最初に取り上げるのは「GroupRun」というランニングアプリの話です。

実は、このGroupRunの制作プロセスについては、シリーズが始まる前にすでに記事を書いていました。「プログラミング経験ゼロから、AIと一緒にアプリを作った話」という記事です。コピペで進めた作業の流れ、実地テストの様子、完成までの体験を、そちらに詳しく書いてあります。よろしければ、こちらも読んでみてください。

今回のシリーズでは、その続きとして、別の角度からGroupRunのことを書きたいと思います。なぜこのアプリを作ろうと思ったのか。世の中には似たアプリがあるのに、なぜわざわざ自分で作ろうとしたのか。そして、作ってみて感じた、プロのアプリへの敬意の話です。

温泉に向かって走る、仲間たちと

私には、長年続けているランニングの習慣があります。30年以上、走り続けてきました。

そして、同じランニング仲間たちと、ときどき銭湯（時には温泉施設）へ行くことがあります。集まり方が、少し変わっています。

もちろん、時間を合わせて一緒に走ることもあります。でも、よくやるのは「ゴール時刻と集合場所だけ決めておいて、各自のペースで出発する」というスタイルです。同じゴールを目指して、それぞれが自分のペースで走る。集合時刻にゴール地点に集まれば、そこから一緒に温泉へ向かう。

このやり方は、走力にばらつきがあるメンバーが集まるときに、とても自然です。速い人は速いペースで、ゆっくりの人はゆっくりのペースで。誰も誰かに合わせる必要がありません。

ただ、走っている最中、他のメンバーが今どのあたりにいるのか、誰がもうすぐゴールに着きそうなのか——それが分かるものがあったら、もっと面白いだろうな、と感じていました。GroupRunを作ろうと思った原点は、この「あったらいいな」という気持ちでした。

ネイティブアプリでは、すでに存在していた

正直に書いておきたいことがあります。

実は、グループランのような機能を持つアプリは、ネイティブアプリの世界にはすでに存在します。たとえばGarmin Connect等の純正アプリでは、グループランで仲間の位置を共有できる機能が提供されています。私自身が使ったわけではないので詳細までは分かりませんが、機能としては実用的なはずです。

つまり、私が作ろうとしたものは、世の中にまったくないものではありませんでした。

それでも、私は「自分でも作ってみたい」と思いました。

ちょうどClaude Codeを使い始めた時期と、この発想が重なったのです。完成したアプリを使うことと、自分で作ってみることは、まったく違う体験だと感じていました。ボタンを押すだけで使えるアプリと、自分で形を作っていくアプリ。後者の方に、強く惹かれたのです。

一度、自分の手で作ってみたい。その思いの方が、強かったのです。

PWAという選択——完璧を諦めることで、進めた

制作の途中で、大きな壁にぶつかりました。

スマートフォンのバックグラウンドでGPSを継続的に計測する機能です。これを実現するには、Appleの公式アプリストアを通じた審査が必要になることが分かりました。私が作ろうとしていたのはPWA(プログレッシブウェブアプリ)というWebアプリの種類で、これだとバックグラウンドGPSには制約があるのです。

選択肢は二つでした。本格的なネイティブアプリとして開発を進め、Appleの審査を受ける道。あるいは、PWAの制約の中でできる範囲で完成させる道。

私が選んだのは、後者でした。

今回のテーマは、「完全版のアプリをリリースする」ではなく、「AIを使って、自分でアプリを作ってみる」ことだったからです。だから、迷うことなくそのまま進めました。

完璧でなくてもいい。動くものを、自分の手で作る。それが目的でした。

この判断は、結果的に正解だったと感じています。完璧を目指していたら、途中で挫折していたかもしれません。「ここまでで充分」と決められたから、最後まで辿り着けたのです。

知らない言葉との、2週間の旅

GroupRunを作る過程で、知らない言葉がたくさん出てきました。

Firebase、Mapbox、Node.js、VS Code。最初は何のことか、まったく分かりませんでした。

これらは一つひとつ、別の会社が提供している別のサービスや道具です。Firebaseは、データを保存するためのGoogleのサービス。Mapboxは、地図を表示するための専門のサービス。Node.jsとVS Codeは、開発作業をするための土台となる道具。

