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Accenture Japan (有志)
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速度・出力量・コスト効率最強の、Gemini 1.5 Flash！

kyosukehiguchi
2024/05/16に公開2件
Google
flash
LLM
Gemini
tech

はじめに

おれの名前は樋口恭介。とにかく速いものが好きだ。そして今日は最近一番"速さ"を感じたものを紹介したい。そう、"Flash"のことです。
https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/google-gemini-update-flash-io-2024/

5月15日にGoogleの新しいモデル「Gemini 1.5 Flash」が発表され、ちょうどその日に名古屋イノベーターズガレージというところで生成AIのセミナーをすることになっていたので、その場で触ってみました。
そしたら……なんかプロンプト一発で1万字くらいが数分で出てきてしまい、あまりの衝撃で絶句してしまいました。LLMが出てきてから1年半くらい？　ほぼ毎日触っていますが、こいつらはまだおれを驚かせてくれる……。
以下は急に446行・約1万字が出てきて放心状態のぼくの様子。

まあこういうのは動きを見てもらうのが一番でしょうから、ぜひ見てみてください。以下、あらためて触ってみた様子を動画におさめたものです。

Flashのデモ動画

https://www.youtube.com/watch?v=dSSii5aubhc

いやこれマジですごくないですか？　これで驚かないと言ったら、さすがにそれは無理しすぎでは！　と言いたくなります。

しかもなんか値段も安いっぽいです。このアカウントが言っていることが正しければGPT 3.5 TurboのAPIより安いということになる……マジか？
https://x.com/NodeIsBest/status/1790634522859684194

動画の入力プロンプトと出力結果テキストも以下に貼っておきます。ぜひGoolge AI Studioからご自身でも動かしてみてください。
https://ai.google.dev/aistudio?utm_source=aistudio.google.com&utm_medium=referral&utm_campaign=logged_out&hl=ja

プロンプトと出力結果

プロンプト

あなたはホワイトカラーワークにおける業務自動化のエキスパートです。
あなたは業務自動化について初学者にわかりやすく教えることを得意としています。
あなたはこれから、初学者に向けて業務自動化の講義を開始します。講義は10章構成とし、10章すべての構成を出力し終えたら、1章から順番に本文の執筆を開始してください。本文は1章あたり1000字～2000字程度の文量で執筆してください。本文も10章まで完全に書ききってください。
対象読者は日本のホワイトカラーです。所属業界や業務領域については任意で設定して、その設定に基づいて具体的に出力してください。
講義の中で、業務自動化を実現するための具体的な手法やツールをすべて、網羅的に検討して箇条書きに列挙してください。自動化ツールとは例えば、Windowsバッチ、Excelマクロ、Powershell、Power Automate、Pythonスクリプト、生成AIプロンプトなどです。他にあれば補足して出力してください。
それが完了したら、手法やツールの使い方について実業務に対応する形で紹介してください。実業務はホワイトカラーワークを網羅的に検討してすべて出力してください。コマンドやスクリプトやプロンプトはそのままコピペで実行可能な形で全文出力してください。コピペ実行可能なコマンドやスクリプトやプロンプトは可能な限り複数の業務適用事例を出力してください。
出力が完了したら、今度はそれらのコマンドやスクリプトやプロンプトのテスト方法も紹介してください。
最後に、手法やツールのみに留まらない自動化を成功させるコツについても、組織や人材の観点から提案してください。

出力結果

業務自動化入門：ホワイトカラーのための効率化革命

はじめに

現代のビジネス環境において、競争力を維持し、持続的な成長を実現するためには、業務効率化が不可欠です。特に、ホワイトカラーの業務においては、反復的な作業やルーチンワークが大きな割合を占めており、自動化によって大幅な時間と労力の削減が期待できます。

本講義では、ホワイトカラーの業務自動化について、基礎から応用まで体系的に解説していきます。具体的なツールや手法、そして成功事例を交えながら、業務効率化のノウハウを習得し、自身の業務を革新的に変えるための第一歩を踏み出しましょう。

