結論：自動化は「高頻度×低リスク」から。最初は“判断”を自動化しないのがコツ

1. 対象は「繰り返し」「ルールが固定」「失敗しても戻せる」作業
2. AIは分類・要約・下書きまで（意思決定は人）
3. ログ・通知・手動復旧を必ず用意
4. 月1で改善（例外処理を追加）して精度を上げる

1. 自動化の失敗パターン

• いきなり大きい業務を自動化して例外で止まる
• ログがなく、いつから壊れたか分からない
• 重複作成や誤送信など“戻せない事故”が起きる

2. 自動化候補の選び方（3条件）

• 高頻度：毎日/毎週発生
• 低リスク：失敗しても復元できる（下書き、下準備）
• ルール固定：判断基準が明文化できる

3. 導入ステップ（小さく）

1. 1業務を選び、手順を箇条書きで可視化
2. 入力を正規化（フォーム化、必須項目化）
3. AIは分類・要約・下書きに限定
4. 人が確認してから実行（半自動）

4. 運用設計（ログ・通知・復旧）

• ログ：処理日時、対象ID、結果（成功/失敗）
• 通知：失敗時にSlack/メール
• 復旧：未処理だけ再実行、二重処理を防ぐキー

5. 公式リンク（エビデンス）

• Zapier公式：Help Center（自動化運用の参考）
• Google公式：Apps Script（運用自動化の参考）

FAQ

Q1. どの業務から始めるべき？

A. “下書き作成”“分類”“要約”のように、失敗しても人が直せる工程から始めるのが安全です。

Q2. 自動化が止まった時が不安です

A. ログと失敗通知、手動復旧（未処理再実行）をセットにすると運用になります。

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