聞いたこともない名前の道具を、一つずつアカウント作成して、インストールして、設定していく。完成までに、おおよそ2週間かかりました。

ここで気づいたことがあります。一つのアプリを作るためには、自分のパソコンの中だけでは完結しないということです。地図を表示するなら、その地図データを提供している会社のサービスが必要。データを保存するなら、それを保管している会社のサービスが必要。一つのアプリは、いくつもの外部サービスの上に成り立っている。

第3回で、Power Automate Desktopで一つの自動化を作った話を書きました（第3回「パソコン自動化の夢——憧れて、試して、たどり着いた話」）。あのときは、自分のパソコンの中だけで完結する自動化でした。GroupRun制作は、それより一段階複雑な世界に踏み込む経験でした。

そして、プロのアプリのすごさを実感した

GroupRunを作ってみて、強く感じたことがあります。

それは、世の中で公式に展開されているネイティブアプリの完成度の高さです。

私が作ったPWAは、動きます。基本的な機能は満たしています。でも、App Storeに並んでいるアプリの完成度とは、明らかに別次元です。バックグラウンドでの動作、通知、デザインの細部、エラー処理、セキュリティ。プロが作るアプリには、見えない部分にも膨大な工夫が詰まっています。

私が作ったのは、「動くもの」のレベル。プロのアプリは、「商品として人に提供できるもの」のレベル。この二つの間には、深い溝があります。

一つのアプリをリリースするまでに、どれだけ多くの工数と時間がかかっているか。そして、どれだけ多くの関連サービスが関わっているか。これは、自分で作ってみて初めて分かったことでした。

冒頭で触れたGarmin社のアプリも、当然ですが、長い時間と多くの人の手をかけて作られています。それを「ボタン一つで使える形」で提供してくれている。これは本当にありがたいことです。

プロのエンジニアの仕事への敬意が、自然と湧いてきました。

それでも、作ってみる価値があった

そう感じながらも、もう一つの気持ちがあります。

「それでも、作ってみる価値があった」という気持ちです。

完成度ではプロには及びません。でも、自分の手で作ったアプリには、プロのアプリにはない価値があります。それは、作る過程で得られた理解です。

地図はどうやって表示されるのか。GPSのデータはどう取得して、どう記録するのか。複数の人が同じ画面を共有するには、何が必要なのか。これらは、ボタン一つで使えるアプリを使っているだけでは、決して得られない理解です。

そして、何より——「自分にも作れた」という体験そのものが、価値でした。

会社員時代の私だったら、こんなアプリを自分で作ろうなんて、考えもしなかったでしょう。一筋縄ではいかないことは分かっている。でも、AIという相棒がいる時代は、最初の一歩のハードルが圧倒的に低い。

完璧ではなくていい。動くものを、自分の手で作る。その経験が、自分の中に新しい視点をもたらします。「あれは作れる」「これも作れる」——一度作ってみると、可能性の見え方が変わるのです。

これが、第2ステージの最初の記事として、私が書きたかったことです。

次回は、GroupRunとは違って、もっと日常的に使える、いくつかのアプリをご紹介したいと思います。

【このシリーズについて】

この記事は「パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢」シリーズの一編です。非エンジニアの私が、AIエージェントと向き合いながら体験したことを、ひとつずつ記録していきます。

シリーズの他の記事はこちらからご覧いただけます：

• 第1回：パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢——ついに、その扉が開いた話
• 第2回：会社員時代、毎日の仕事の中で静かに願っていた『自動化』——朝のメール、報告書、そして同僚との小さな会話
• 第3回：パソコン自動化の夢——憧れて、試して、たどり着いた話
• 第4回：ターミナルって、何のためにあるんだろう?——長年の疑問に、AIが答えをくれた
• 第5回：AIとの付き合い方は、こうして変わってきた——そして、バイブコーディングという大きな波
• 第6回：驚きの連続から、Claudeが相棒になった——チャットもエージェントも、この道具で
• 第7回：自分のペースで、新しい技術エージェントAIと向き合う——焦らず、でも諦めず