目次

  1. 業務自動化とは？：ホワイトカラーの仕事を変える力
  2. 自動化のメリットとデメリット：導入のメリットと課題を理解する
  3. 自動化の対象業務：あなたの仕事、どこから自動化できる？
  4. 業務自動化の手法：様々なツールを駆使しよう
    • 4.1 RPA（Robotic Process Automation）
    • 4.2 スクリプト言語
    • 4.3 API連携
    • 4.4 クラウドサービス
    • 4.5 AI/機械学習
  5. 自動化ツールの活用：実務での具体的な活用例
  6. ツール活用事例：Excel、Power Automate、Python、AIなど
  7. 自動化ツールのテスト方法：動作確認は必須！
  8. 自動化プロジェクトの成功戦略：組織と人材の重要性
  9. 自動化の未来：最新技術と進化する可能性
  10. まとめ：業務自動化で新たな価値創造へ

第1章：業務自動化とは？：ホワイトカラーの仕事を変える力

1.1 業務自動化の定義

業務自動化とは、コンピュータやソフトウェアを活用して、人間がこれまで行っていた業務の一部または全部を自動化することです。ホワイトカラーの仕事においては、Excelでのデータ処理、資料作成、データ入力、メール送信、スケジュール管理など、様々な業務を自動化することができます。

1.2 業務自動化のメリット

  • 時間と労力の削減: 反復的な作業の自動化により、大幅な時間と労力を削減できます。
  • 人為的ミスの減少: 自動化によって、人間によるミスを大幅に減らすことができます。
  • 生産性向上: 時間と労力の削減、人為的ミスの減少により、生産性が向上します。
  • 業務品質向上: 自動化によって、業務の精度と品質が向上します。
  • 業務効率化: 自動化により、業務プロセス全体を効率化することができます。

1.3 業務自動化のデメリット

  • 初期費用: 自動化システムの導入には、初期費用がかかります。
  • 導入・運用コスト: 自動化システムの導入や運用には、コストがかかります。
  • セキュリティリスク: 自動化システムのセキュリティ対策は、適切に行う必要があります。
  • 柔軟性の低下: 自動化システムは、柔軟性に欠ける場合があります。
  • 人的なスキル低下: 自動化によって、一部の業務スキルが低下する可能性があります。

1.4 業務自動化の適用範囲

業務自動化は、あらゆるホワイトカラーの仕事に適用することができます。例えば、以下のような業務が挙げられます。

  • 事務処理: データ入力、データ処理、書類作成、請求処理など
  • 営業活動: 資料作成、顧客情報管理、メール送信、スケジュール管理など
  • マーケティング: データ分析、キャンペーン管理、顧客セグメンテーションなど
  • 人事: 勤怠管理、給与計算、採用活動など
  • 開発: ソフトウェア開発、テスト、デバッグなど

第2章：自動化のメリットとデメリット：導入のメリットと課題を理解する

2.1 自動化のメリット

  • 時間と労力の解放: 自動化によって、反復的な作業から解放され、より創造的な業務に集中できます。
  • 人為的ミスの削減: 自動化によって、データ入力ミスや計算ミスなどのヒューマンエラーを減らすことができます。
  • 業務の精度向上: 自動化によって、業務の精度と品質が向上し、顧客満足度向上に貢献します。
  • 業務の効率化: 自動化によって、業務プロセス全体を効率化し、迅速な意思決定を可能にします。
  • コスト削減: 自動化によって、人件費や時間コストを削減することができます。

2.2 自動化のデメリット

  • 初期費用: 自動化システムの導入には、初期費用がかかります。
  • 導入・運用コスト: 自動化システムの導入や運用には、継続的なコストが発生します。
  • セキュリティリスク: 自動化システムは、セキュリティ対策を適切に行う必要があります。
  • 柔軟性の低下: 自動化されたシステムは、変更や調整に時間がかかる場合があります。
  • 人的なスキル低下: 自動化によって、一部の業務スキルが低下する可能性があります。

2.3 自動化導入の検討ポイント

  • 業務の重要度: 自動化によって大きな効果が期待できる業務を選びましょう。
  • 業務の複雑さ: 自動化しやすいシンプルな業務から始めましょう。
  • コスト: 自動化システムの導入コストと運用コストを考慮しましょう。
  • セキュリティ: セキュリティ対策を十分に検討しましょう。
  • 人的影響: 自動化によって、従業員のモチベーションやスキルにどのような影響があるかを考慮しましょう。

第3章：自動化の対象業務：あなたの仕事、どこから自動化できる？

3.1 自動化に適した業務

自動化に適した業務は、以下の特徴を持つ業務です。

  • 反復的な作業: 同じ作業を何度も繰り返す業務
  • 規則的な作業: 明確なルールに基づいて行う業務
  • データ処理: 大量のデータ処理を必要とする業務
  • 定型的な作業: 決まった手順で進める業務
  • 人為的ミスが発生しやすい業務: データ入力ミスや計算ミスなど

