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生成AIがあったから、一人でもDX推進できた話

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「一人で何でもやってください」

そう言われたのが、2024年1月。従業員12人のアルミダイカスト製造業に転職した時です。

IT環境はほぼゼロ。私一人でDX推進を担当することになりました。

普通なら「無理だろ...」って思うところですよね。

でも私は、「いけるやろ」 って思ってました。

なぜなら、生成AIがあったから。

生成AIとの出会いは、入社する前だった

2023年の終わり頃、エンジニア仲間から「Claude使ってみたら？」って紹介されたんです。

当時の私は、SES企業でシステム開発をやってました。Vue.js、Python、AWSとか触ってて、コードは書ける。でも、効率が悪いなって感じてた。

「もっと速く開発できないかな」

そう思ってた時に、Claudeと出会いました。

最初は半信半疑でしたよ。「AIでコード生成？本当に使えるの？」って。

でも、試しに使ってみたら...

文章生成が、めちゃくちゃ速い。

提案書とか、設計書とか、メールとか。自分で書いたら1時間かかるようなものが、15分で形になる。

コード生成も、かなり使える。

「こういう関数作って」って頼んだら、数秒で返してくれる。しかも、だいたい動く。

「これは使える」って、その時に確信しました。

その後すぐ、Cursorっていうエディタも使い始めて。

Cursorは、VSCodeベースなんですけど、AIが統合されてて、コードを書きながらリアルタイムで補完してくれる。

「これがあれば、一人でも大規模開発できるな」

って思いましたね。

で、そのスキルを持った状態で、2024年1月に製造業に転職したんです。

「一人でDX推進」を任されたけど、怖くなかった

入社初日、社長から言われました。

「IT環境、ほぼゼロです。でも、DX推進やってください。予算はあまりないけど、必要なものは相談してください」

普通なら、プレッシャーですよね。

でも私は、「生成AIがあるから、なんとかなる」 って思ってました。

実際、やることは山ほどありました：

  • 産業機器へのIoT導入
  • データ収集アプリの開発（Python）
  • ダッシュボードの開発（Next.js）
  • 業務効率化ツールの開発（Google Spreadsheet・GAS）
  • NASサーバー構築
  • WiFi環境整備
  • ネットワーク管理
  • ドメイン管理

これ全部、一人でやるんです。

しかも、現場作業もやりながら。

GASのコードも、書いたことなかった

例えば、Google Apps Scriptで業務効率化ツールを作る時。

私、GASのコード、実は書いたことなかったんですよ。

でも、Claudeに聞けばいい。

「Google Spreadsheetの特定のシートからデータを取得して、別のシートに転記するGASのコードを書いてください」

そしたら、Claudeが数秒で返してくれる。

function transferData() {
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  const sourceSheet = ss.getSheetByName('元データ');
  const targetSheet = ss.getSheetByName('転記先');
  
  const data = sourceSheet.getDataRange().getValues();
  targetSheet.getRange(1, 1, data.length, data[0].length).setValues(data);
}

コピペして実行したら、動いた。

「GAS、書いたことないけど、なんとかなるな」

って思いましたね。

もちろん、最初から完璧に動くわけじゃないです。エラーが出ることもある。

でも、そのエラーメッセージをClaudeに見せれば、「ここが問題です」って教えてくれる。

修正案も出してくれる。

こうやって、「できないこと」が「できること」に変わっていく。

現場作業中の隙間時間が、開発時間になった

製造現場にいると、機械のサイクルタイムっていう隙間時間があるんですよ。

ダイカストマシンが製品を作ってる間、2〜3分くらい待つ時間。

この時間、普通は何もできないんです。

でも、Cursorを使い始めてから、この隙間時間が開発時間になりました。

  1. サイクルタイムの隙間にPCを開く
  2. Cursorに「この関数を実装して」って指示を入力
  3. 機械が止まる
  4. 製品を取り出して、次の作業
  5. また隙間時間
  6. PCを開くと、コードができてる
  7. 動作確認