これまで、パソコンが登場する前の時代から、自動化への憧れ、ターミナルの理解、そしてClaudeという相棒との出会いまで、自分の歩んできた道を振り返ってきました。

最後に、新しい技術と向き合うときの、私なりの姿勢について書きたいと思います。

パソコンが、初めて世に出た日のこと

パソコンというものが世の中に登場したとき、「これはすごい、何か未来を感じるものが出てきた」という印象を持ちました。

最初はインターネットもない時代でした。それでもワープロというものが少しずつ消えていき、パソコンがその代わりとして使われ始めました。最初は「ワープロの代わり程度」という認識だったのが、表計算、年賀状作成、文書のやりとり、と用途が増えていきました。

そしてインターネットが普及すると、また別の世界が開けました。電子メール、Web閲覧、外とのつながり。同じパソコンが、違う道具に見えてきた瞬間でした。

同じパソコン一つでも、新しい技術が加わるたびに、使い方が変化する。これは私が何度も経験してきた、新しい技術との付き合い方の基本パターンでもあります。

そして今、AIによってまた使い方が変わった

そして今、AIと組み合わさったエージェント機能という、新しい使い方が誕生しました。

過去のリセットの延長線上に、今のエージェント型AIがあります。パソコンでできることが、また大きく変わった瞬間です。

ワープロからパソコンへ、パソコンからインターネットへ、そしてAIエージェントへ。これは私にとって、何度目かの「リセット」の時期になります。

年齢を意識しながらAIに触れている人は、あまりいないのでは

ここで一つ、感じていることを書いておきたいと思います。

おそらく、年齢を意識しながらAIに接している人は、あまり多くないのではないでしょうか。

私自身、AIに触れるとき、自分が60代であることを特別意識しているわけではありません。義務感もありません。シンプルに、興味があるから触ってみたい。それだけのことです。「なぜ自分がこれを学ぶのか」と問うこともなく、ただ思いのまま、時間を費やしている感覚です。

意外にも、まわりの景色——他の人がどう思うか、自分の年齢が適しているか——そういったことを、気にすることはほとんどありません。これが本当のところです。

自分のペースで取り組めること——これが最大の強み

新しい技術を学ぶ上で、自分にとって一番のメリットは何かと考えると、紛れもなく「自分のペースで取り組めること」です。

仕事から離れた今、誰かに急かされることもなく、納期もありません。行き詰まったら時間を置いて、別のことに向き合い、また戻る。この繰り返しが、自然にできます。

「今日はここまで分かった、続きは明日にしよう」——そう言える環境は、現役で働いていた頃にはありませんでした。あの頃は、限られた時間の中で結果を出さなければならない。学ぶ時間そのものが、贅沢でした。

今は違います。時間という最大の資源が、自分の側にあります。これは間違いなく、新しい技術を学ぶ上での強みです。

自分の手を動かすと、世の中の変化が見える

AIはあくまでも手段です。

目的により早く、より確実に到達できる手段として、私は学んでいます。たとえ仕事から離れて実務がなくても、自分の手を動かしてみると、世の中の変化を肌で感じることができます。

この感覚があるからこそ、世の中が大きく変わっていくこと、そして何かが役に立つ時が来ることを、信じることができます。

ちなみに現状、エージェント型AIを使うには、有料サブスク契約が必要です。先々の契約形態がどうなるかは分かりませんが、今この時期に課金して、この貴重な体験をすることに価値を感じています。だから、課金への迷いはありませんでした。出費はあっても、得られる体験の方が大きいと判断したのです。

ものの見方をリセットする、ということ

ここで、私が大事にしている考え方を一つ書いておきたいと思います。

それは、ものの見方をリセットする時が、必ず来るということです。

パソコンは以前からありました。でもAIの登場によって、使い方が変わり、大きな成果を出せるようになりました。パソコンでできることの認識が、明らかに変わったのです。

もし以前のままの見方だけにとどまっていたら、改めて接することもなかったでしょう。「これは知っている道具だから」「もう昔触ったから」——そう決めつけてしまうと、新しい可能性は見えてこないのです。

特に最近のAIエージェントに関するアップデートは、ほんの数ヶ月で大きく変わってきました。エンジニアでなくても、ここまで使えるようになった——この実感は、自分の手を動かして、はっきりと分かったことです。本を読んだり、人の話を聞いたりしているだけでは、辿り着けなかった理解です。