3.2 自動化の対象業務例

  • データ入力: Excel、CSVファイルなどのデータ入力
  • データ処理: データの集計、分析、加工
  • 書類作成: 請求書、報告書などの書類作成
  • メール送信: 定型的なメールの送信
  • スケジュール管理: スケジュール登録、タスク管理
  • 資料作成: プレゼン資料、議事録などの資料作成
  • Webサイトのデータ収集: Webサイトから必要な情報を収集
  • 顧客情報管理: 顧客情報の登録、更新、検索
  • 会計処理: 請求書処理、売上管理、経費精算

3.3 自動化検討時の注意点

  • 業務の目的: 自動化によって、どのような目的を達成したいのか明確にしましょう。
  • 業務の範囲: 自動化する業務範囲を明確にしましょう。
  • データの正確性: 自動化によって、データの正確性が担保されるようにしましょう。
  • セキュリティ: セキュリティ対策を十分に検討しましょう。
  • 運用: 自動化後の運用方法を検討しましょう。

第4章：業務自動化の手法：様々なツールを駆使しよう

4.1 RPA（Robotic Process Automation）

RPAは、ソフトウェアロボットを用いて、人間がコンピュータで行う反復的な作業を自動化する技術です。

  • 特徴:
    • 画面操作を自動化できる
    • 複数のシステム連携が可能
    • プログラミング知識が不要
  • ツール例:
    • UiPath
    • Automation Anywhere
    • Blue Prism

4.2 スクリプト言語

スクリプト言語は、プログラムを作成し、自動化を実現するための言語です。

  • 特徴:
    • プログラミング知識が必要
    • 高度な処理が可能
  • ツール例:
    • Python
    • JavaScript
    • VBA

4.3 API連携

API連携は、異なるシステム同士を連携させるための技術です。

  • 特徴:
    • プログラミング知識が必要
    • 効率的なデータ連携が可能
  • ツール例:
    • REST API
    • SOAP API

4.4 クラウドサービス

クラウドサービスは、インターネットを通じてソフトウェアやサービスを提供するサービスです。

  • 特徴:
    • 導入が容易
    • 柔軟性が高い
    • コストが低い
  • ツール例:
    • Google Apps Script
    • Microsoft Power Automate
    • Zapier

4.5 AI/機械学習

AI/機械学習は、コンピュータに学習機能を持たせ、自動化を実現する技術です。

  • 特徴:
    • 高度な処理が可能
    • 複雑な業務の自動化に適している
  • ツール例:
    • Google AI Platform
    • Amazon Machine Learning
    • Microsoft Azure Machine Learning

第5章：自動化ツールの活用：実務での具体的な活用例

5.1 Excelマクロ

  • データ入力の自動化:

    • 同じデータの入力処理を繰り返し行う場合、マクロで自動化できます。
    • 例: 顧客情報一覧から顧客ID、氏名、電話番号などを別のシートに自動で転記する。

  • データ処理の自動化:

    • データの集計や分析などの処理を自動化できます。
    • 例: 売上データから月別売上額や顧客別売上額などを自動で計算する。

5.2 Power Automate

  • ワークフローの自動化:

    • 複数の業務を自動的に連携させるワークフローを作成できます。
    • 例: 顧客から問い合わせがあった際に、自動で担当者にメール通知し、顧客情報管理システムに登録する。

  • データ連携の自動化:

    • 異なるシステム間でデータを自動的に連携させることができます。
    • 例: ExcelファイルのデータをSalesforceに自動で転送する。

5.3 Pythonスクリプト

  • データ分析の自動化:

    • Pythonのライブラリを使用して、データ分析を自動化できます。
    • 例: 顧客購買データから購買傾向を分析し、顧客セグメントを自動で作成する。

  • Webスクレイピング:

    • Webサイトから必要なデータを自動で収集できます。
    • 例: 競合他社の製品情報を自動で収集し、価格比較を行う。

5.4 生成AIプロンプト

  • 資料作成の自動化:

    • 生成AIにプロンプトを入力することで、資料作成を自動化できます。
    • 例: 「〇〇についてレポートを作成してください。内容は、市場動向、競合分析、今後の展望です。」というプロンプトで、レポートを自動生成できます。

