毎朝のメール確認、本当に全部自分でやる必要があるのだろうか
最近、AIを使いながら、仕事の進め方について考える機会が増えました。
生成AIというと、文章を書かせたり、プログラムを作らせたり、大量のデータを分析させたりするイメージがあります。
私自身、AIにPowerShellのコードを書かせて100ファイル以上のExcelを一括処理したり、Codexでスクリーンレコーダーを作ったりしています。
こうした使い方は確かに面白いですし、業務改善にも役立ちます。
ただ、AIを活用するために、最初から大きなことをする必要はないと思っています。
もっと身近で、毎日の仕事に役立つ使い方があります。
毎朝のメールとカレンダーを確認し、今日の予定や注意事項を整理してもらう。
それだけです。
しかし、こうした小さな仕組みがあるだけでも、仕事の始まり方は変わるのではないでしょうか。
朝の仕事は、情報を探すところから始まっている
朝、PCを開いて最初にすることは何でしょうか。
メールを確認する。
昨日の夕方から届いた連絡を読む。
返信が必要なものを探す。
カレンダーを開いて、今日の会議や打ち合わせを確認する。
会議までに準備する資料がないか、メールと予定を見比べる。
多くの人が、こうした確認作業を毎朝行っていると思います。
もちろん、必要な仕事です。
ただ、これらは本当に人間が一つずつ画面を開いて行わなければならないのでしょうか。
私は、少なくとも情報を集めて整理する部分については、自動化できると考えています。
例えば、毎朝7時に次のようなサマリーが届いていたらどうでしょうか。
本日の予定
- 10:00 プロジェクト定例会議
- 13:30 顧客打ち合わせ
- 16:00 社内レビュー
確認が必要なメール
- 顧客から見積書についての問い合わせ
- 社内から本日期限の資料修正依頼
- 昨日の打ち合わせに関する追加確認
本日の注意事項
- 午後の顧客打ち合わせまでに資料確認が必要
- 午前中に回答したいメールが2件
- 午後は会議が続くため作業時間が限られる
※内容は説明用の架空の例です。
これだけでも、朝の仕事の始まり方は変わると思います。
メールを開いて、予定を確認して、頭の中で整理する。
その作業をある程度済ませた状態から、一日を始められるわけです。
情報を探すことから仕事を始めるのではなく、整理された情報を見て判断することから始める。
私は、この違いが大きいと思っています。
毎日の小さな作業ほど、改善する意味がある
例えば、メールや予定の確認に毎朝10分かかっていたとします。
月20営業日なら200分。
年間240営業日なら2,400分、つまり40時間です。
もちろん、AIによって40時間すべてを削減できるわけではありません。
重要なメールは原文を確認する必要がありますし、AIの要約が正しいか判断することも必要です。
それでも、毎日繰り返している作業の一部を減らせることには意味があります。
しかも、単なる時間短縮だけではありません。
朝の段階で、何を優先するべきかが見えている。
会議までに何を準備する必要があるのか分かっている。
対応が必要なメールを見落としにくくなる。
こうしたことは、仕事の進めやすさにもつながります。
私は、業務改善というのは必ずしも大きなシステムを導入することではないと思っています。
日常の小さな作業を、一つずつ合理的な方法に変えていく。
そうした積み重ねも、大切な業務改善です。
Google Workspaceなら、GASで実現できる
では、どうやってこの仕組みを作るのでしょうか。
実は、特別に大がかりなシステムを導入する必要はありません。
例えば、Google Workspaceを利用しているなら、Google Apps Script、いわゆるGASを使う方法があります。
GASは、GmailやGoogleカレンダーなど、Googleのサービスと連携できるスクリプト環境です。
Gmailから必要なメール情報を取得する。
Googleカレンダーから今日の予定を取得する。
それらを整理して、自分宛てにメールで送信する。
このような仕組みを作ることができます。
しかも、スクリプトそのものをAIに書いてもらえばよいのです。
例えば、
「毎朝、Gmailの確認が必要なメールとGoogleカレンダーの予定を取得して、自分宛てにサマリーを送るGASを作って」
とAIに相談する。
そこから検索条件や対象期間、送信内容を調整していけば、必要な仕組みに近づけていくことができます。
もちろん、生成されたプログラムが最初から完璧に動くとは限りません。
実行して、確認して、必要に応じて修正することは必要です。
ただ、自分で一からプログラムを書かなければならない時代とは、少し事情が変わってきました。
なお、GASでメールや予定を一覧化するだけなら、必ずしも生成AIによる要約は必要ありません。
まずは、決められた条件で情報を収集する。
その後、必要ならAIによる要約や優先順位付けを加える。
私は、このような段階的な導入が合理的だと思っています。
Microsoft 365でも、同じようなことができる
この考え方は、Google Workspaceだけのものではありません。
Microsoft 365でも、Power AutomateやMicrosoft Graphなどを利用して、似た仕組みを構築できます。
例えば、Outlookのメールやカレンダーから情報を取得し、毎朝のサマリーを作るという方法です。
利用しているライセンスや企業の設定によって使える機能には違いがありますが、基本的な考え方は共通しています。
すでに利用しているサービスを組み合わせて、毎日の確認作業を減らす。
それだけでも十分な価値があります。
私は、AIを利用するからといって、必ずしも新しいAIシステムを導入する必要はないと思っています。
