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税理士×生成AI。これから生き残る事務所がやっている「新しい働き方」

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

弊社HP：https://www.leanstack-buzz.com/

YouTubeチャンネル：DXできるくん🔽
https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=WeyqGjBSvVXwSaDB

はじめに

「税理士の仕事って、AIで何が変わるんですか？」

最近、こうした相談が一気に増えました。

一方で、こうも聞かれます。

「請求書や領収書を入れたら、情報漏洩しませんか？」

と。

では、どうすればいいのか。

結論から言うと、税理士の仕事はAIが効く場所と、効かない場所がはっきりしています。

そして、効く場所は「業務を5つに分ける」と一気に見えてきます。

本記事は、税理士事務所が現場レベルで使える形に要点を整理してお話ししていきますので、ぜひ最後までご覧ください^^

1. なぜ「業務を5つに分ける」ことが必要なのか

税理士事務所の仕事は、
ざっくり言うと次の5つに分かれます。

1つ目が仕訳・記帳（入力と整理）。
2つ目が月次の報告（レポート作成と説明）。
3つ目が税務申告（決算・申告書作成）。
4つ目が問い合わせ対応（顧問先からの質問）。
5つ目が付加価値提案（顧問料アップにつながる支援）。

ここで大事なのは、「5つのうち、どこが詰まっているか」です。

1社だけなら小さな手間でも、顧問先が50社、100社と増えた瞬間に効いてきます。

そもそも、AIは「魔法」ではありません。

積み重なった数十分を、毎月まるごと効率化することにあります。

効率化した時間で一体何をするのか。
ここが超重要ポイントです。

本来いちばん価値が出るのは、顧問先の信頼を積み上げる時間です。

これは容易に想像できるかと思いますが、AIではできないわけですね。

AIを使って顧客と信頼を構築できる時代も来るかもしれませんが、今すぐは絶対に無理です。

ここに我々人間の価値が集約されていると思うんですね。

例えば、レポートの説明と事業拡大につながる提案に時間を回せるかどうか。

これからのAI時代では、まさにここが勝負になります。

2. 具体的な活用法：業務別に見る「AIが効く所／効かない所」

ここからは、5つの業務ごとに整理します。

初心者の方は、「自分の事務所ならどこから触れそうか」を探しながら読んでみてください。

1. 仕訳・記帳：領収書の山を「入力」から解放する

仕訳・記帳は、多くの事務所でスタッフの時間を最も吸い込む領域です。

領収書・請求書を受け取り、数字が合っているかを確認し、勘定科目を判断し、会計ソフトに入力する。

しかも、二重チェックも入る。

これは、まるで──終わりのないベルトコンベアです。

AIが効くのは、この中の「入力」を減らす部分です。

領収書をスキャンしてPDF化
AI（OCR＝画像から文字を読み取る技術を含む）で、日付・金額・取引先を読み取り
Excel/CSVに整形して一覧化
最後に人が確認して、会計ソフトに取り込み