これからも、リセットの時はやってくる

ひょっとしたら先々、スマートフォンも、技術革新で違った使い方ができるようになるかもしれません。世の中の進歩とは、そういうものだと思います。

だから、常にアンテナを張り、敏感であることが大切です。

昔の見方ではなく、今の自分がどう扱えるかを考え続ける。これができれば、年齢に関係なく、とても豊かな生活につながると、私は信じています。

焦る必要はありません。でも、立ち止まる必要もありません。自分のペースで、自分の興味の赴くままに、新しい技術と向き合っていく。それが、私が今できる、新しい時代との一番自然な付き合い方です。

ここまでが、シリーズの第1ステージでした

ここまでの7回で、私が新しい技術と向き合うようになった経緯を、丁寧に振り返ってきました。

パソコンのなかった時代から、自動化への夢を追いかけてきたこと。会社員時代に願っていたこと。RPAという憧れ。ターミナルという長年の疑問。AIとの付き合い方の進化。Claudeという相棒。そして今回の、新しい技術への向き合い方。

次回からはいよいよ、私が実際に作ったもの、試したことを、一つずつ紹介していくステージに入ります。プログラミング知識のない私が、AIとの対話だけで作り上げてきた小さなアプリやツールたち。それらの制作の記録を、できるだけ正直に、できるだけ具体的に書いていきたいと思います。

シリーズはまだ続きます。引き続き、お付き合いいただければ嬉しいです。

【このシリーズについて】

この記事は「パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢」シリーズの一編です。非エンジニアの私が、AIエージェントと向き合いながら体験したことを、ひとつずつ記録していきます。

シリーズの他の記事はこちらからご覧いただけます：

• 第1回：パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢——ついに、その扉が開いた話
• 第2回：会社員時代、毎日の仕事の中で静かに願っていた『自動化』——朝のメール、報告書、そして同僚との小さな会話
• 第3回：パソコン自動化の夢——憧れて、試して、たどり着いた話
• 第4回：ターミナルって、何のためにあるんだろう?——長年の疑問に、AIが答えをくれた
• 第5回：AIとの付き合い方は、こうして変わってきた——そして、バイブコーディングという大きな波
• 第6回：驚きの連続から、Claudeが相棒になった——チャットもエージェントも、この道具で

AIには、いろいろな種類があった

最初に私がAIに触れたのは、やはりChatGPTでした。世の中で話題になっていたので、試しに使い始めたのです。

使い始めてみると、これは便利でした。文章作成の相棒として、大いに役立ってくれます。その後、Geminiも使うようになりました。この二つを中心に、文章作成やちょっとした調べ物に活用していました。

二つを比べると、印象は少し違いました。ChatGPTは丁寧な回答をしてくれますが、その分、結論にたどり着くまでが少し長いと感じることがありました。一方、Geminiは簡潔で、答えがはっきりしている印象です。

その頃の私にとって、Claudeは選択肢に入っていませんでした。「Claudeはエンジニア向きの道具だ」となんとなく思い込んでいたのです。自分のような非エンジニアが使う道具ではないだろう、と。

エージェント型という、新しい波

そんなある日、「エージェント型」という言葉が、あちこちで聞こえてくるようになりました。

それまでのAIは、基本的にチャット型——つまり、質問を投げて答えをもらう、というやりとりが中心でした。でもエージェント型は、AIが自分で考えて、パソコンを操作してくれる。ファイルを作ったり、フォルダを整理したり、プログラムを書いたり。

その中でも、よく名前を聞いたのがClaude Codeでした。

正直、少し引っかかるところもありました。Claude Codeを使うには、有料プランに加入する必要があるのです。月々の出費が増えることへの、ちょっとした抵抗感です。

でも、話を聞けば聞くほど、気になって仕方がない。結局、思い切って試しにインストールしてみることにしました。

驚きの連続だった

インストールが終わって、Claude Codeに最初の指示を出した瞬間——驚きの連続が始まりました。

私が「こういうアプリを作りたい」と日本語で伝えたら、AIが自動的にコードを書き始めたのです。どんどん画面に文字が流れていく。これは何かを指示する、それを受けて処理する、そしてまた次の作業に進む。

