全自動を諦めていたけど救世主が現れた話

スプレッドシート万能説の限界

私はこれまで、スプレッドシートを中心に業務改善を行ってきました。

関数も書ける。シート設計もできる。GASも扱える。「できないことは基本ない」と本気で思っていました。

ただし、それはひとつの前提があってこそです。

“スプレッドシートにデータがあれば”という前提です。

加工・分析・自動集計は得意分野。しかし、その前段階である「データ取得」が常にボトルネックになっていました。

本当のボトルネックはデータ取得だった

データ取得の流れは、毎回ほぼ同じです。

• 別ツールにログイン
• 該当ページを開く
• 参加者一覧へ遷移
• CSVをダウンロード
• 文字コードを確認
• スプレッドシートへ貼り付け
• 列を整形

ようやく、ここでスタートラインに立てます。

媒体が複数あれば、この工程をその数だけ繰り返す必要があります。

正直に言えば、非常に面倒です。

「分析」よりも「取り寄せ作業」に時間を奪われる。この構造こそが、生産性を下げる真因でした。

３媒体に分散するイベント参加者データの課題

今回構築したかったのは、イベント参加者をkintoneへ“全自動”で登録する仕組みです。

しかし集客は３媒体に分散していました。

• ３回ログイン
• ３回CSVダウンロード
• ３回貼り付け作業

イベント数が増えれば、作業量も比例して増加します。

これは人の努力で解決する問題ではなく、「仕組み」で解決すべき問題でした。

Claude Codeとn8nで実現した全自動化

今回は「自分でゼロから作り込む」選択をしませんでした。

活用したのは、Claude Codeとn8nです。

雑なアイデアからスタート

まずは「こんなことをやりたい」と投げるところから始めました。

不足情報をヒアリングしてもらい、それに答える。別業務と並行しながら、片手間で進めていきました。

エラーとの向き合い

もちろん順風満帆ではありません。

• 文字コード問題
• APIエラー
• データ形式のズレ

細かな修正を重ねながら、最終的に安定稼働する仕組みが完成しました。

完成した仕組みの全体像

やることは、媒体固有のイベントIDをスプレッドシートに入力するだけです。

• 自動で参加者一覧を取得
• データを整形
• kintoneに登録
• 重複も自動判定

手作業はゼロになりました。

生産性が跳ね上がった理由

もしこれを完全に自力開発していたら、相当な時間を要していたはずです。

しかし今回は、AIを“相棒”として並走させました。

思考と実装の分離

人間は設計と判断に集中し、実装の試行錯誤はAIがサポートする。この分業により、圧倒的にスピードが上がりました。

並行処理による時間創出

別業務を進めながら自動化も進行。体感では「２倍」どころではない効率向上でした。

もはや「時間がない」は言い訳にならない時代に入っていると感じます。

これからの時代に求められる役割

この体験で強く感じたのは、人間の役割の変化です。

人間がやるべきこと

• 設計する
• 考える
• 組み合わせる

単純作業の自動化は、努力ではなく前提になりつつあります。

AIを相棒にできるかどうか

優秀なAIを活用できる人と、そうでない人。その差は今後さらに広がるでしょう。

半自動で満足していた仕組みも、全自動にできる可能性があります。

半自動を全自動へ変える第一歩

もし今、手作業に追われているなら。

• 自動化したいが踏み出せていない
• 何から始めればいいかわからない
• 面倒くさい作業が日常化している

その「面倒くさい」は、仕組みで消せるかもしれません。

全自動は、意外と遠くありません。

一つずつ、半自動を全自動へ。

その一歩から、生産性は一気に変わります。

次回の記事でこの記事の続きを書いています。ぜひご覧ください。