ポイントは、ここです。

会計ソフトごとに“取り込みの形”が違う。

さらに、銀行口座やカードごとに科目コードや管理番号が違うことも多い。

ここを揃えないと、AIは迷子になるので、注意が必要です。

なお、現場では、「そもそも記帳を外注する」選択肢もあります。

外注は、スタッフを抱えずに回せる一方、枚数が増えると費用も増える。

だからこそ、まずは自社の方針を決めます。

外注で割り切るのか
内製し、AIで入力を薄くするのか

ここが決まるだけで、打ち手が明確になります。

2. 月次報告：レポートは「作る」より「話す」時間に寄せる

月次報告は、実は事務所ごとに最も“差がつく”業務だと思っています。

現金残高が減っている。
原価が跳ねた。
利益率が崩れた。

こうした変化に気づき、顧問先に一言添えられる人は、信頼が積み上がります。

ただし問題があります。

顧問先が増えるほど、「何を話すべきか」を毎月思い出すだけで大変です。

AIは、ここで役に立ちます。

前月比・前年差の変化から、“話すべきポイント”を自動で候補出し
異常値（急に増えた費目など）の一次検知
面談用に「今回確認したい3点」を箇条書きで出力

面談でのあなたの仕事は、結局「判断」と「会話」です。
AIは、まるで──副操縦士。

操縦桿を握るのは、あなたです。

注意点は、業界の前提です。

例えば、粗利率の“普通”は業界で全く違います。

ここはAIに任せきらず、「この顧問先の基準値」を先に渡すことでズレを減らすことができますね。

3. 税務申告：ここはAIより「既存ソフト」が速い

税務申告（決算・申告書作成）は、意外ですがAIで無理に自動化しない方がいい領域です。

理由はシンプルです。

税務申告に特化した会計ソフト・申告ソフトが、すでに最短ルートだからです。

ここを“AIで一から作ろう”とすると、遠回りになります。

ただ、AIがまったく使えないわけではありません。

決算前のチェックリスト作成
売掛金回収や請求漏れなどのリマインド文章の作成

こうした「周辺のコミュニケーション」に寄せると、効果が出やすいです。

4. 問い合わせ対応：質問は「2種類」に分けると設計できる

顧問先からの問い合わせは、受ける側は本当に大変です。

でも、ここは分解できます。

問い合わせは、大きく2種類です。

A：会計ソフトの中身を見ないと答えられない質問

「この請求、どうなってますか？」
「この取引、どの科目で処理しましたっけ？」

これはWebにも、過去チャットにも答えがありません。

答えは“あなたの画面の中”にあります。

このタイプは、調べるのは人間が最速です。

その上で、AIに「返信文の下書き」を作らせるのが現実的です。

B：一般知識＋事務所の方針で答えられる質問

年末調整の期限、消費税、予定納税など。

法改正が絡むと、最新情報を追う必要があります。

ここは「社内のQ&A」と「最新情報」を組み合わせる設計が効きます。

よくある質問と、事務所の回答方針を1枚のシートに集約
国税庁などの公式情報（PDF含む）を参照しながら回答を組み立て

育てるほど、問い合わせ対応が軽くなります。

ポイントはいかに質問をパターン化してAIに学習させるかです。

とりあえず全部の情報をドカンとAIに入れてしまえば、いいように思えますが、実は違っていて、情報量が多すぎると逆にAIはバカになります。

もっと厳密に言うと、飛ばし飛ばし情報を確認していくことになるので、精度が落ちるって感じですね。

これは絶対に頭に入れておいてください。
案外盲点です。

5. 付加価値提案：顧問料アップは「情報収集」と「提案の型」で決まる

最終的に、事務所の売上を伸ばすのはここです。

補助金・助成金の情報。
地域ごとの施策。

顧問先の状況に合わせた次の一手。

しかし、最新情報を追い切るのはベテランでも難しい。

AIでできることは、主に2つあります。

1つ目は、情報収集の自動化。

「この顧問先なら使えそうな制度」を定期的に拾い、候補を出す。

2つ目は、提案の下書き化。

顧問先のWebサイト（公開情報）を読み込ませて、
「何を提案すると刺さりそうか」を叩き台にする。

さらに踏み込むと、顧問先の数字（原価率、販管費、広告費など）と組み合わせて、外部パートナー紹介や改善テーマの提案にもつなげられます。

できるようになると、顧問先から見た体験はこう変わります。

「処理してくれる税理士」から、
「次の一手まで一緒に考えてくれる税理士」へ。

3. 小さく始める3ステップ

「でも、何から始めれば……」

大丈夫です。

最初から全部はやりません。

Step 1: 5つの業務を棚卸しする（所要時間30分）

紙でもExcelでもOKです。

5つの業務を書き出して、こう分類します。

時間を食っているのはどれか
ミスが起きやすいのはどれか
提案に時間を回せていない原因はどれか

ここが見えると、打ち手が決まります。

Step 2: 1業務で試す（1週間）

おすすめは、効果が見えやすいこの2つです。

記帳の入力：スキャン→読み取り→Excel/CSV化→人が確認
月次報告の準備：話すポイント3つをAIに候補出しさせる

KPIはシンプルで十分です。

所要時間：何分減ったか
修正回数：何回手直ししたか
差し戻し：顧問先からの確認が増えたか減ったか

Step 3: ルールを1ページにする（2週間後）

続けられるかどうかは、技術より運用です。

最低限、これだけ決めてください。

入れてよい情報／ダメな情報
匿名化のやり方（顧問先名・個人名を伏せる等）
出力の最終チェック観点（数字、法律、表現）

この1ページがあるだけで、現場は動けます。

AIは、決して敵ではありません。

あなたの仕事を奪うのはAIではなく、AIを活用できる税理士事務所です。

個人的には逆にAIを使って新たな仕事を生み出そうとする姿勢が今後重宝されていくのではと思っています。

少しでも参考になる点がありましたら幸いです。

それでは、本日もお読みいただきありがとうございました!!