目の前で、AIが勝手に考えて、勝手に動いている。

私が何か打ち込むたびに、AIが少し考えて、「こういう方法でやりましょう」と提案してくる。そして承認すれば、ものすごい速度で作業が進んでいく。

これは感動するレベルでした。

会社員時代、エンジニアの人たちがキーボードを叩いて何かを作っているのを、遠くから眺めていた記憶があります。あれと同じようなことが、今、自分のパソコンで起きている。しかも自分が日本語で指示しているだけで。

コスト面から、Claudeに集約することにした

Claude Codeの使い心地があまりに良かったので、自然と考えたことがありました。

「これは外せない道具になった。だったら、チャット型もClaudeで統一した方がいいかもしれない」

理由は、単純にコストです。複数のAIサービスに毎月お金を払い続けるのは、やはり負担になります。ChatGPT、Gemini、そしてClaude。三つとも有料プランにすると、それなりの金額です。

Claude Codeは私の新しい主力道具になった。だったら、Claudeの中に含まれているチャット型のサービス(Claude.ai)も使えばいい。そうすれば、コストを抑えながら、一つの会社の道具に揃えられる。

こうして、私は文章作成もClaude.ai、パソコンの操作やアプリ作りはClaude Codeという形に、自然と落ち着きました。

Claude.aiとClaude Code、私の使い分け

今の私の使い分けは、とてもシンプルです。

文章を書いたり、考えを整理したり、調べ物をしたりするときは、Claude.ai(チャット型)を使います。ブラウザを開いて、質問を打ち込むだけ。これまでChatGPTやGeminiでやっていたことを、そのままClaude.aiに移した形です。

パソコンを動かしてほしいとき、アプリやホームページを作りたいときは、Claude Code(エージェント型)を使います。ターミナルを開いて、指示を出すと、勝手に作業が進んでいく。

この二つの使い分けで、ほとんど困ることがなくなりました。Claude Codeで分からないことがあれば、Claude.aiに聞く。Claude.aiで整理した内容を、Claude Codeに渡して作業させる。二つの顔を、行ったり来たりしながら使っています。

Claudeにはもう一つ「Cowork」という顔もあって、これは仕事の業務を代行するための道具だと聞いています。最初に少しだけ触ってみたことはあります。でも私の場合、アプリを作ってみたいという気持ちが強かったので、自然とClaude Codeの方に進んでいきました。今のところ、それで十分に間に合っています。

今はClaudeだが、未来はわからない

ここまで書いてきましたが、一つだけ、正直に言っておきたいことがあります。

AIの技術の進歩は、凄まじいほど早いということです。

今日「これが一番」と思っている道具が、来月にはもっと良いものが登場しているかもしれません。別の会社から、驚くような新しいサービスが出てくるかもしれない。

そのときは、私はためらわずに新しいサービスに乗り換えると思います。

特定の道具にこだわり続けるのは、あまり賢いやり方ではありません。その時その時で、自分にとって一番合う道具を選んでいく。それが、この変化の激しい時代での、最も理にかなった付き合い方だと思っています。

完全な道具はありません。そして、永遠に最強の道具もありません。柔軟に選び続けること——これが、AIと付き合う上での基本姿勢だと、私は考えています。

使えるかどうかは、手を動かしてから決める

振り返ってみると、私がClaudeに辿り着いたのは、「まず試してみた」からでした。

「エンジニア向きの道具かもしれない」と思いながらも、思い切ってインストールしてみた。あのときの小さな一歩がなければ、今の「驚きの連続」には出会えていませんでした。

使えるかどうかの判断は、実際に手を動かしてみて、それがどうだったかを見て決める。これが一番確かな方法だと思います。長い時間触れば、それだけ、道具との付き合い方も深まっていきます。

Claudeを使い始めた頃の自分に、一言アドバイスするとしたら、こう言うと思います。

「迷っているなら、まず手を動かしなさい。使ってみなければ、わからないのだから」

次回は、60代で新しい技術を学ぶということについて、私なりに考えてきたことを書きたいと思います。焦らず、でも諦めず。この歳で新しい道具と向き合うときの、自分なりの心構えの話です。

【このシリーズについて】
この記事は「パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢」シリーズの一編です。非エンジニアの私が、AIエージェントと向き合いながら体験したことを、ひとつずつ記録していきます。
シリーズの他の記事はこちらからご覧いただけます → 自動化という夢シリーズ一覧

