AI にコードを書かせて、石垣商店オリジナルの業務ツールを
今日中に完成させる。3日間の集大成となる 4 時間。
AI にコードを書かせて「材料計算チェッカー」ミニ Web アプリを完成させ、自分だけのツールにカスタマイズする。
ここまでの学びを確認しましょう。スマホかブラウザで答えてみてください。
Web アプリの3要素を理解し、「AI にどこを書かせればいいか」がわかるようになる。
Web アプリは3種類のコードでできています。難しくはありません。
骨格・構造
「柱と壁」
デザイン・見た目
「壁紙と塗装」
動き・計算
「電気・設備」
業務システムは、いきなり大きく作るのではなく 小さく始めて段階的に育てていくのが基本です。「今日作るアプリはこの中のどこにいるのか?」を最初に押さえます。
見える画面
(ボタン・入力欄)
裏で動く仕組み
(計算・処理)
情報を溜める箱
(記録・保管)
在庫表・顧客リスト・日報など。手で入力して、関数で集計するだけのシンプルな状態。画面・処理・データが全部ひとつのシートに同居。
SUM・IF だけでなく、別のシートからデータを引っ張る IMPORTRANGE、絞り込む QUERY 等を使うと、プログラミングなしで複数ファイル横断の処理ができる。
GAS(Google Apps Script)は、スプレッドシートに「裏で動く小さな命令」を追加できる機能。例:毎朝9時に在庫表をメール送信/ボタンを押すと自動で帳票を作る。画面は今までのスプレッドシートのまま、裏側だけ強くなる。
画面は Google フォームに任せる。データはスプレッドシートに自動で溜まる。GAS で集計・通知をする。画面は Google の作った安定品 = エラー率ほぼゼロ。中小企業の業務システムの多くがここで十分。
画面(HTML/CSS/JS)も自分で作る。AI に書かせるから書ける。データの保存先はスプレッドシートでも、ブラウザのメモでも OK。今日は AI と一緒に「材料計算チェッカー」をこの形で作ります。
どのステップも「3つの部品」で考えると、今やっていることが整理できる。STEP 3〜4 は第2期で本格的に扱います。
コードを自分で書く必要はありません。AI に書かせるコツを押さえましょう。
「誰が・何を・どう操作すると・何が起きるか」を具体的に書く。「なんかいいかんじのツール」は NG。
一度にすべてを頼まず「まず HTML の骨格だけ」→「次に CSS」→「次に計算ロジック」と分けて依頼する。
ブラウザのエラーメッセージをコピーして「このエラーが出ました。修正してください」と貼るだけで OK。
メモ帳等に貼り付けて「○○.html」で保存。ダブルクリックするだけでブラウザで開ける。
石垣商店様の銅・真鍮加工業務に特化した計算ツールです。
Claude に段階的にコードを書かせ、ブラウザで動く「材料計算チェッカー」を全員が完成させる。
まず Claude に「骨格だけ」を頼みます。以下のプロンプトをコピーして Claude に貼り付けてください。
コードをすべて選択してコピーする(Ctrl+A → Ctrl+C)
Windows:スタートメニュー → メモ帳 Mac:テキストエディット
ファイル → 名前を付けて保存 → ファイル名に「calculator.html」と入力
保存したファイルをダブルクリック → Chrome や Edge で開く
骨格ができたら、見た目を整えましょう。
JavaScript で実際に計算できるようにします。
エラーが出ても慌てないでください。AI がすぐ直してくれます。
基本が完成したら、石垣商店の業務に合わせてカスタマイズしましょう。
材料計算チェッカーをさらに強化するか、宿題で考えてきた自分のアイデアを形にする。
以下から好きな機能を選んで Claude に実装させましょう。
銅の単価を入力すると材料費も同時計算
計算結果を A4 形式で印刷できる
計算結果をメール文章の形式でコピー
計算履歴をエクセルで開けるファイルで保存
開始時に発表したアイデアを形にしてみましょう。以下のプロンプトテンプレートを使ってください。
完成したアプリを見せ合い、3日間の成長を全員で実感する。第2期(上級コース)への期待を高める。
3日間で、AI の基礎知識から Gemini・Claude の実務活用、そして自分専用の Web アプリ制作まで駆け抜けました。
みなさんはもう「AI を使える人」です。
ここから先は、日常業務の中で少しずつ試して、自分の「使い方」を磨いていってください。
第1期を修了した方の中から、特に意欲的な方を対象に上級コースを開催します。
完璧でなくてよい。実際に使うことで「次に何が必要か」が見えてくる。
「メールの返信を書いて」「この数字を表にして」等、小さなことから継続する。
業務で面倒だと感じた瞬間に AI を試すクセをつける。それが習慣化の一歩。