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
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ChatGPT、Claude、Gemini...課金ツールを一つに絞るならどれ？？

こんにちは、
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はじめに

「ChatGPT、Claude、Gemini。課金は1つに絞るなら、どれですか？」

結論から言うと、迷ったらChatGPTからが無難です。
速くて、燃費がよくて、置き場所にも困りにくい。

ただし、用途によって最適解は大きく変わります。

私は、初心者はChatGPT、長文生成と開発はClaude、業務連携はGeminiという感じに分けるのがいいのではと思っています。

本記事は、3つのAIを実務目線で整理します。
あなたのAI課金戦略の地図になれば嬉しいです。

では、いきましょう。

1. なぜ「課金1つ」を決める必要があるのか

中小企業のAI導入で一番失いやすいのは、お金より集中力です。

ツールを増やすほど、運用が散ります。

案外これどんな企業さんでもあるあるです。

しかも3サービスは、共通の“基本セット”を持っています。

チャット／ファイル（PDF・画像）アップロード
Web検索／ディープリサーチ（性能差はあります）
カスタムAIとプロジェクト（会話と知識の整理）
文章やコードをその場で整える機能

だからこそ、最初は「自分の仕事で一番効く1つ」に課金するのが近道です。

もうね、いろんなツールを使う必要がないです。

そもそも、どのAIもそれなりに及第点超えてくるところまで進歩しているので…

料金はあくまで目安ですが、
note執筆時点ではこんなイメージです。

ChatGPT：無料／Plus（月20ドル）／Pro（月200ドル）
Claude：無料／Pro（月20ドル）／Max（月100・200ドル）
Gemini：無料（AI Studioなど）／AI Pro（月2,900円前後）／Ultra（約3.6万円）など

