こんにちはENECHANGEでプロジェクトマネージャーをしております田中です。
世の中様々な開発プロジェクトがありますが、中には資料作成がとても多いプロジェクトも存在しますよね。 というわけで、非エンジニアでもAIエージェントは実業務でかなり使えますという視点で書いてみます。
私はClaudeというAIエージェントを利用していますが、資料をPDF化しチャットボックスに貼り付け、 「誤字脱字、表記ブレ、日付誤り、バージョン違い、文脈不自然な箇所の洗い出しを観点にして、全体的にレビューして」とプロンプトを投げます。
レビュー観点がAIが検知しやすいものになってるのでレビュー精度は信頼できます。 しかも、言い回しに対しても改善案をくれる！
資料レビュー以外にもプロジェクトマネージャー業務あるあるで言えばこんなことにも使えます。 ※もちろん調べ物や、企画を練ったり、資料内容の壁打ちにも使えます！
AIを用いたプロジェクトマネージャー業務例
・プログラムがどういった処理をしているかの解析ができる。
→エンジニアにコードの処理内容を説明してもらう必要性がない
・設計書と画面実装が一致しているか突合チェックができる
→QAにちょっとしたチェックを依頼する必要がなくなる
・議事を音声認識でテキスト化して、好きな粒度で議事メモが作れる
→意外と時間が掛かるPMO業務の効率化
・長大化してしまったBacklogで探してる投稿箇所を見つけてくれる
→言った言わないがすぐわかる！
AIが処理しやすい形に前処理をする必要がありますが、それも様々なツールを用いれば大した手間にもなりません。 これらをチリツモで考えると結構な工数削減に繋がるかと思います。
AIが理解しやすい前処理（パターン化、構造化）が大事
なぜこういった作業が得意なのかClaude君に聞いてみました。
検証のため、例えば前処理しない場合の解析結果がこちら。
カタカナ羅列で50州が全て記載してあるかお願いしたら回答を避けられてしまいました。
前処理としてカタカナ羅列を改行した場合の解析結果がこちら。
この通り自信持って回答してくれて、しかも前処理前後の実例わかりやすいと褒めてくれてます。
どうでしょうか？ このブログを見ている非エンジニア職もいらっしゃると思いますが、ご自身の業務に意外と役立ちそうなイメージができてきたのではないでしょうか。
すぐに成果を感じられるのも最近のAIエージェントの特徴
そして最後に言いたいのは、AIエージェントは簡単に導入から利用まで辿り着けるということ。 これと決めたAIエージェントがあるなら、サービス登録から例えば試しにAIにパワポ資料作ってもらうなどは3hあれば行けます。
導入障壁が低いのと、業務効率化や品質向上を考えると、今後導入するしないで生産性に大いに違いが出ると感じました。 ENECHANGEではエンジニア全員にAIエージェントのアカウントを配布しています。 AIネイティブなテック集団の一員として、Claude君とENECHANGEのミッションに邁進したいと思います！