これ、実質無限に開発時間が取れるってことなんですよ。

現場作業中でも、開発が進む。

もちろん、集中して開発する時間も必要ですけど、この「隙間時間開発」ができるようになったのは、本当に大きかった。

Cursor vs Claude：使い分けのコツ

2年間使ってきて、だんだん使い分けが分かってきました。

Cursorを使う場面

  • コーディング（Python、TypeScript、GAS）
  • バグ修正（エラーが出た時、すぐに相談）
  • リファクタリング（コードをきれいにしたい時）
  • 設計書の修正（Markdownで書いた設計書の調整）

Cursorが得意なのは、複数のプロジェクトファイルのコンテキストを保持してコーディングを実施すること。

例えば、Next.jsでダッシュボードを作ってる時、pages/とcomponents/とlib/の3つのディレクトリにまたがってコードを書く必要がある。

Cursorは、この3つのディレクトリのファイル全部を理解した上で、整合性のあるコードを生成してくれる。

Claudeを使う場面

  • アイデア出し（「こういう課題があるんだけど、どう解決する？」）
  • 企画（DX推進の方針を考える時）
  • 設計（システムの全体像を整理する時）
  • 提案書作成（経営層に見せる資料）
  • メール文章作成（ベンダーへの要件定義メール）
  • 課題解決（抽象的な問題を構造化する）
  • 技術情報調査（「Next.jsの最新のベストプラクティスは？」）
  • 長文を作成する時（特にドキュメント関連）

Claudeが得意なのは、Cursorよりも文章が人に寄り添っていること。

例えば、経営層に見せる「DX推進に向けた現状課題分析と投資方針」っていう資料を作った時。

私がバラバラに書いたメモをClaudeに見せて、「これを経営層向けの資料にまとめて」って頼んだら、すごくきれいに構造化してくれた。

しかも、言葉選びが適切で、「経営者が読みたくなる文章」になってる。

両方使う場面

Cursorで生成したコードをClaudeに見せて相談する、みたいなこともよくやります。

例えば：

  1. Cursorで関数を実装
  2. 動くけど、なんか冗長な気がする
  3. Claudeに「このコードをレビューして」って相談
  4. Claudeが改善案を提示
  5. Cursorで修正

この流れで、コードの品質が上がる。

生成AIなしでは仕事できない、って本気で思ってる

今、プロプランからMaxプランに変更するくらい、毎日使ってます。

なぜそこまで使うのか？

「一つ一つのドキュメントやコードを作成している暇がない」

これに尽きます。

製造現場で働きながら、IoT導入して、ダッシュボード開発して、業務効率化ツール作って、ネットワーク管理して...

全部を自分一人でやるなんて、生成AIなしでは無理です。

しかも、品質も落とせない。現場の人が使うシステムだから、ちゃんと動かないといけない。

生成AIがあるから、なんとか回ってる。

逆に言えば、生成AIがなかったら、今の仕事の半分もできてなかったと思います。

ドキュメント作成での使い方：実例

Claudeでドキュメント作成する時の具体例を一つ。

「DX推進のための議事録作成」っていうチャットがあって、そこでClaudeに相談しながら資料を作ったんです。

私がやったことは：

  1. マインドマップ風に、課題をバラバラに書き出す

    • 「売上高の減少」
    • 「人員の減少」
    • 「生産量の減少」
    • 「品質の低下」
    • 「材料費の高騰」
    • ...（こんな感じで20個くらい）