「自動化」。

パソコンが毎日の仕事に欠かせない道具になってからずっと、私はこの言葉に憧れのような感情を抱き続けていました。今回は、その憧れが、どうやって少しずつ形になっていったのかを振り返りたいと思います。

RPA、PAD、そしてAIエージェント。この三つの道具が、私の「パソコン自動化の夢」に、静かに、でも確実に、段階を刻んでくれたのです。

RPAという言葉に出会った日

いつのことだったか、はっきりとは覚えていません。インターネットでパソコンや自動化に関する記事を調べていたときか、いつも見ているニュースサイトでだったか。ある日、「RPA」という言葉が話題になっていることに気づきました。

調べてみると、RPAとは「Robotic Process Automation」の略で、パソコンに決まった操作を覚えさせて、自動的に処理を完了させる仕組みだと分かりました。たとえば、毎朝決まった時間にエクセルを開き、データをコピーして、別のシステムに貼り付ける——そういう繰り返し作業を、ロボットのように代わりにやってくれる道具です。

工場の現場で、機械の動きをプログラムして効率よく動かす仕組みがありますよね。あれの、日常のパソコン業務版だと理解しました。

「これは素晴らしい」と思いました。毎日の繰り返し作業に願っていた「自動でやってくれないか」という思いが、ついに形になる道具がある。早く一般の人でも使えるようにならないかな、と期待しました。

けれど、よく調べるほどに、ため息が出てきます。RPAを扱うには、プログラミングの知識と、Windowsの仕組みへの深い理解が必要だったのです。専門のエンジニアでないと、とても触れない道具でした。

そうか、プログラミングか、と静かに諦めた

「そうか、プログラミングか」——そう思ったとき、私は妙にすんなり諦めることができました。

というのも、それ以前にエクセルのVBAで、同じ壁にぶつかった経験があったからです。VBA(Visual Basic for Applications)とは、エクセルの中で自動処理を書くためのプログラミング言語のことです。関数やマクロの延長線上にある、もう少し本格的な自動化の道具と言えます。

このVBAを何度か触ってみたものの、結局進まずに諦めた経験がありました。動かない、エラーが出る、思った通りにいかない。そうこうしているうちに、「自分は文系だから無理だな」と感じてしまったのです。

だから、RPAが「プログラミングの道具」だと分かったとき、迷いなく諦めきることができました。「あれは遠い世界の話だ」と。

実際、RPAを使いこなしている人は、私の身近にはいませんでした。営業職の会社で、オフィスには誰一人としていなかったのです。工場のような技術職中心の会社であれば、そういう風景が日常だったのかもしれません。けれど、私のまわりにはそれを扱う人がおらず、RPAは記事や情報の中だけで語られる、文字通り「遠い世界」の話でした。

いま思えば、もしかしたら、まわりにいなかったのがよかったのかもしれません。身近にいたら、余計に強い憧れを抱いていたかもしれない。見えないものは、静かに諦めがつくものです。

Power Automate Desktop——もう一つの大きな波

それから何年か経ったある日、もう一つ大きな波が起きます。

マイクロソフトから「Power Automate Desktop(PAD)」がリリースされました。Power Automate Desktopは、プログラミングの知識がなくても、画面上のアイコンを組み合わせるだけで、パソコンの作業を自動化できる道具です。Windows 10搭載のパソコンで無料提供が開始され、専門のプログラマーでなくても自動化ができるというものでした。

これは気になりました。早速、試しに触ってみました。

なるほど、確かに分かりやすい。ターミナルやコマンドを使わなくても、GUI——つまり画面上のアイコンやボタンが主体になっていて、それらを一つずつ組み合わせることで、自動化の流れができ上がっていきます。

試しに一つだけ作ってみました。何度かやり直しはありましたが、一つの自動化フローが完成しました。

内容は、インターネットの回線スピードを、指定した時間に自動で計測して、エクセルの表に記録していくというものです。6分間隔で自動的に動き続ける設定にしたので、夜の間に黙々と計測が進み、表が埋まっていきました。そのときのエクセルデータは、今もそのまま保存しています。

派手な成果ではありません。ただ、淡々と日時と数値が並んでいるだけの表です。でも、これは私にとって「自動化を、自分の手で動かした」最初の記録でした。これが、唯一の完成品です(笑)。

