AI自動化エンジニア／個人開発
請求書の入力、予約の電話対応、日報の転記、問い合わせへの返信—— 時間を取られている手作業をAIで減らす仕組みを作ります。 ポイントは、AIに何をさせるかだけでなく、AIが安心して動ける環境（データの整理の仕方＋人の確認を挟む仕組み）まで含めて設計することです。 「AIを入れてみたいけれど、勝手におかしなことをされないか不安」という方こそ、お役に立てます。 受託と並行して、自分のアプリ（個人開発）でも同じ設計で「作る前に需要を測る」ところから進めています。
AIに何をさせるかだけでなく、AIが安心して動ける環境そのものを設計しています。これを「ナレッジ×ハーネス」と呼んでいます。下の実績はすべて、この2つを意識して作っています。
業務の手順・判断基準を、AIが読み解ける形に言語化します。過去のやり取りやデータを時系列で蓄積し、「前回どうだったか」を踏まえて動けるようにします。
例：案件メールのどの情報を台帳に転記するか／見積書のどの数字を照合するか、といった"担当者の頭の中にしかない基準"を、AIが参照できる形にすること。
全部自動化せず、間違えると困る箇所は必ず人の確認を挟みます（候補→確認→確定の3段階）。同じ処理を繰り返さない二重防止、失敗したら自動で気づける通知、非エンジニアの担当者でも引き継げる設計（設定はコードでなくシートで管理）まで含めて作ります。
それぞれ「どんな手間が省けるか」と「どんな場面で役立てるか」まで書いています。数字は計測できた範囲だけ載せています。
録音を渡すだけで、文字起こし→要約・決定事項・「誰が・何を・いつまでに」の整理までをAIが行い、期限付きタスクや次回予定をGoogleカレンダーへ登録、相手ごとの記録も時系列で蓄積します。
徹底しているのは、録音に無い情報（金額・日付・人名・約束）はAIに推測・生成させず、発言に忠実な範囲だけを整理し、曖昧な箇所は人が確認できる形で残す設計です。
→ 議事録づくりと「言った言わない」の確認、次回準備の時間がなくなり、対応漏れも防げます。AI導入に不安のある現場でも、"AIが勝手に事実を作らない"前提で使い始められます。
こんな場面で：営業の商談記録・社内会議の議事録・顧客との打合せログなど、「言った・言わない」が起きやすい場面。議事録担当者を専任で置けない小規模チームでの活用に向いています。
初回相談で一番のハードルは「何から話せばいいか分からない」ことです。専用のAIチャット窓口を作り、今めんどうに感じている作業やAIエージェント活用の悩みを、雑談感覚で話しかけるだけで引き出せるようにしました。頻度や時間を確認しないまま断定的な数字を計算しない、押し売りしないなど、安心して話せる会話ルールを設計しています。
十分に具体化できた段階でだけ、AIを使った解決の方向性をまとめて伝え、希望があればDM相談につなげます。提案は会話全体を通して1回だけです。
→ 「何を相談すればいいか分からない」段階の人でも、雑談から自然にニーズを言語化できます。話してみてピンとこなければ、それだけで終えても大丈夫な設計です。相談内容は本人が読み返して回答の質を上げるために記録しますが、他の業務システムやAIの学習には使いません。
こんな場面で：初回相談のハードルを下げたい場面、DMや商談の前に「何がめんどくさいか」を本人に言語化してもらいたい場面。
運行日報などの手書き帳票の写真から、日付・車番・走行距離・時間・手当などをAIが抽出し、読み取りに自信がない項目・訂正のある項目を色付きで「ここは人が確認」と示します。担当者はその項目だけ直して承認すれば、Excel／スプレッドシートに反映されます。
→ 手書き伝票を1件ずつ手入力・転記していた時間が、"確認だけ"の時間に変わります。OCRが100%にならない前提で、間違いを取りこぼさない運用まで設計します。
