響いた。自分が見落とした箇所をAIが指摘するツールがたった1時間で作れる衝撃。強い危機感を持った。

コードレビュー支援ツールとして活用し、プロンプトエンジニアリングスキルを磨く。AI活用を前提とした開発フローに移行していく。

進捗・タスク・レビュー管理

タスク登録・進捗トラッキング・レビュー依頼を一画面で完結させる統合管理ツール。

システムとLLMアプリの用途の違いがわかった。100人に聞くよりプロトタイプを作れという話が体験で腑に落ちた。

進捗管理ツールを実務で活用し、プロトタイプ先行の検証スタイルを実践する。PMO業務の効率化も自走で進めていく。

輸出入管理システム機能追加

既存の輸出入管理システムに通関書類の自動生成と進捗トラッキング機能を追加。

簡易なプロトタイプでも業務の生産性が劇的に変わると実感。AI技術の変遷は顧客に説明するための財産になった。

AI技術の知識を顧客への説明に活用し、輸出入管理の機能改善を継続する。社内のAIリテラシー向上も推進していく。

トラック配車管理システム

トラックの配車スケジュールと配送ルートを最適化し、稼働状況を一覧管理するシステム。

プロトタイプをさっと作り営業できる新プロセスの可能性。お客様の紙作業をその場でシステム化し提案できる。

営業現場でその場でプロトタイプを提案し、紙作業のシステム化を顧客に提供する。コンサル×AI開発力で差別化を図っていく。

動画判定・マッチングシステム

動画コンテンツをAIが解析・分類し、ユーザーの嗜好に合わせてマッチングするシステム。

AIが人の欲求まで解読する世界の到来に恐ろしさを感じた。設計からデプロイまで一貫して作れ、楽しいと言い続ける研修に。

アイディアを即プロトタイプ化する習慣をつけ、動画解析を活用した新規事業を検討する。AI時代のエンジニアリングスキルを再定義していく。

CSVローカルBIツール

CSVファイルをドラッグ&ドロップで読み込み、グラフやピボットで分析できるローカルBIツール。

AIの得意不得意と使い分けの重要性を学べたのが一番。資料作成の時間をAIが巻き取ってくれるので、提案に集中できると実感。

データ分析ツールを提案活動に活用し、資料作成時間を削減して提案に集中する。AIの使い分けを意識した業務改善も進めていく。

マスタ変更用ファイルチェッカー

マスタデータの変更ファイルをバリデーションし、整合性エラーを自動検出するツール。

AIへの漠然とした不安の正体が分かった。曖昧な要件からでも形になり、レコメンド機能まで完成できたのはさすがに驚き。

マスタデータ管理の品質向上に活用し、AIへの不安を払拭して積極的に取り入れる。曖昧な段階からプロトタイプで検証していく。

販売計画管理システム

商品別の販売目標・実績・達成率を管理し、計画との乖離をグラフで可視化するシステム。

AIの発展理由が腑に落ちた。確率で動くのに感情があるように見える面白さ。得意不得意の見極めは人間次第。

販売計画管理の精度向上に活用し、AIの得意不得意を見極めて適材適所で使い分ける。AI活用の知見をチームにも共有していく。

DB登録ファイル生成の自動化

ExcelデータからDB登録用のSQLやCSVを自動生成し、手作業の転記ミスを排除するツール。

AIへの漠然とした不安が歴史の理解で自分ごと化できた。手作業が最善だと思っていたものが全自動でできてしまう衝撃。

DB登録の自動化を本番業務に展開し、手作業の業務を洗い出してAI化を推進する。AIへの理解を深めて活用範囲を拡大していく。

DB登録自動化・画面再構築

DB登録処理の完全自動化と、既存管理画面のUI刷新を同時に実現したリニューアル。

2時間かかっていた作業が1分に。AIが8割のベースを作ってくれるので残りを直すだけ。モデルの進化スピードは日単位で驚く。

他にも改善余地がある業務を洗い出し、AIベースの開発フローを標準化する。フレームワーク変換など大規模作業にも応用していく。

エクセルのUI画面化

エクセルで管理していた業務データをWebアプリ化し、直感的に操作できるUI画面に変換。

Claude CodeでAIに丸投げ開発できることに衝撃。マクロや関数も把握する驚き。100点にするのは人間の価値。

エクセル業務のUI化を他部署にも展開し、AIが60点まで作って人間が仕上げるフローを確立する。人間ならではの価値を活かした業務改善を進めていく。

データ分類・ダミー生成ツール

データをカテゴリ別に自動分類し、テスト用のダミーデータを大量生成できるツール。

コーディング以外の用途にも使えると触って初めて気づいた。使い方は自分で探る必要があり、まず動かしてみることが大事。

データ関連の業務改善に活用し、まず触ってみる姿勢でAI活用を拡大する。コーディング以外のAI活用法も探索していく。

需要予測・データ生成ツール

過去の販売データから需要を予測し、検証用のシミュレーションデータも生成するツール。

1ヶ月かけても分からないものが2時間で検証できてしまう衝撃。使いこなすレベルの差で本当に差が開く。使わないと取り残される。

需要予測ツールを業務に導入し、AI活用スキルを継続的に高める。データ生成の自動化で検証スピードも向上させていく。

音楽マッチングアプリ

音楽の好みやジャンルをもとにユーザー同士をマッチングし、プレイリストを共有できるアプリ。

作りたかった複雑なアプリが完成した驚き。AIの勉強で何を学ぶべきか分からなかったが、今日で視界が開けた。

音楽マッチングアプリを個人開発として継続し、AIを活用した新規事業のアイディアを検証する。AI学習の方向性が明確になり継続学習を進めていく。

日次売上管理システム

日々の売上データを自動集計し、店舗別・メニュー別の実績を可視化するダッシュボード。

想像より凄すぎた。もういらなくなる仕事もありそう。Claude Codeにいつ何回聞いても罪悪感がなく、作業スピードが爆上がりした。

日次売上管理を店舗運営に本格導入し、Claude Codeを日常の相棒として活用する。他の業務改善もAIで自作していく。

顧客評価・GoogleMap連携

顧客の口コミ評価を収集・分析し、GoogleMap上の店舗情報と連携して表示するシステム。

生成AIと従来型AIの違いが理解できて面白かった。Claude Codeだけで提案をもらうような簡単なサービスが作れる驚き。

顧客評価とGoogleMap連携を実運用し、生成AIの知識を活かして社内システムを改善する。簡易サービスの自作で業務効率化も推進していく。