最近、「AI！AI！AI！」と色々な方面から聞こえてきませんか。
私の会社でも、「DXを推進して業務を効率化しよう！」みたいな感じの上位方針が出されています。出されていますが…
正直、あまり進んでいないのが現状です。ツールやデータの収集基盤の構築は進むけど、「実際に使って成果を上げる」ことができない。AIを使ったDXって、社内の専門部隊や外部業者に依頼するもの。自分たちでできることじゃない…っていう考えの人が多いんだと思いますし、私もそうでした。
でも、その考え方は一気に変わりつつあります。
きっかけは「Claude Code」というツールを試してみたこと。結論から言うと、Pythonがほぼ書けない自分が、休日1日でデータの監視システムを作り、自動でメール通知まで動くようにできました。
Claude Codeとは
Claude Codeを一言で言うと、「日本語で指示するだけでAIが自動でプログラムを書いて実行してくれる」ツールです。今までのAIはあくまで相談相手。最後は自分が手を動かす必要があったのですが、この子は実際に「動くものを作る」ところまで自動でやってくれるんです。
「本当にそんなことができるのか？🤔」と半信半疑でしたが、まずは自分で試してみることにしました。
インストールしてみた
Macのターミナル（黒い画面）にコマンドを数行入力するだけでインストール完了。このインストール手順も、ClaudeのAIとお話しながら進めました。エラーが出ても、スクショを取って「こんなエラーが出てる、助けて😭」と言うと的確に指示をくれました。
起動すると、インベーダーゲームのようなキャラクターが画面に現れました。
「なんだこれ」と思いながらも、ログインを済ませると使える状態に。ここまで約30分です。
日本語で話しかけるだけでシステムが構築されていく
まず驚いたのが、システムの作り方でした。
プログラムをゼロから自分で書くのではなく、こんな流れで進みました。
① まずClaude.ai（チャット版）で仕様を固める
ちょっとややこしいですが、Claude Codeの他に、Claude.aiという子もいて、この子が相談役みたいに働いてくれます。まずはこの子と「どんなシステムを作りたいか」を日本語で相談しながら、仕様書を一緒に作成しました。
仕事で求められているのは、製造工程のデータを定期的に監視して、異常の傾向があればお知らせするようなシステムです。ただ、今回はプライベートのPCで作るテスト版。当然、実際のデータを使うわけにはいかなかったので代わりに無料で使える気象庁のデータを拝借して、「疑似監視システム」を作ってみることにしました。
- 気象庁の神戸のデータを1日3回自動取得
- 品質管理で使われる「管理図の8つのルール」で異常を判定
- 異常があればグラフ付きメールを自動送信（いつどんな異常が起こったのか分かる）
- 12時間異常がなければ「正常稼働中」メールを送信
こういった内容をAIと会話しながら整理して、仕様書としてまとめました。まとめるのも全てClaude.aiがやってくれます。私は出来上がってきた仕様書に目を通し、修正が必要な箇所に「ここはこういう風に動かしたい」と注文を出すだけ。メチャクチャ楽ちんです✨️
② 仕様書をClaude Codeに渡すだけ
できあがった仕様書をClaude Codeに渡して（コピペして）、一言。
「この仕様書を読んで、その通りに実装してください」
すると約2分半でシステムのプロトタイプが完成しました。
完成版に対するファイル構成の説明から、使い始めるまでの手順まで、丁寧にまとめてくれました。「メールの宛先はこうやって設定して下さい」など、初心者でもわかりやすい形でしたね。
「Claude.aiで仕様を固めて、Claude Codeに作ってもらう」という分業が、思った以上にスムーズに機能することを実感しました。
AIが自分でバグを見つけて直した
実際にプロトタイプを動かしてみようとすると、色んなエラーが発生しました。
しかし驚くべきことに、全部AIが自分で原因調査→対策実施までやるのです。
必要なツールが足りない → 自分でインストールして続行
プログラムの実行に必要な部品が足りなかったのですが、AIが自分でそれに気づいてインストールし、何事もなかったように続けました。
当日のデータが取れない → 別の方法を自分で調べて切り替え
気象庁のサイトは「昨日まで」のデータしか見られない仕様でした。AIがそれを検知して、当日データを取得できる別の方法を自分で調べて切り替えました。
データに1.4℃のズレを発見 → 原因を特定して自分で修正
「データが合っているか確認して」と頼んだら、ズレを自分で発見し、原因（計算方法の誤り）を特定して修正まで完結させました。
正直、ここが一番驚きました。今まで、こういったシステムのエラーが発生したら、原因を自分で調べて、システム担当の人に調査を依頼しないといけない、とんでもなく面倒くさい作業なんです。それをAIが淡々とこなしました。や、やるじゃない…！😳
完成したシステムの概要
最終的にこんなシステムができあがりました。
- 毎日7時・12時・17時に神戸の気温データを自動取得
- 品質管理で使われる「管理図の8つのルール（ネルソンルール）」で異常を判定
- 異常があれば折れ線グラフ付きのメールを自動送信
- 12時間異常がなければ「正常稼働中」のメールを送信
気温データを製造ラインのセンサーデータに置き換えれば、そのまま工場の監視システムになる構造です。
プレゼン資料も30分で完成
せっかくなので、この体験を社内提案用のプレゼン資料にしようと思いつき、Claude Codeに構成と内容を伝えたら、10枚スライドのPowerPointファイルをものの5分程度で作ってくれました。
確認がてら少し微修正すれば、余裕で上司への報告にも使えるクオリティです。
同じものを自分で作ろうとしたら、2時間以上かかっていたと思います。
これ、本当に作業効率が劇的に変わりますよ…！！
本当に、時代が変わってきている
Claude Codeを使ってみて、AIによるDXというのを初めて自分の手で実感できた気がします。よく、「AIを使う人と使わない人で将来大きな差が出る」なんて言われますが、あれはマジです。
今回の体験を会社で共有し、「これ使ってみませんか？」と提案してみるつもりです。ただ、会社の導入提案がうまくいくかはわかりません。「社内規則が…」「セキュリティが…」とか色々言われそう😅でもNGでも個人で使い倒すつもりでいます。
これからの時代は、想像力。アイデアを持っている人が強い時代になるというのを、今回強く感じました。AIに仕事を奪われる、なんて言いますが「もっとこうしたい、ああしたい」という願望があれば、奪われた仕事をもっと楽しい仕事に上書きできそうです。
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