こんな場面で：運送・物流の日報だけでなく、手書きの受発注伝票・検収書・現場記録など、紙とデジタルが混在している事務作業の転記工数を減らしたい場面。
納品内容・数量・単価のExcelから請求書の下書きを作ります。金額の計算は数式とコードで行い、AIの役割は「怪しい行を見つけて理由を書く」だけ。最終確定は必ず人が押します。いまExcelでやっている手順をそのまま分解した形で、新しいシステムは入れません。
→ 請求書づくりが「ゼロから作る」から「下書きを確認して直す」時間に変わります。計算ミスと転記ミスが減ります。
こんな場面で：月末にExcelで請求書を手作業でまとめている事務・経理担当。担当者以外でも下書きまで出せる状態にしたい場面。
移動中に吹き込んだ音声の書き起こしや打ち合わせメモから、AIが項目を振り分け、似た過去案件を探し、根拠を文章にします。金額の計算はコード、最終的な金額はお客様が決めます。工務店向けには、抜けやすい項目を「要確認リスト」として先に出す形にしました。
→ 見積の作成が「一から積み上げる」から「下書きを直す」時間に変わります。担当者の頭の中にある判断基準を、少しずつ形にしていけます。
こんな場面で：見積が属人化していて、担当者が不在だと出せない工務店・設備・内装などの現場仕事。
第一種フロン類充塡回収業者（業務用エアコンのフロン回収に必要な都道府県登録）を例に、法律・環境省の手引き・各県の案内だけを根拠に、要件・必要書類・手数料・提出先・日程を1枚の表にしました。現状を選ぶと「そろっている／足りない／確認が要る」が判定され、足りないものリストと次の一手が出ます。県ごとに違う項目は推測で埋めず「要確認」のまま残します。申請書の作成・提出代行は行いません。
→ 「何を集めればいいか分からない」が「このリストを集めるだけ」に変わります。登録後に毎回作る証明書や年度報告も、同じ項目から下書きできます。
こんな場面で：建設業許可・産廃・フロン回収など、行政への登録・届出の準備を自社でやりたい設備工事・建設の会社。
領収書・請求書のテキストから複式簿記の仕訳の下書きを作ります。OCR崩れ・電子マネー・サブスク請求・返金・軽減税率の混在・情報不足・外貨・交際費と会議費の判断分岐、の8パターンで検証。判断に迷う項目は科目を断定せず「要確認」にして人に返します。税務の判断や申告は行いません。
→ 領収書の束を1枚ずつ入力する時間が、確認だけの時間になります。
こんな場面で：月次の経費入力を担当者1人で抱えている小規模事業者・バックオフィス。
設備工事会社のバックオフィス業務を対象に、メールで届く案件依頼をAIが読み取り、案件名・依頼主・希望日程などの項目を抽出してスプレッドシート台帳へ自動登録する仕組みを設計。見積書PDFの金額チェック、Google Driveでのファイル自動分類も含めて提案しました。
「全部自動化しない・要所で人の承認を挟む・誤送信や金額間違いを防ぐ」ことを重視した設計にしています。
→ 案件メールを開いて内容を台帳に転記する作業、見積書の金額を目視で照合する作業が減ります。書類・現場情報のやり取りが多い建設・工事業のような業種で、入力ミス・転記漏れを防ぎながら事務作業の時間を圧縮できます。
こんな場面で：営業・案件管理の一次受付（メール・フォームで届く依頼の台帳化）、請求書・見積書の金額チェックのような、"間違えると困るが定型的な"事務作業の整理・自動化。
社内業務の効率化を目的に、Googleフォームの回答をトリガーとしてスプレッドシートへの記録とSlack通知を自動化する構成を設計。二重処理を防ぐ冪等キー、API呼び出し失敗時の自動リトライと管理者通知、通知先や条件をコードでなく設定シートで管理する保守性重視の設計にしています。
→ 問い合わせや依頼が来るたびに内容をコピーして台帳に転記し、担当チームに個別連絡する作業がなくなります。ルールが変わっても、非エンジニアの担当者がシートの行を直すだけで運用を続けられます。