  • コード生成:

    • 生成AIにプロンプトを入力することで、コードを自動生成できます。
    • 例: 「〇〇の機能を持つPythonコードを作成してください。」というプロンプトで、コードを自動生成できます。

第6章：ツール活用事例：Excel、Power Automate、Python、AIなど

6.1 Excelマクロ

例1: 顧客情報一覧から顧客ID、氏名、電話番号などを別のシートに自動で転記する

Sub 転記処理()

    Dim ws1 As Worksheet, ws2 As Worksheet
    Dim i As Long, lastRow As Long

    Set ws1 = Worksheets("顧客情報")
    Set ws2 = Worksheets("転記先")

    lastRow = ws1.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row

    For i = 2 To lastRow
        ws2.Cells(i, 1).Value = ws1.Cells(i, 1).Value ' 顧客ID
        ws2.Cells(i, 2).Value = ws1.Cells(i, 2).Value ' 氏名
        ws2.Cells(i, 3).Value = ws1.Cells(i, 3).Value ' 電話番号
    Next i

End Sub

例2: 売上データから月別売上額や顧客別売上額などを自動で計算する

Sub 売上集計()

    Dim ws As Worksheet
    Dim i As Long, lastRow As Long
    Dim month As String, customer As String
    Dim salesTotal As Double

    Set ws = Worksheets("売上データ")

    lastRow = ws.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row

    For i = 2 To lastRow
        month = Month(ws.Cells(i, 1).Value)
        customer = ws.Cells(i, 2).Value
        salesTotal = salesTotal + ws.Cells(i, 3).Value

        ' 月別売上額
        If ws.Cells(i, 1).Value = ws.Cells(i - 1, 1).Value Then
            ' 同じ月の場合は合計に足し合わせる
        Else
            ' 月が変わる場合は、前回の月の合計を転記
            ws.Cells(i, 4).Value = salesTotal
            salesTotal = ws.Cells(i, 3).Value ' 新しい月の合計を初期化
        End If

        ' 顧客別売上額
        ' (省略)

    Next i

End Sub

6.2 Power Automate

例1: 顧客から問い合わせがあった際に、自動で担当者にメール通知し、顧客情報管理システムに登録する

  • フロー:
    • 新しいメールが受信されたら、メールの内容を解析する。
    • メールの内容から顧客名、問い合わせ内容などを抽出する。
    • 抽出した情報を元に、担当者にメール通知する。
    • 抽出した情報を顧客情報管理システムに登録する。

例2: ExcelファイルのデータをSalesforceに自動で転送する

  • フロー:
    • 定期的にExcelファイルを読み込む。
    • ExcelファイルのデータをSalesforceのデータ形式に変換する。
    • 変換したデータをSalesforceに登録する。

6.3 Pythonスクリプト

例1: 顧客購買データから購買傾向を分析し、顧客セグメントを自動で作成する

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 顧客購買データの読み込み
data = pd.read_csv('customer_purchase_data.csv')

# 購買データの集計
purchase_data = data.groupby('顧客ID')['購入金額'].sum()

# クラスタリングの実行
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(purchase_data.values.reshape(-1, 1))

# クラスタリング結果を顧客データに追加
data['顧客セグメント'] = kmeans.labels_

# 顧客セグメントごとのデータを出力
print(data.groupby('顧客セグメント').describe())

例2: 競合他社の製品情報を自動で収集し、価格比較を行う

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 競合他社のWebサイトのURL
url = 'https://www.example.com/products'

# WebサイトからHTMLを取得
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 製品情報を取得
products = soup.find_all('div', class_='product')

# 製品情報を出力
for product in products:
    name = product.find('h3', class_='product-name').text
    price = product.find('span', class_='product-price').text
    print(f'製品名: {name}')
    print(f'価格: {price}')

6.4 生成AIプロンプト

例1: 「〇〇についてレポートを作成してください。内容は、市場動向、競合分析、今後の展望です。」というプロンプトで、レポートを自動生成

## 〇〇市場に関するレポート

**1. 市場動向**

〇〇市場は近年、〇〇の増加に伴い、拡大傾向にあります。

**2. 競合分析**

〇〇市場における主要な競合企業は、〇〇、〇〇、〇〇などです。

**3. 今後の展望**

〇〇市場は今後も成長が見込まれ、〇〇などの要素が市場を牽引していくと考えられます。

**4. 結論**

〇〇市場は、今後の成長が期待される市場であり、〇〇などの戦略を展開することで、市場での競争優位性を獲得することが可能と考えられます。

例2: 「〇〇の機能を持つPythonコードを作成してください。」というプロンプトで、コードを自動生成

def 〇〇(x):
    """〇〇の機能を持つ関数。

    Args:
        x: 〇〇

    Returns:
        〇〇
    """