では、どう選べばいいのか。

使いどころで見ていきましょう。

2. ChatGPT・Claude・Geminiの具体的な活用法

1. まず「課金の変化」を体感したいならChatGPT

ChatGPTは、課金したときの“伸び”が分かりやすい印象です。

とくに、回答前にじっくり考えるモードが使えるようになると、品質の差を体感しやすいですね。

2. クリティカルな意思決定・調査ならChatGPT

投資判断、採用、値上げ、撤退。
外したくない意思決定では、ChatGPTが頼れます。

構造化して「次に何を確認すべきか」を出しやすい。

迎合しにくく、反論も返ってきやすいのが強みです。

3. 「悩み相談」や思考整理ならClaude

疲れているときは、正論よりも“問い”が欲しい。

Claudeは、この問いの投げ方が上手い。

これは、まるで──頭の中の絡まった糸を、静かにほどいてくれる感覚です。

4. 文章（提案書・社内文書・note）ならClaude

同じ内容でも、読みやすさで結果は変わります。

Claudeは、言い回しの温度感や段落の運びが整いやすい印象です。

文章が仕事の人ほど、効きます。

5. 開発・執筆を“分回す”ならClaude Code

Claudeの有料プランでは、Claude Codeという強力なコーディングツールが使えます。

名前に「Code」とありますが、設計整理や執筆補助でも活躍します。

ただ、使い込み始めると使用量の上限が気になってくる。

そのときにMaxプランを検討する、という順番が現実的です。

6. 画像・スライド・サイトの“見た目”ならGemini

Geminiはマルチモーダル（画像・動画など）が本当に強い。

現状、動画をインプットできるのも大きいポイントです。

画像の認識機能もトップですね。

7. Google連携で業務を回すならGemini（Workspace含む）

Gmail、Drive、Calendar、NotebookLM。

Googleの中で仕事をしている会社ほど、Geminiの価値が跳ね上がります。

そう考えると社内で使用している既存ツールとの兼ね合いから考えるのが一番事故らなくていい。

3. 失敗しないための注意点

注意点1: 比較記事は参考にして、最後は自社で試す

AIの得意不得意は、タスクで変わります。
あなたの仕事で、小さく検証するのが一番早いです。

注意点2: 機密情報は“入れ方”を決めてから

匿名化、要約して投入、権限設定。
ここが決まらないと、現場は使えません。

注意点3: 相談は「解決」か「内省」かを先に決める

正確な判断材料が欲しいのか。
気持ちを整理したいのか。

目的が違えば、最適なAIも変わりますからね。

・
・
・

ここまでご覧いただきありがとうございました。

ご自身や会社でどのAIツールを活用すべきかが少しでも見えてきたよって方がいたら非常に嬉しいです。

では、また次の記事でお会いしましょう。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
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AI時代によく聞く"コンテキスト"を解説しました。

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株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