今ある仕組みを理解し、必要なところだけAIの力を借りる。
それも、エンジニアとしての技術の使い方ではないでしょうか。
AIエージェントなら、自分専用の秘書に近づいていく
そして、ここからがもう少し面白いところです。
GASやPower Automateによる自動化は、基本的には事前に設定したルールに従って動きます。
一方、AIエージェントを利用すれば、もう少し柔軟な情報整理や提案が期待できます。
例えば、ChatGPTのdotのようなパーソナルAIエージェントです。
メールやカレンダーなど、利用者が許可した情報にアクセスできる環境であれば、予定の確認だけでなく、継続的な文脈を踏まえた支援も考えられます。
「今日の予定を教えて」
だけではなく、
「昨日から残っている対応事項はある？」
「午後の打ち合わせまでに準備した方がよいことは？」
「今週の予定の中で、注意が必要なものを整理して」
といった使い方です。
もちろん、実際に利用できる機能や連携先、定期通知の方法は、製品や契約、設定によって異なります。
また、AIが作ったサマリーをアプリ内で受け取ることと、メールで自動送信することは別の機能です。
それでも、AIが単に質問へ回答する道具から、日常の予定や仕事を支援する存在へ変わっていく方向性には、大きな可能性を感じています。
いわば、自分専用の小さなコンシェルジュです。
これからは、他のAIサービスでも、こうした使い方が広がっていくのではないでしょうか。
ただし、AIに全部任せればよいわけではない
便利な仕組みですが、注意も必要です。
AIがメールを要約したからといって、必ずしも正確とは限りません。
重要な期限を見落とす可能性もあります。
単なる情報共有を対応が必要な仕事として判断することもあるでしょう。
また、企業のメールや予定を外部AIサービスに渡す場合には、情報管理やセキュリティの問題もあります。
そのため、私は最初からAIにすべての操作を任せる必要はないと思っています。
まずは、情報を収集して、整理するところまで。
返信が必要なメールを探す。
今日の予定を一覧にする。
注意事項を提案する。
実際に返信したり、予定を変更したりするのは、自分で判断する。
このくらいの役割分担から始めてもよいでしょう。
AIに任せることと、人間が判断することを分ける。
これは、以前AIにPowerShellでExcelの一括処理プログラムを書かせたときにも意識していたことです。
コードを書くのはAI。
実行して結果を確認するのは人間。
今回のメールやカレンダーの自動整理でも、基本的な考え方は同じです。
AIを使う人と使わない人の差は、こんなところから生まれるのかもしれない
最近、AIによって仕事の生産性が大きく変わるという話をよく耳にします。
確かに、プログラム開発や資料作成のような仕事では、大きな変化が起きています。
ただ、私は、もっと小さなところでも差が生まれてくると思っています。
毎朝のメール確認。
今日の予定の整理。
未対応事項の確認。
会議前の準備。
こうした作業を少しずつAIや自動化ツールに任せていく。
一つひとつの改善効果は、それほど大きくないかもしれません。
しかし、毎日繰り返していることです。
年間で考えれば、それなりの時間になります。
さらに、情報を整理するために使っていた時間や注意力を、判断や問題解決に向けられるようになります。
AIを使う人と使わない人の違いは、こうした小さな改善の積み重ねから広がっていくのではないでしょうか。
もちろん、すべての人がAIを積極的に導入する必要はありません。
仕事の内容や環境によって、効果には違いがあります。
それでも、こうした選択肢があることを知り、必要に応じて活用できることは、今後の仕事における一つの強みになると思います。
エンジニアの仕事は、技術を仕事に結びつけること
私自身、ITエンジニアとして仕事をしてきた中で、以前から感じていることがあります。
それは、新しい技術を使うことが、必ずしも業務改善になるわけではないということです。
高度なAIシステムを導入しても、日々の仕事が楽にならなければ意味がありません。
反対に、GASやPower Automateのような既存の技術を組み合わせるだけでも、仕事が改善されることがあります。
重要なのは、何を実現したいのかを考え、それに合った技術を選ぶことです。
今回のようなメールとカレンダーの自動整理なら、最初は簡単なスクリプトで十分かもしれません。
さらに柔軟な支援が必要になれば、AIエージェントを利用する。
そのように段階的に仕組みを育てていけばよいと思っています。
技術の新しさではなく、仕事にどれだけ役立つか。
私は、これからもそこを大切にしたいと考えています。
最後に：AI活用は、毎朝の小さな秘書から始めてもよい
AIを活用するというと、どうしても大きなことを考えてしまいがちです。
AIエージェントで業務を完全自動化する。
社内の情報をAIで分析する。
AIを使った新しいシステムを開発する。
もちろん、そうした取り組みにも価値があります。
しかし、私はもっと身近なところから始めてもよいと思っています。
毎朝のメールを確認する。
今日の予定を整理する。
注意すべきことを知らせる。
まずは、それだけでもよいのです。
これまで自分から情報を探しに行っていた時間を、整理された情報を見て判断する時間に変えていく。
そんな小さな変化が、仕事の進め方を変えていくと思います。
そして、AIが日常の情報を整理し、必要なときに支援してくれる存在になれば、仕事だけでなく、生活そのものにも役立つでしょう。
AI活用の第一歩は、自分専用の小さな秘書を作ることから始めてもよい。
情報を探す時間から、判断する時間へ。
そんな働き方が、これからもっと身近になっていくのではないでしょうか。