その後、PADに関する解説動画も、時々見ていました。もっと深く学んでいけば、いろいろなことができたと思います。けれど、結局そこで終わってしまいました。

一つの理由は、会社で個別のソフトウェアを業務用パソコンにインストールできなかったこと。もう一つの理由は、業務と直接関係のないものを作り続けていても、どうしてもモチベーションが続かなかったことです。

それでも、あのとき自動化を「自分の手で動かした」という感覚は、私の中に確かに残りました。

AIエージェントに出会って、ようやく分かったこと

そして今、私はAIエージェントという新しい道具と向き合っています。ここに来て、ようやく分かったことがあります。

AIエージェントとRPAやPADが決定的に違う点が、いくつかあるのです。

一つ目は、日本語がそのまま使えること。この言語の壁がないのは、本当に大きいです。「こういうことをしてほしい」と、話しかけるように伝えるだけで、動いてくれます。RPAやPADは、決まった内容を正しく設定するだけでも、慣れるまでに時間がかかりますし、それなりの知識が必要でした。

二つ目は、分からないときに、選択肢を示してくれること。目的ははっきりしている、でも手段が詳しく分からない——こういう場面でも、AIが「こういう方法とこういう方法があります、どちらにしますか」と提案してくれます。自分一人で悩み続ける必要がない。

三つ目は、正直に「できない」と言ってくれること。今の状況や環境では難しい、という回答をきちんと返してくれます。これは意外と大事なことです。できないことを、無理やりやろうとして時間を溶かすことがなくなりました。

もちろん、私はRPAやPADの専門家ではないので、認識が違う部分があるかもしれません。ただ、一つはっきり言えるのは、AIエージェントは、プログラミング知識のない私でも、格段に扱いやすい道具だということです。

三段階の、静かな到達点

こうして振り返ってみると、私の「パソコン自動化の夢」は、いつの間にか三段階の旅路になっていました。

RPAを知って憧れた日。
PADで一つだけ、自動化を動かせた日。
そしてAIエージェントに出会って、言葉の壁がなくなった日。

一足飛びではありませんでした。でも、少しずつ、確実に、自分の側に引き寄せられてきた感覚があります。諦めきったと思っていた夢が、実は静かに熟成されていたのかもしれません。

次回は、私が会社員時代に「自分には絶対に関係ない」と思っていた、あの黒い画面——ターミナルの話を書きたいと思います。AIエージェントが、私とターミナルの間に、どんな橋を架けてくれたのか。その体験の話です。

【このシリーズについて】
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これが一日の始まりでした。でも、パソコンがまだ普及していなかった頃は、まず手書きのメモ帳を開くところから始まっていました。その日にやることを、手書きで書き出していく。ToDoリストという言葉すら、まだ一般的ではなかった時代です。

今回は、そんな毎日の仕事の中で、私が静かに感じていた「もっとうまくやれないか」という思いを、振り返ってみたいと思います。

朝、会社に着いてからの時間

会社員時代、朝の貴重な時間は、毎日あっという間に過ぎていきました。

メールの確認、返信、必要に応じて送信。全体や部署単位の伝達事項の確認と連絡。スケジュールチェック。売上進捗の確認。そして、その日のTodoリストの整理。

これを毎朝、出社後すぐにこなしていきます。どれも一つひとつは数分の作業です。でも積み重なると、あっという間に時間が過ぎていきます。

パソコンがある時代になってからは、Todoリストもパソコンの中に収まるようになりました。それ以前は、先ほど書いた通り、手書きのメモ帳です。毎日、一枚一枚書き出して、終わったら線で消していく。あのメモ帳の束が、どこかに残っているかもしれません。

時間を大きく取った、シーズンごとの資料作り

毎日の作業とは別に、シーズンごとに大きな山がやってきます。

営業職でしたから、季節ごとに大きな商談がありました。その資料作りに、まる一日、時には二日かけることもありました。取引先ごとに内容を変え、数字を整理し、提案の形に整えていく。後々、会社でテンプレートが用意されるようになってからは、かなり楽になりました。それでも、テンプレートを埋めていく作業そのものに、それなりの時間がかかります。

取引先へ配布する説明資料を作るのも、時間を要する仕事でした。これも不定期にやってきます。日々の業務の合間を縫って、少しずつ進めていく。スケジュールを変更して仕上げることもありました。