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はじめに

「AIに聞いたのに、なんかズレてる」

あなたも、そう感じたことはありませんか。

指示はシンプルなのに、返ってくるのは“それっぽい一般論”。

これは、まるで──地図のない旅です。

さて、今回のキーワードは、コンテキストです。

読み終える頃には、

「AIが的外れになる理由」と「ズレを減らすAIの活用方法」が手に入るはずです。

では、本日もやっていきましょう。

1. なぜコンテキストが必要なのか

コンテキストは、よく「文脈」と訳されます。

でも、これだけだとフワッとして掴みにくいですよね…

私はAI活用の文脈では、こう定義すると腹落ちすると感じています。

AIに“裁量ある回答”をさせるために、選択肢を狭める情報。

例えば、「明日、何を着ていけばいい？」とAIに聞いたとします。

AIは「天気は？どこに行くの？」と聞き返しがちです。

なぜか。

回答の幅が広すぎて、ピントが合わないからです。

選択肢が広すぎてもAIは困ってしまうわけです。

ここに「結婚式です」と一言入れると、急に具体的になります。

他にも「12月で天気予報は雪です」という一言でもグッと具体的になりますよね。

仕事も同じです。

「スライド作って」と言われても、初心者向けなのか、経営会議向けなのか、はたまた取引先への提案で使用するのかで正解がガラッと変わります。

コンテキストがないと、AIは無難に逃げます。

カルピスの原液が少ない（具体性が低い）が故にうっすいカルピスしかできないのとイメージは似ているかもしれません。

というわけで、より分厚いコンテキストがあると、AIの出力は格段に上げれるよってことです。

2. コンテキストの具体的な活用法

ここからは、今日から使えるコンテキストの“渡し方”をお話しします。

1. コンテキストは2種類ある、と知る

AI界隈で「コンテキスト」と言う時、意味は大きく2つあります。

入力データそのもの：プロンプト（指示文・例・資料）全体
文脈情報：状況、目的、制約など「判断材料」

まずは「どっちの意味で言ってる？」を意識するだけで、設計が楽になります。

まあこれはふーんくらいで大丈夫です。

自分の頭の中でごちゃごちゃしてる情報をそのまま渡すと、AIも混乱するからコンテキストの種類という観点で齟齬がないか意識してもらえたらそれで十分です。

2. “良い成果物の定義”を最初に渡す

AIが困るのは、実は「何を良いと見なすか」が不明な時です。

例えばスライドなら、
「初心者向け」「用語を定義」「なぜ重要かを丁寧に」。

この一文があるだけで、出力の質が変わります。

これはイメージしやすいと思います。

プロンプトと同じ感覚です。

3. コンテキストの3点セット（Why / How / Info）

AIエージェントが働きやすい情報は、ざっくり3つに分けられます。

Why：目的、背景、誰のためか、達成したい状態
How：型、テンプレ、トーン、手順、禁止事項
Info：事実データ、根拠、過去資料、そしてあなたの解釈

特に最後の「あなたの解釈」は、独自性の源泉です。

ここが入ると、AIの文章が“あなたらしく”なります。

個人的には、頭の整理も兼ねてとにかくAIに背景情報をお伝えし、その情報をそのまま整理してもらう。

その整理した情報をコンテキストとしてAIに学習させると齟齬が生じる確率をグッと減らせるはずです。

イメージとしては、

音声でとにかく既存の情報をしゃべって言語化
↓
AIに整理してもらう（マークダウンがおすすめ）
↓
整理した情報をAIにコンテキストとして読み込ませる

という感じでしょうか。

これするだけでコンテキストの確度が格段に上がるので個人的にはおすすめです。

ちなみに音声入力ツールはAquavoice一択です。

3. 失敗しないための注意点

とは言いつつも、

実はコンテキストは「多ければ多いほど良い」ではありません。

注意点1: “全部入れる”は逆効果になり得る

AIにはコンテキスト長（入れられる量）の限界があります。

そして、長文を入れるほど精度が落ちる現象も観察されています。

入力できるからといって詰め込むと、AIが優先順位をつけられなくなる。

これは、まるで──引き出しを全部開けて探し物をする状態です。

必要十分な情報に絞る。
ここが腕の見せどころです。

注意点2: 機密情報は「入れる前」にルール化する

顧客名、個人情報、見積、契約。

このあたりが曖昧だと、現場は使えません。

匿名化、要約、別管理。
先に決めてからAIを活用するようにしてください。

意外と軽視しがちですが、トラブルになると面倒なので、要注意です。

はい、今回は最近話題の"コンテキスト"について徹底解説してきました。

こう説明すると、AIは、まるで頼もしい同僚のように見えます。

でも実際は、コンテキストを渡せた人ほど伸びる道具です。

ご自身のAI活用レベルを上げることで雲泥の差が生まれると私は思っているので、もしご共感いただける方はぜひコンテキストにこだわってみてください。

では、今日はここまで。
また次の記事でお会いしましょう。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

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【ご報告】医療法人様よりGoogle Workspace導入支援をお任せいただきました

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

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2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

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はじめに

この度、医療法人様より、Google Workspace導入支援とマーケティング全般の伴走をご依頼いただきました。

本当にありがとうございます。

ということで、本記事では、今回のご依頼内容の概要と、医療法人が小さく始めて確実に成果を出すための道筋をまとめます。

そしてお約束します。
必ず成果を出します。

数字で証明し、現場で体感し、経営判断につながる形に仕上げます。

それでは、いきますね。

1. なぜGoogle Workspace支援が必要なのか

電子カルテやレセコンが整っていても、現場のコミュニケーションとマーケティングが分断されがちです。

メール、紙、LINE公式、Web予約、広報記事がそれぞれ独立し、データが「点」で終わる。

そして、どんなツールに課金をしていたかすら忘れてしまうみたいな事態になってしまってる医院さんも少なくはないはずです。

Google Workspaceは、Gmail・Calendar・Drive・Meet・Chatといった日常ツールを「面」でつなぎ、業務データの流れを一つに束ねます。

