業務改善・自動化ツール 制作実績

清水 紘明

2026年8月

エンジニアではありません。生成AI（Claude Code）を道具として、業務と生活の定型作業を自動化しています。ここに挙げたものはすべて自作で、現在も稼働しています。

制作したもの

  1. 勤務先で配布されているExcelマクロ（VBA）の不具合分析と改修

    課題
    部内で共有されている集計用マクロに、特定の条件で処理が止まる不具合と、扱える件数の制約があった。作成者は既に異動しており、誰も中身を把握していなかった。
    やったこと
    既存のVBAを読み解き、変数の宣言位置・結合セルの扱い・文字コード（CP932）に起因する問題を切り分けて特定。元の処理結果と設計を変えない形で改修版を作成し、動作確認の手順書を添えて配布した。
    効果
    作成者以外でも安全に修正・検証できる状態にした。他人が書いたコードを、仕様を壊さずに直す保守の実務。
    • VBA
    • Excel
    • 文字コード対応
    • 回帰確認

  2. 安全衛生の講話資料を自動生成する仕組み

    課題
    年12回おこなう講話の資料を毎回ゼロから手作りしており、内容と体裁にばらつきが出ていた。
    やったこと
    Node.js（pptxgenjs）でスライドを生成する仕組みを作成。ひとつの原稿から「配布用（印刷インクを抑えた版）」と「投影用」の2種類を自動で出し分けるようにした。
    効果
    作成時間を短縮し、資料の構成と体裁を標準化した。属人的な作業を仕組みに置き換えた例。
    • Node.js
    • pptxgenjs
    • テンプレート設計

  3. 家計データの自動集計パイプライン

    課題
    毎月の入出金明細の分類を手作業でおこなっており、時間がかかるうえ基準がぶれていた。
    やったこと
    明細CSVの自動取得 → ルールにもとづく自動仕訳 → 判定できないものだけを確認キューに出す → 予算と実績を評価 → レポートを自動生成、までを一本につないだ。人が確認した内容はそのままルール化され、次回から自動で処理される設計にしている。
    効果
    毎月の仕訳作業を「例外だけ人が見る」形に縮小した。判断基準がルールとして残るため、担当が変わっても再現できる。
    • Python
    • データ変換
    • ルールエンジン
    • 自動レポート

  4. 計測データの自動転記バッチ（無人運用）

    課題
    ウェアラブル端末に記録されるデータを、毎週手作業で表に転記していた。
    やったこと
    アプリのローカルデータベースから抽出 → 変換 → スプレッドシートへ書き込みまでを自動化し、macOSの定時実行（launchd）で無人運用にした。ネットワーク未接続を「認証切れ」と誤って判定しないよう切り分けを実装し、実行の時間帯を3つに分けて、失敗しても後続のスロットで自動的に復旧する構成にしている。
    効果
    週1回の手入力が不要になった。冪等性・リトライ・障害の切り分けまで含めた運用設計。
    • Python
    • SQLite
    • Google Sheets API
    • launchd
    • エラーハンドリング

  5. 情報収集の自動化（生成AIを毎日は使わない設計）

    課題
    情報量が多すぎて、自分に必要なものを選び出せていなかった。
    やったこと
    過去のやり取りから関心の傾向を週1回だけ生成AIで更新し、毎朝の記事の絞り込みはルールベースでおこなう構成にした。結果はノートアプリ・メール・デスクトップ通知へ自動配信している。
    効果
    毎朝の情報収集を自動化しつつ、生成AIの利用を週1回に絞ることで運用コストをほぼゼロに抑えた。AIを「どこで使い、どこで使わないか」を費用対効果で判断した例。
    • Python
    • RSS
    • 生成AI（週1回のみ）
    • 自動配信

  6. 自動化した処理の運用監視と棚卸し

    課題
    自動化を増やした結果、動かなくなった処理や、失敗し続けているのに止まらない処理が混ざり始めた。
    やったこと
    20本近い定時処理を月2回自動で点検する仕組みを作成。一定期間実行されていないもの、再試行を繰り返して終わらないものを検出し、停止・改修まで実施した。
    効果
    稼働している処理を22本から19本に整理した。作って終わりにせず、運用と棚卸しまで続けている。
    • シェルスクリプト
    • ログ解析
    • 定時実行

  7. Webサービスの構築・公開・運用

    課題
    作った成果物を、自分と他の人が実際に使える形で公開したかった。
    やったこと
    Next.js と Cloudflare Workers / Pages で複数のWebページを制作し、本番公開して運用している。用途に応じてデータベース（D1）とアクセス制限（Cloudflare Access）を組み合わせ、アクセス状況の計測も自分で構成した。
    効果
    公開して他の人に使われている状態を、企画から運用まで一人で維持している。
    • Next.js
    • Cloudflare Workers・Pages
    • D1
    • Cloudflare Access
    • GitHub

使用している技術・ツール

言語・実行環境
Python / JavaScript・Node.js / VBA / シェルスクリプト
データ
SQLite / Cloudflare D1 / CSV・スプレッドシート / Google Sheets API
Web・インフラ
Next.js / Cloudflare Workers・Pages / Cloudflare Access / GitHub
運用
launchd（定時実行） / ログ監視 / 自動リトライ・障害切り分け
AI
Claude Code / ChatGPT（設計・実装・検証の相棒として日常利用）

ひとこと

いずれも業務命令で作ったものではなく、自分で課題を見つけて作ったものです。IT分野での実務経験はありませんが、AIを道具として課題を形にし、動き続ける状態まで面倒を見ることは、日常的におこなっています。