予定と実績を、別々の画面で見比べていた。AIに指示を出して、2日で1つの画面にまとめた話

2つの画面を行ったり来たりして、数字を見比べる。そんな作業が、仕事のどこかにありませんか。売上の目標と実績、発注した数と届いた数、残業の申請と勤怠の記録などです。

私の場合は、工数でした。工数は、仕事にかけた時間のことです。予定の工数と実績の工数が、別々のツールに入っていたんですよね。。

私は社内SEを10年したあと、いまはITの仕事を受ける会社で、3人のチームのリーダーをしています。メンバーとは定期的に1on1（上司と部下が1対1で話す時間）をしていて、そのたびに2つのツールを見比べていました。

この不便を、AIに指示を出して、2日ほどで1つの画面にまとめました。この記事では、作るまでの流れと、使ってみて変わったこと、まだ変わっていないことを書きます。後半には、プログラミングをしない方が、ExcelやCSVで同じことを試すための指示文も載せています。

予定と実績が、別々のツールに入っていた

いまの会社には、工数を見るツールが社内向けに用意されています。ただ、予定を見るツールと、実績を見るツールが別々なんです。2つを並べて見られるものはありませんでした。

見比べられないわけではありません。片方の画面で予定を見て、もう片方で実績を見れば、数字は分かります。ただ、メンバーごと、案件ごとにそれを繰り返すと、手間がかかります。

困ってはいるけれど、会社に「新しいツールを作ってください」と頼むほどでもない。こういう小さな不便は、誰も手をつけないまま残りやすいと思います。

最初の指示は「作って」ではなく「探して」だった

使ったのはCursorです。Cursorは、AIに指示を出してプログラムを書いてもらうツールで、いまの会社では推奨のツールになっています。AIが、プログラムを書いて、動かして確かめるところまで進めてくれます。

工数のデータは、社内向けに公開されているBigQueryに入っています。BigQueryは、大量のデータをためて分析するための、Google Cloudのサービスです。大きな表がたくさん入った、データの倉庫だと考えてください。

作り始めたとき、私はそのデータベースの中身を知りませんでした。どの表に予定が入っていて、どの表に実績が入っているのかも分からない状態です。

そこで、最初の指示は「画面を作って」にしませんでした。「予定と実績の工数が入っている項目を、データベースの中から探して」という趣旨の指示を出したんです。AIに、まず場所を探してもらったわけです。

項目が見つかってから、それを並べて表示する画面を作ってもらいました。ここで苦労した話を書きたいところですが、特に困りませんでした！

かかった期間は2日ほどです。ただ、2日間ずっと張り付いていたわけではありません。基本はAIに指示を出すだけなので、AIが作業している間は、ほかの仕事ができます。

社内SEだったころ、仕様書が残っていない古いシステムを作り直したことがあります。そのときは、中身を理解するために自分で図を書きました。調査だけで1か月ほどかかることもあったんですよね。あのころと比べると、調べるところの手間がまったく違います。

中身を知らなくても、「探して」から始めれば進められる。これが、いちばんの発見でした。

できあがった画面には、3つのものが並んでいる

できあがった画面には、次の3つがあります。

1. メンバーごとに、予定と実績の時間が並んだ表

2. 案件ごとに、予定に対して何%使ったかが分かる棒グラフ

3. 月や週を選ぶと、その期間の予定と実績の差が出る切り替え

図の名前と数字は、説明のために作った架空のものです。

見ているのは、もともと社内向けに公開されているデータです。新しく何かを見られるようにしたわけではありません。並べ方を変えただけです。

数字が合っているかは、自分の工数で確かめた

AIが探してきた項目は、本当に正しいのか。ここは確かめる必要があります。

私は、自分の工数で見比べました。自分の予定と実績なら、もとのツールで見た数字と比べられます。

ただ、自分用のツールなので、テストをみっちりしたわけではありません。完璧とは言えないです。

だから、使いどころを決めておくことをおすすめします。自分用に作ったツールの数字は、話のきっかけに使います。人の評価のような大事な判断に使うときは、その前に、もとのツールで数字を確かめます。

このツールは、自分用にとどめています。ほかの人に配るなら、話が変わります。数字をもっと丁寧に確かめる必要がありますし、作った人が異動したあとに誰が直すのかも決めないといけません。

もう1つ、作る前に確かめてほしいことがあります。個人でツールを作ると、会社が管理していないシステムが1つ増えます。自分用の小さなものでも同じです。

私の会社では禁止されていません。ただ、会社によっては、ルールや運用で認められていないことがあります。作り始める前に、ご自身の会社のルールや運用に反していないかを確かめてください。分からないときは、ITの担当者や上司に聞くのが確実です。