同時に、マーケティングの接点を統合することで、患者さんとの関係性を長く温める土台ができます。

これがまさに我々の理念である「アナログ価値の最大化」につながる部分だと考えています。

Google Workspaceの導入は目的ではなく、
成果を出すための手段です。

予約転換率、来院率、リピート率という血流を太くし、スタッフの工数という酸素を無駄なく届ける。

ここにコミットするからこそ、私たちは伴走します。

2. 導入支援とマーケティングの具体的な活用法

1. チーム連絡の一本化（Gmail/Chat/Meet）

院長・看護師・事務の連絡をChatスペースで統一。

当直交代や緊急連絡をスレッド化し、Meetで即座にオンラインカンファレンスへ移行。

これは、まるで──院内に一台のトリアージ端末が置かれ、指示が一方向で流れる感覚です。

レスポンスの遅れが院内リズムを乱す前に、通信の「動脈硬化」を取り除きます。

2. 共有ドライブで医療文書の最新版管理

院内規程、感染対策マニュアル、学会提出資料を共有ドライブで一元管理。

更新履歴を自動で残し、版ズレを防ぎます。

紙バインダー探しにかかる時間が、診療時間の延長と同じくらいの痛みを奪います。

「最新版はどこ？」が消えるだけで、スタッフの心拍が落ち着き、ミスも減る。

3. フォーム×AppSheetでインシデント報告を即時可視化

Googleフォームでヒヤリ・ハットを入力し、AppSheetでダッシュボード化。

発生場所と時間帯のヒートマップを即時共有し、朝礼で対応策を決められます。

これは、まるで──院内にリアルタイムのナースコール履歴が壁面に映し出されるような安心感です。

「見える化」が終わりではありません。再発率を下げるまで伴走し、改善が定着するまで離れません。

4. 予約リマインドと待ち時間告知（Calendar/メール）

予約確定メールと前日リマインドを自動配信。

来院前に問診フォームを送ることで待ち時間を短縮し、ドタキャンを防ぎます。

これは、まるで──診察前から静脈路を確保し、滞留を起こさせない準備のようなものです。

5. 医師別・診療科別のマーケ指標をLooker Studioで可視化

HP流入、予約転換率、リピーター比率をLooker Studioで1枚に集約。

「どの診療科のどのコンテンツが患者さんの心拍を上げたのか」を一目で把握します。

反応が弱い箇所には即座に施策を打ち、良い脈を持つコンテンツには血流を集中させます。

6. コンテンツ運用のワークフロー整備

企画→校正→公開→振り返りをスプレッドシートとChatで管理。

これは、まるで──カルテ記載から退院サマリーまでの一連の流れを標準化するように、マーケのPDCAを途切れさせません。

「書いて終わり」を防ぎ、結果が出るまで回し切る運用を設計します。

7. 相談窓口の一元化（フォーム/Chat通知）

採用・紹介・患者問い合わせをフォームで一本化し、担当チャネルに自動振り分け。

「誰がいつ返すのか」が明確になり、対応漏れが消えます。

これは、まるで──救急外来に一つの受け口を置き、適切な科に瞬時にトリアージする状態。

問合せの「迷子」をゼロにします。

最後に

これはこのnoteを通じて、何度も言っていることですが、

AI導入、DX推進は決して短期決戦ではなく、中長期戦です。

なぜなら、組織全体の変革のことを指すからですね。

これが理解できていないと、一過性の研修で終わってしまったり、ツールを導入したけども、結局使わないままという結末を迎えてしまう。

そんな企業も少なくはないはずです。

というか、こちらの方が多いんじゃないかな。

ただし、だからと言って今じゃないよねというのも話が違うという言いますか、少子高齢化が深刻化している以上、遅かれ早かれ向き合わないといけない大きな課題ではないかと思います。

もし今のうちにDXの文化醸成だったり、AIの活用を組織に浸透させたいとお考えの方がいらっしゃったらぜひお気軽にコメントください。

ここまでご覧いただきありがとうございました^^

では、また次の記事でお会いしましょう。

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
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今話題の「Google Workspace Flows」で社内自動化を30分で走らせる方法

こんにちは、
株式会社Lean Stack代表の吹上由樹です。

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吹上由樹（ふきあげよしき）
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はじめに