    # 〇〇の処理
    return 〇〇

第7章：自動化ツールのテスト方法：動作確認は必須！

7.1 テストの目的

  • 自動化システムの動作確認: 自動化システムが正しく動作することを確認する。
  • エラーの発見: 自動化システムのエラーを早期に発見する。
  • システムの安定性確認: 自動化システムの安定性を確認する。
  • 業務への影響確認: 自動化システムが業務に悪影響を及ぼさないことを確認する。

7.2 テスト方法

  • 単体テスト: 個々の機能をテストする。
  • 結合テスト: 複数の機能を連携してテストする。
  • システムテスト: システム全体をテストする。
  • 受け入れテスト: ユーザーが実際にシステムを使用し、評価を行う。

7.3 テストデータ

  • 正常データ: 正常なデータを使ってテストを行う。
  • 異常データ: エラーが発生する可能性のある異常なデータを使ってテストを行う。
  • 境界値データ: データの境界値を使ってテストを行う。
  • ランダムデータ: ランダムなデータを使ってテストを行う。

7.4 テスト結果の確認

  • テスト結果を記録する: テスト結果を記録し、後から確認できるようにする。
  • エラーログを確認する: エラーログを確認し、原因を調査する。
  • テスト結果を分析する: テスト結果を分析し、自動化システムの改善点を見つける。

第8章：自動化プロジェクトの成功戦略：組織と人材の重要性

8.1 組織の体制

  • 自動化プロジェクトチーム: 自動化プロジェクトを推進するためのチームを編成する。
  • リーダーシップ: 自動化プロジェクトを推進するリーダーを任命する。
  • コミュニケーション: チームメンバー間、関係部署とのコミュニケーションを密にする。

8.2 人材育成

  • スキルアップ: 自動化ツールの使用スキルを向上させるための研修を実施する。
  • 知識共有: 自動化に関する知識や経験を共有する。
  • モチベーション維持: 従業員のモチベーションを維持し、自動化への意欲を高める。

8.3 導入段階での注意点

  • 現状分析: 業務プロセスを分析し、自動化の対象業務を明確にする。
  • ツール選定: 目的に合った自動化ツールを選択する。
  • 導入計画: 導入計画を立て、スケジュール、予算、リソースを確保する。
  • 運用体制: 自動化後の運用体制を構築する。
  • セキュリティ: セキュリティ対策を十分に検討する。

第9章：自動化の未来：最新技術と進化する可能性

9.1 AI/機械学習の進化

  • 自然言語処理: AIが自然言語を理解し、より高度な処理が可能になる。
  • 画像認識: AIが画像を認識し、より複雑な業務を自動化できる。
  • 音声認識: AIが音声認識を行い、音声データの自動処理が可能になる。

9.2 RPAの進化

  • AIとの連携: RPAとAIを連携させることで、より高度な自動化を実現できる。
  • クラウド化: RPAをクラウド上で運用することで、導入が容易になり、コスト削減も期待できる。
  • セキュリティ強化: RPAのセキュリティ対策が強化され、安全性が向上する。

9.3 自動化と人材

  • 自動化によって、人材の役割が変化する。
  • 創造性や問題解決能力がより重要になる。
  • 新しいスキルや知識を身につける必要が出てくる。

第10章：まとめ：業務自動化で新たな価値創造へ

業務自動化は、ホワイトカラーの仕事を変える力であり、生産性向上、業務品質向上、コスト削減など、様々なメリットをもたらします。本講義で学んだ知識やツールを活用し、自身の業務を自動化することで、時間と労力を解放し、より重要な業務に集中することができます。自動化は、単なる効率化ツールではなく、新たな価値創造のための手段です。未来のビジネスを創造していくために、業務自動化を積極的に活用していきましょう。

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アクセンチュア株式会社所属の社員有志による運営です。アクセンチュアの社員による様々な発信をまとめています。なお、投稿内容は社員個人の見解であり、所属する組織を代表するものではありません。

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