工数75%削減／月間投稿数10倍を可能にした、生成AI活用の全プロセスを解説

「本当にそれで、業務効率化・工数削減なんて出来るの？」

トップページで掲げた「レポート作成工数75%削減」や「月間ブログ投稿数10倍」などという数字を見て、そう思われたかもしれません。 プレゼンや営業トークだけが上手なコンサルタントも多いこの業界、その疑念はもっともです。

そこでこのページでは、私たちがどのようにしてその数値を実現したのか、具体的な業務プロセスのBefore/Afterと、その背景にある「人とAIの最適な役割分担」という思想の全てを、包み隠さず公開します。

1）GA4／GSC 定期レポート自動生成システムの検証

まず、弊社で最もご相談の多い「レポート地獄」を解決した事例です。

従来のレポート作成フロー（Before）

Web担当者時代の私、Webアナリスト時代の私のレポート作成フローです。
ご覧の皆さまも似たようなフローでレポートを作成されているのではないでしょうか。
全12ステップ、特に3度にわたる「データのコピペミスがないか」のチェック作業に、多くの時間と神経をすり減らしていた記憶があります。

自動化後のレポート作成フロー（After）

次に、弊社が構築した「自動生成システム」導入後のフローです。人間の作業は、わずか3ステップに集約されました。

作業時間を測定した結果、人間による作業時間は、
まず、Step1：30秒〜1分程度、Step8：30秒〜1分程度で、合計1〜2分程度。
これは多少ページ数や図表の数が増えても、大きく変わりませんでした。

次に、分析・提案コメントの体裁の調整とリライトですが、こちらは小規模なもので1〜2時間、大規模なものでも半日〜1日あれば十分だと思います。

検証結果

• 数ページの小規模なレポート：
  作業時間が半日〜1日から1〜2時間に短縮（75％の工数削減）
• 数十ページの大規模なレポート
  3日以上かかっていた作業時間が半日〜1日程度に短縮（66％以上の工数削減）

※従来のフローによる作業時間は、私の記憶に基づくもので、実際に計測したわけではない点、ご容赦ください

工数削減を実現できた理由

最大の理由は、最も時間と精神力を消耗する「手作業によるデータの転記と、そのチェック作業」が完全に不要になったことです。

API経由でデータを直接取得・処理するため、ヒューマンエラーが介在する余地がありません。
これにより、担当者は単純作業やミスの心配から解放され、AIが生成した「下書き」を元に、本来最も時間をかけるべき「考察」と「戦略立案」に集中できました。

また、AIが生成した下書きコメントが既にあるため、ゼロからコメントを作成するよりもスムーズに作業を進めることができました。

2）生成AI活用によるコンテンツ制作効率化の検証

「人とAIの最適な役割分担」という思想は、レポート作成以外の業務にも応用できます。
次に、私自身のブログ運営を劇的に変えた、生成AI活用によるコンテンツ制作効率化の事例をご紹介します。

ブログの更新頻度を10倍以上に増やせた理由

従来のブログ記事作成フロー（Before）

ブログ記事を書き続ける上での最大のボトルネックは「記事を書き始めること」です。
下記のフローを見ればわかるように、テーマ出しの時点で、頑張っても月4〜8回程度、記事の骨子作成まで進めるのは月2〜3回あれば良い方でした。

AIアシスタント導入後のブログ記事作成フロー（After）

AIアシスタント導入後は、記事作成でのボトルネックだった「テーマ案のネタ出し」と「骨子作成」をAIが手伝ってくれるようになり、ブログ記事作成の負担が軽減されました。

ゼロからテーマや骨子を考えるよりも、既にあるタタキ台をベースに修正していく方がスムーズに作業を進めることができます。
これはブログに限らず、メルマガ文面や広告コピーにも言えることではないでしょうか。

ボトルネックだった「ネタ出し」と「骨子作成」の負担が軽減されたことと、生成AIに毎日ネタだしをさせる習慣がついたことで、結果的に、ブログ更新回数が前月の10倍以上になっていました。

結論

「GA4／GSC 定期レポート自動生成システム」のところでも書きましたが、何かをゼロから考えるよりもタタキ台をベースに考える方がはるかに楽です。

実際、生成AIアシスタントがブログ記事作成の最大のボトルネックだった「ネタ出し」と「骨子作成」を手伝ってくれるようになったことで、記事の更新頻度が10倍以上になったことが、そのことを証明しているのではないかと思います。

今回はブログ記事作成による検証を行いましたが、メルマガ原稿やLP原稿、広告コピー、SNS投稿文などでも同様の効果が得られるのではないかと思います。

結果的に、導入開始（2025年3月末）から2ヶ月で、Google検索でのクリック数・表示回数ともに約5倍に増やすことに成功しました（下図参照）。

3. まとめ：ポイントは、プログラム・AI・人間の役割分担

上記の記事を見ると「生成AIが万能！」のように感じられるかもしれませんが、決してそんなことはありません。
例えば「GA4／GSC 定期レポート自動生成システム」の場合、

• 自動生成システムの測定期間設定は「人」にやってもらう
  →自動化も可能だが、手動でも1分以内でできる作業なので費用対効果が低すぎる
• APIからのデータの収集・加工・図表作成は「プログラム（Pythonスクリプト）」が担当
  →生成AIにやらせることも可能だが、プログラムで対応した方が失敗リスクが低くて確実
• データ分析と分析・提案コメントの下書き作成と、レポート生成用のGASスクリプト作成は「生成AI」が担当
  →このパートは生成AIにしかできないため
• Googleスライドへの、レポート生成用GASスクリプトのコピペと実行は「人」にやってもらう
  →Googleスライドを使わずPDF出力にすれば自動化も可能だが、手動でも1分以内にできる作業なので費用対効果が低すぎる

という風に役割分担を明確にすることで、低コストでの業務効率化を可能にしています。
それぞれの人やツールの長所をうまく組み合わせていくことが、今後も発達していく生成AIとの上手な付き合い方ではないかと思います。

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