生成AIで業務効率化した実例｜シフト表とリール画像を自作した話

月が変わるたび、スタッフ全員分のシフト画像を手で作っていました。一度なら我慢できても、毎月続くとかなりの時間になります。

そこで、Claude CodeやChatGPTに手伝ってもらいながら、自分たちの作業に合う小さなプログラムを作りました。大がかりなDXの話ではありません。現場に残っていた面倒を、実際に使える形まで直した2例を紹介します。

事例1：シフト表から個人別画像を自動生成

店舗ごとに店長が作成したシフト表を、スタッフ別の見やすい画像（jpg）にして、社内向けのページへ掲載していました。元の表はあるのに、そこから先は一人ずつ手作業です。人数が増えるほど、同じ切り出しと調整を繰り返すことになります。

店長が作る表の形式は変えず、そのデータを読み込んで、スタッフごとの画像を書き出す部分だけを自動化しました。現場の手順を丸ごと入れ替えると定着しにくいため、すでに回っている作業には手を入れず、後半だけをプログラムに任せています。

毎月5時間ほどかかっていた作業は、データを確認して実行する数分の作業になりました。短縮できた時間も大きいのですが、「今月も全員分を作らなければ」と身構えなくなったことの方が、日々の感覚としては変化が大きかったです。

Instagramのプロフィール画面で、3本のリールを並べたときに1枚の大きな画像に見せたい場面がありました。静止画用の分割アプリは見つかりますが、必要としていたリール用の書き出しに合うものが見当たりませんでした。

そこで、1枚の画像を3分割または6分割し、リールのサムネイルとして使える形で保存するツールを作りました。機能はそれだけです。多機能にせず、毎回同じ手順で迷わず使えることを優先しました。

今は普段の発信作業の中で使っています。市販のアプリを探し続けるのではなく、自分たちが必要とする範囲だけ作る。AIがコードを書けるようになったことで、この選択肢を非エンジニアでも取りやすくなりました。

2つとも技術的な派手さはありません。困っていたのは、毎月繰り返す作業と、市販ツールでは少しだけ足りない機能でした。

こうした仕事は規模が小さいため、外部へ開発を頼むほどではないと後回しにされがちです。一方で、現場の人なら手順も完成形も分かっています。AIと一緒に作る方法は、この隙間と相性が良いと感じています。

私は必要なものを作りながら覚えましたが、学ぶ順番や相談相手が欲しい場合は、講座を使う方法もあります。検討する際は、受講料の表示だけでなく、自分が使える補助制度と受講後に作りたいものを先に整理しておくと選びやすくなります。比較するときは、教材の量より、質問対応と課題添削の範囲を確認します。