こういう作業は、「必要な仕事」として自分の中で消化していました。誰かがやらなければならない。そして、それを任されているのは自分である。そう考えて、黙々と進めていました。

すべては自分事、でも報告業務だけは

この歳になって振り返ると、私は仕事に対して、不満を言うほどの時間もありませんでした。すべての工数は必然、つまり自分事だと考えていました。「なぜ自分がこれをやらなければならないのか」と疑問に思うことは、ほとんどありませんでした。

ただ、報告業務だけは、意外と面倒だなと感じていました。

週次の報告、月次の報告、案件ごとの報告。その都度の報告は、内容が違うので個別に書き起こしていましたが、フォーマットは似ています。数字を集めて、所定の欄に入れて、一言コメントを添える。一つひとつはそれほど重い作業ではないのに、なぜか気が重い。そんな種類の仕事でした。

不満というほどのものではない。でも、できることなら、この時間をもっと本来の営業活動に使いたい。そう思っていたのは確かです。

「メールで通知が来たら便利だね」

ある時期から、社員用の端末で、自分の売上進捗が閲覧できるようになりました。大きな変化でした。それまで事務方に頼んで出してもらっていた数字が、自分のパソコンから直接見られるようになったのです。

ただ、見るためには、毎回端末を開いて、画面を切り替えて、自分の担当の欄を探さなければなりません。ある日、同僚とこんな会話をしました。

「これ、わざわざ見に行かなくても、メールで通知が来たら便利だよね」
「個別の進捗も、設定しておけば自動で届くようにならないかな」

今なら、当たり前に実現できる話です。通知設定、自動配信、ダッシュボード。でも、当時の私たちにとっては、「そうできたらいいね」で終わる話でした。誰かに頼んで実現してもらうには、あまりに小さな願いでしたし、自分でどうにかできる手段も持っていませんでした。

それでも、同僚と交わしたあの会話は、私の中に残っていました。自動化への関心は、そういう小さな瞬間の中に、確かに存在していたのだと思います。

マクロを覚えるか、専門の人に頼むか

エクセルのマクロや関数を使えば、手作業の多くが自動化できる。そのことは、当時からうっすらと知っていました。

実際に、少し覚えて試してみたこともあります。一度作ってしまえば、確かに便利でした。でも、最初に作り上げるまでに時間がかかります。動かない、エラーが出る、思った通りに動かない。そうこうしているうちに、手作業でやったほうが早い、という結論に落ち着くことが多かったのです。

結局、本格的な自動化は、部署で専門にやっている人に頼むことが増えていきました。その人に任せたほうが、早く、正確に、仕上がる。自分の時間は、本来やるべき営業活動に使ったほうがいい。

社内業務の時間を減らすのも、ひとつの課題だと考えていました。営業職として、取引先と向き合う時間を増やすこと。社内での事務処理を効率化すること。この二つは、常に天秤にかかっていました。

いま思えば、これはまさに「自動化」への関心そのものです。ただ、当時の私にはそれを自分で実現する手段がなかった。それだけのことでした。

いま、あの願いが叶っている

時代は流れました。

いま、私はAIエージェントという新しい道具と向き合っています。朝一番のメール整理、売上進捗の通知、報告書のフォーマット埋め、取引先ごとの資料作成。あの頃、私と同僚が「できたらいいね」と話していたことが、日本語で指示するだけで現実になる時代です。

エクセルのマクロを組むのに苦労していた私が、いまは自然な日本語で「このデータをこういう形にまとめてほしい」と頼めます。「最初に作り上げる時間がもったいない」という理由で諦めていた自動化が、数分で形になっていく。

会社員時代の自分に、そっと教えてあげたい気持ちになります。大丈夫、いつか、それは叶うよ、と。

そして次回は、あの頃、私が横目で見ていた「RPA」という道具の話を書きたいと思います。自動化への憧れと、手の届かなかった距離の話です。

【このシリーズについて】
この記事は「パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢」シリーズの第2回です。非エンジニアの私が、AIエージェントと向き合いながら体験したことを、ひとつずつ記録していきます。
第1回：パソコンのなかった時代から追いかけてきた、自動化という夢——ついに、その扉が開いた話
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