突然ですが、

あなたは、社内のGoogleアプリ操作を自動化したいのに「設定が面倒で進まない」と感じられていないでしょうか。

実は、プロンプトを送るだけでワークフローが形になる「Google Workspace Flows」が静かに登場しています。

まあ、ご存知な方はご存知かと。

difyとかn8nのGoogle版だと思ってください。

これは、まるで──社内の定型業務を聞き役の秘書が即座に下書きしてくれる感覚です。

個人的には結構使えると思います。

まだアルファ版ではあるのですが、使い勝手も今後より良くなるのかなと。

Google様の今後に期待です。

そこで、本記事では、最小のセットアップで効果を出す使い方を、今日から動かせるレベルでまとめます。

では、本日もいきますね。

1. なぜGoogle Workspace Flowsが必要なのか

Gmail・スプレッドシート・フォーム・ドキュメントなど、日々触るアプリがバラバラだと手作業の糊付けが増えます。

心当たりある方もかなり多いのではないでしょうか。

他社の自動化ツールは認証やAPI設定が壁になりがちですが、

FlowsはGoogleアカウント1つで主要アプリを一気につなげます。

これが革命的なんですね。

まるで──工場のベルトコンベアを一夜で敷き直すような滑らかさ。

しかもプロンプト生成やテンプレート呼び出しで、ゼロからの設計時間をぐっと圧縮できます。

「これやった後はこれやって、その後はこういった処理をしてね」

と伝えておいて、機能させておくと自動で勝手に作業をこなしてくれます。

2. Google Workspace Flowsの具体的な活用法７選

例えば、こんなケースで使うことができます。

①お問い合わせ一次返信をAIで即返す

フォームの新規回答を起点にし、Geminiが丁寧な返信案を作成しチャットに通知。

「一次返信を5分以内に返す」KPIを、まるで自動販売機が水を差し出すように守れます。

もちろん自動です。

②重要メールだけを抽出し下書きを作る

受信メールをAIで緊急度判定し、高優先なら返信文面を下書きとしてGmailに作成。

これは、まるで──賢い番犬が必要な相手だけに玄関を開けるような安心感です。

これももちろん自動。

③毎朝のアンケート集計をドキュメント化

スプレッドシートの回答を読み込み、Geminiに分析させ、朝の定期実行でドキュメントを自動生成。

レポート作成が、淹れたてのコーヒーを待つ時間と同じ短さになります。

自動。

④会議議事録の要点を自動整理

Meetの文字起こしを渡し、決定事項・宿題・期限を抽出してチャットへ配信。

これは、まるで──議事録係が隣でメモをとり即座に配るような速さです。

自動。

⑤契約関連タスクのリマインド

ドライブの契約書フォルダを監視し、更新日が近いファイル名を検知したら担当者へチャット通知。

期限管理が、自動で光るカレンダーのように見えるはずです。

⑥マーケ施策のToDo生成

カレンダーのイベントをトリガーにし、イベント内容をもとにGeminiが3つの施策案とToDoを生成。

「次の打ち手が思いつかない」空白時間を、まるで高速エスカレーターで飛ばすように短縮します。

⑦Webhookで外部チームにも配信

完成したレポートをWebhookでSlack/Teamsへ転送。

Googleの外にいるチームにも、同じ温度感で情報を届けられます。

はい、今まで手動でやっていた業務を全部自動でフローを組むことができます。

実際にいちいち請求書をメールで送っていた支援先（毎月90社くらいあるらしい笑）もこれで確実に業務効率を実現させています。

本当に素晴らしい限りですね。

3. 小さく始める3ステップ

ひとまずGoogle Workspace Flows触っていただきたいです。

まさに「百聞は一見に如かず」の世界です。

Step 1: 30分で初フロー作成

Flowsを開き、テンプレートから「フォーム→AI返信→チャット通知」を選び、社内フォームを紐づけるだけ。

テストランで1件送ってみて、返信速度とトーンを確認します。

Step 2: 1業務で1週間運用

Gmailの返信下書きフローを本番オンにして、1週間分の受信メールで精度を検証。

うまくいけば件名条件や分岐を足し、不要なら停止する。

この安全ネットが、試行錯誤の摩擦を消します。

Step 3: チーム共有を2週間後に

動くフローを共有リンクでメンバーに配布し、WebhookでSlackにも通知。

週1の15分レビューで「どの分岐が役立ったか」を振り返り、社内標準に育てます。

こういったAIの自動化ってより二極化が深刻化していくと思っていて、想像するだけでゾッとします。

4. 失敗しないための注意点

ソースと権限を最初に決める

アルファ機能ゆえ権限設定が要。フォームやスプレッドシートの閲覧範囲を必ず確認してください。

テストランを細かく刻む

途中ステップだけの実行はできないため、ステップごとにテストデータを用意し、無駄なドキュメント生成を最小化します。

モデル依存を前提に運用ルールを置く

Geminiのみ利用のため、回答トーンや禁止語をプロンプトに明記し、レビューの手順を残す。

これは、まるで──手袋をはめて精密部品を扱うような慎重さです。

まあ、今日はザッとこんな感じです。

サラッと書きましたが、着実に革命は起きています。

では、また次の記事でお会いしましょう^^

【著者プロフィール】

吹上由樹（ふきあげよしき）
株式会社Lean Stack 代表取締役

2021年4月経済産業省へ入省
2023年7月経済産業省を退職
2023年9月株式会社Lean Stack設立

弊社HP：https://www.leanstack-buzz.com/

YouTubeチャンネル：DXできるくん
https://youtube.com/channel/UC-f1ZI9MiME-GC0l1gwNf4w?si=lF2BIOZAfWkwlRrS

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