AIに丸投げしたはずが、結局自分が一番頑張った話。複雑すぎる数式（TOCOL）との格闘記
複雑な条件が絡み合うデータの抽出を、すくに解決するだろうと思って、GeminiやChatGPTに放り投げていたことはありませんか？
しかし、そこで返ってきたのは、見たこともないほど長く、解読不能な数式の羅列。結局、その式が「正解」かどうかを検証するために、私はAI以上に脳をフル回転させる羽目になったのです。
特に、複数条件から値を抽出する「TOCOL関数」や「FILTER関数」の組み合わせは、一歩間違えればデータの迷宮に迷い込みます。
業務の中で痛感したのは、「丸投げ」した後の「検算」にこそ、事務プロの真価が問われるということ。AIに振り回されるのではなく、AIの知能を自分の「仕組み」として手懐ける。格闘の末に辿り着いた、人間とAIのベストな距離感という名の正解を共有します。
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「楽をしたい」という、事務職の執念
事務の仕事で一番避けたいのは「同じ作業の繰り返し」です。今回、入社者のデータ登録という煩雑なタスクを自動化しようと、私はAIに助けを求めました。目的はただ一つ、「仕組みを作って、未来の自分を楽にさせること」でした。
現れた「呪文」たち。TOCOLの衝撃
AIが提示してきたのは、これまで使ったこともないような複雑な数式でした。
TOCOL関数：散らばったデータを一列に並べ替える。
「なにこれ？」となりながらも、仕組みを理解しないと自分のシートには組み込めません。結局、AIの回答を自分でわかるように「翻訳」し、使いこなすために数時間を費やすことになりました。
AIを「翻訳」して自分の道具にするまで
AIは答えをくれますが、そのまま貼り付けても思い通りには動きません。
「なぜこの数式なのか？」を分解し、一つひとつの意味を自分で調べ、自分のシートに合わせて調整する。結局、数時間を費やすことになりましたが、この「格闘」を通じて、AIの出した答えが自分の「スキル」へと変わっていく感覚がありました。
AIを使用するときに注意したい点を、以下で紹介します。
1. 「何が正解か」の判定基準を自分で持っておく
AIは時々、存在しない関数を捏造したり、複雑すぎてメンテナンス不能な長い数式を出してきたりします（ハルシネーション）。
- 対策: 出された数式が「なぜその結果になるのか」の理屈を、AIに解説させましょう。「この数式の各パートの意味を教えて」と追加で聞くのがコツです。
- 基準: 自分が中身を理解できない数式は、エラーが出たときに直せません。「もっとシンプルな関数でできませんか？」と聞き直す勇気も大事です。
2. 「データの形式」を正確に伝える
AIが間違える最大の原因は、データの状態が伝わっていないことです。
- コツ: 「A列には日付が『2024/05/01』の形式で入っています」「B列は空白があるかもしれません」といった前提条件を詳しく伝えます。
- 具体例: セル番地（A1など）を具体的に指定して、「A1セルの値が〇〇のとき、B1に××と表示させる。ただしエラーのときは空白にしたい」と、「もしも（条件）」と「結果」を分けて伝えると精度が爆速で上がります。
3. 「機密情報」は絶対に入力しない
これが一番重要です。
- 鉄則: 実際の顧客名、個人名、社外秘のプロジェクト名などは「仮の名前」や「記号（Aさん、B社など）」に置き換えて質問してください。
- AIに入力したデータは学習に利用される可能性があるため、そのままコピペして聞くのは事務プロとしてNGです。
結論：理解して初めて「自動化」は完成する
「AIに丸投げ」はできませんでしたが、格闘の末に完成したシートは、今ではボタン一つで入社者データを整えてくれます。楽をするための仕組み作りが、実は一番頭を使うというパラドックス。でも、その山を越えた先にこそ、本当の効率化が待っていました。
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