  2. Claudeに「これを経営層向けの課題分析資料にまとめて」って依頼

  3. Claudeが構造化して、因果関係を整理してくれる

  4. 私が細かい数字を追加

  5. 完成

この作業、自分一人でやったら3時間かかる。Claudeと一緒なら30分。

しかも、Claudeが作った資料の方が、論理構造がしっかりしてて、経営層に伝わりやすい。

企画・アイデア出しでの使い方：実例

「こういう課題があるんだけど、どう解決する？」みたいな抽象的な相談も、めちゃくちゃ役に立ってます。

例えば、「現場の人がシステムを使ってくれない」っていう課題があった時。

Claudeに相談したら：

  • 「まず小さく始める」
  • 「Excelベースで慣れさせる」
  • 「段階的に移行する」
  • 「現場の意見を聞きながら改善する」

こういう提案をしてくれた。

で、実際にその通りにやったら、うまくいった。

「一人で考えてると煮詰まる」っていう時、Claudeに相談すると、視野が広がる。

これ、すごく大事です。

READMEもコメントも設計書も、ぜんぶClaudeに任せてる

コード書くのは好きなんですけど、ドキュメント書くのって、正直面倒じゃないですか。

でも、ドキュメントがないと、後で自分が困る。

だから、Claudeに任せてます。

  • README：プロジェクトの概要、使い方、インストール方法
  • コメント：コードの複雑な部分の説明
  • 設計書：システムの全体像、データフロー、API仕様

全部、Claudeに「このコードのREADMEを書いて」って頼めば、数分でできる。

しかも、ちゃんと読みやすい文章になってる。

正直、最初は「AIに頼りすぎじゃない？」って思ってた

でも、使ってるうちに考えが変わりました。

「AIは道具。使わない理由がない」

ハンマーを使わずに、素手で釘を打つ人はいないじゃないですか。

生成AIも同じ。使える道具があるなら、使った方がいい。

もちろん、生成AIが出したコードをそのまま使うわけじゃない。

  • エラーがないか確認する
  • セキュリティ的に問題ないか確認する
  • 性能的に問題ないか確認する

最終的な判断は、人間がやる。

でも、「最初の80%」を生成AIがやってくれるなら、残り20%は自分で調整すればいい。

それだけで、開発スピードが10倍になる。

これから製造業DXに取り組む人へ

もしあなたが、「一人でDX推進を任されて、どうしたらいいか分からない」って状況なら。

生成AI、使ってみてください。

Claudeでもいいし、ChatGPTでもいいし、Cursorでもいい。

ただ、一つだけ言いたいのは：

「完璧を目指さない」

生成AIが出した答えが、最初から完璧なわけじゃない。でも、それでいい。

80%できたら、あとは自分で調整すればいい。

それだけで、「できないこと」が「できること」に変わります。

最後に：生成AIは「できないこと」をできるようにする道具

私は、生成AIのおかげで、2年間でこれだけのことができました：

  • 産業機器4台へのIoT導入
  • リアルタイムデータ収集基盤の構築
  • 稼働状況可視化ダッシュボードの開発（Next.js）
  • 業務効率化ツール開発（Google Spreadsheet・GAS）
  • NASサーバー構築
  • WiFi環境整備

一人で。

もし生成AIがなかったら、この半分もできなかったと思います。

いや、正直言うと、多分GASのツール作成の段階で挫折してたと思う。

「できないこと」が「できること」に変わる。

それが、生成AIの本当の価値だと、私は思ってます。

【追記】

この記事を読んで、「自分も試してみようかな」って思ったら、まずClaudeかCursorの無料プランから始めてみてください。

いきなり有料プランにする必要はないです。まず触ってみて、「これは使える」って思ったら、そこから課金すればいい。

私も最初は無料プランから始めました。

今は、Maxプラン使うくらいヘビーユーザーですけど。

それくらい、生成AIは私の仕事に欠かせないものになってます。

執筆者プロフィール

27歳、製造業でDX推進を担当。IT環境ほぼゼロの状態から、2年かけて社内システム基盤を構築。生成AI（Cursor・Claude）を活用した高速開発で、一人でも大規模プロジェクトを実現。

GitHub: https://github.com/yamato-snow
技術ブログ: https://zenn.dev/yamato_snow

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