1on1で変わったこと、まだ変わっていないこと

1on1では、数字、つまり事実をもとに会話できるようになりました。

正確に言うと、前からできなくはなかったんです。予定と実績の数字は、別々にはありましたから。それが並んで見えるようになって、会話がスムーズになった感じです。

まだ変わっていないこともあります。数字を見て、次の行動につなげるところまでは進んでいません。予定と大きくずれた案件が出てきたら、原因を特定して改善するつもりです。

「できなかったことが、できるようになった」という大きな話ではありません。「できなくはなかったことが、楽になった」という小さな話です。

それでも、会社に頼むほどでもない小さな不便を、自分で埋められるようになりました。AIで変わったのは、ここだと思っています。

プログラミングをしない方は、CSVで同じことを試せる

ここまでは、プログラムを作った話でした。ただ、「別々のツールにある数字を並べる」だけなら、プログラムを作らなくても試せます。

多くのツールには、表をCSVやExcelのファイルに書き出す機能があります。CSVは、表のデータをカンマで区切って並べた、文字だけのファイルです。2つのツールから表を書き出して、AIに次の指示を出します。指示文の中の「消化率」は、予定の何%を使ったかを表す数字です。

下の2つの表は、別々のツールから
書き出したものです。
1つ目は予定の時間、
2つ目は実績の時間です。

次の3つをしてください。
1. 2つの表を、名前と案件で
   つき合わせて、1つの表に
   してください。列は「名前、案件、
   予定、実績、差、消化率」です。
2. 片方の表にしかない行は、
   消さずに「予定なし」「実績なし」
   と書いて残してください。
3. 最後に、予定より20%以上多い行と
   少ない行を、理由の推測なしで
   挙げてください。

この下に、2つの表を貼りつけます。CSVのファイルをメモ帳で開いて、中身をコピーして貼ればだいじょうぶです。

3人分、6行ずつの架空のデータを作って、Claudeで試しました。Claudeは、ChatGPTやCopilotと同じように、文章で指示を出せるAIです。予定の表にしかない行と、実績の表にしかない行を、1つずつ混ぜてあります。

AIは、7行の表を1つ返してきました。そのあとに、次のように書いていました（記号を除いた抜粋です）。

7行すべてを手で計算し直したところ、差も消化率も合っていました。片方にしかない2行も、消えずに残っていました。

この指示文には、工夫を2つ入れています。

1つ目は、片方の表にしかない行を消さないことです。予定になかった作業や、予定したのに手をつけていない作業は、1on1でいちばん話したいところです。AIが黙って消してしまうと、気づけません。

2つ目は、理由を推測させないことです。AIは、ずれの理由をそれらしく書けます。でも、理由を知っているのは本人なんですよね。理由は、1on1で本人に聞きます。

工数ではない数字にも使えます。発注と入荷を見比べるなら、「名前と案件」を「商品」に、「予定、実績」を「発注した数、届いた数」に書きかえてください。

指示文は、ChatGPTやCopilotなど、ふだん使っているAIにもそのまま出せます。会社で契約しているAIがあれば、新しく買うものはありません。AIによって答え方は変わるので、結果は同じように確かめてください。

試すときの注意も2つあります。

1. 会社のデータを入力してよいのは、入力した内容がAIの学習に使われない契約や設定になっているAIです。分からないときは、名前を「Aさん」、取引先や案件を「案件1」のように置きかえてから貼ります

2. 今回試したのは7行です。行が増えると、AIが行を落としたり、計算を間違えたりするかもしれません。ご自身が答えを知っている行を、何行か確かめてください

小さな不便を自分で埋めるときの、4つの手順

今回やったことを、手順にまとめます。プログラムを作る場合も、CSVで試す場合も同じです。プログラムを作る場合は、始める前に、会社のルールや運用に反していないかを確かめてください。

1. 2つの画面を見比べている作業を、1つ選ぶ

2. AIには「作って」の前に、「探して」「つき合わせて」と指示を出す

3. 自分が答えを知っている数字で、合っているかを確かめる

4. 話のきっかけに使う。大事な判断の前には、もとのデータで確かめる

まとめ

予定と実績が別々のツールに入っていて、1on1のたびに見比べていました。データベースの中身も知らない状態から、AIに「探して」と指示を出して、2日ほどで1つの画面にまとめました。

1on1は、予定と実績を並べて話せるようになって、スムーズになりました。次の行動につなげるのは、これからです。

会社に頼むほどでもない小さな不便は、どの職場にもあると思います。まずは、2つの画面を見比べている作業を1つ探してみてください！

このnoteでは、会社でAIを使う現場の目線で、ツールの選び方や社内ルールのつくり方を書いています。みなさんの職場には、見比べるのが手間な数字はありますか？よければコメントで教えてくださいっ。

出典（2026年10月12日確認）

• Cursor「Agent の概要」
  https://cursor.com/docs/agent/overview

• Google Cloud「BigQuery の概要」
  https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/introduction?hl=ja