こんな場面で：社内からの依頼・問い合わせの受付窓口を一本化したい場面、部署ごとに散らばっている「フォーム→転記→連絡」の作業をまとめたい場面。
知人が経営するガソリンスタンドで、来店予約をすべて電話で受けており、対応のたびに作業が中断していました。LINE公式アカウントで予約を自動受付し、内容をスプレッドシートに記録、日次の記録・売上管理もLINE上で完結する形にしました。
→ 予約のたびに手を止める必要がなくなり、記録が1か所にまとまります。店舗の「電話が鳴りやまない」「記録がバラバラ」の解消に直結します。
こんな場面で：実店舗の予約・来店受付、営業担当が外出中でも予約を取りこぼしたくない場面。
問い合わせをGmailで自動検知し、Web上で日時を選ぶだけでその場で予約が確定する仕組みです。Googleカレンダーの実際の空き状況と営業時間設定から予約可能枠を自動計算し、予約確定時にカレンダー登録・確認メール送信・担当者への通知まで自動で行います。二重予約防止のチェックも実装しています。
→ 問い合わせ対応、日程調整メールの往復、カレンダーへの転記、確認メールの作成——この一連の作業がなくなります。
こんな場面で：営業・面談・相談の日程調整、士業や個人事業主の予約受付のように、日程調整メールの往復が積み重なっている場面。
LINEでメッセージを送るだけで、AI（Claude）が実際の業務システムを操作して定型作業を代行する仕組みを、設計から24時間の監視・障害時の自動復旧まで一人で構築しました。稼働開始から大きな停止なく運用しています。メールや通知の新着を毎日定時にチェックし、変化があった時だけ知らせる仕組みも統合しています。
→ 「毎日決まった時間にこれを確認する」「この条件のときはこう処理する」といった定型業務を、担当者がスマホから指示するだけで回せます。対応漏れも防げます。
こんな場面で：営業の案件確認・メール/メッセージのチェックなど、"毎日決まった時間にやる確認作業"を担当者に代わって回したい場面。
受託とは別に、自分のプロダクトも作っています。「作る前に需要を測る」ところから、受託と同じ設計（ナレッジ×ハーネス）で進めています。
日本語ラップのライブ告知は、アーティストごとのInstagramやチケットサイトに散らばっていて、気づいた時には売り切れていることがあります。登録したアーティストの告知をまとめて通知するアプリを、いきなり作らずに「需要があるか」を先に測っています。
いま動いているのは3つ。①LP（livdrop.app）で「使いたいか」の3択とLINE登録を計測、②少額のMeta広告でLINE登録1件あたりの費用を測定、③公開情報の自動巡回（Instagram公式API・チケットサイト）。巡回はAPIの使用率を見ながら間隔を調整し、上限に近づいたら自分で止まる設計です。利用規約で自動取得が禁止されているサイトは取りに行かず、リンクだけ通知します。
→ 正直に書くと、アプリ本体はまだありません。広告の結果（LINE登録1件あたりの費用）を見て、作るか・作り方を変えるかを決めます。経過と数字はX（@racin_ai_jp）で随時公開しています。
使っている技術：Cloudflare Workers＋D1（LP・計測）／LINE公式アカウント／Meta広告・Pixel／Instagram Graph API（Business Discovery）／Python（巡回・照合）
専門用語を使わずに説明することを心がけています。まずは「今どこに時間がかかっているか」をヒアリングし、 本当にAIで解決すべき課題かどうかを見極めたうえで、必要な分だけ自動化します。いきなり全部を自動化せず、 一番時間のかかっている作業から小さく始めて、効果を確認しながら広げます。
ご連絡には、平日は1時間以内に一次返信します。小さなご相談からでも構いません。