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自動化効率化導入事例レポート作成

四半期成果まとめ資料の自動作成

NO BULL AIチームNovember 18, 20253 min read

散らばった業務情報を自動収集・要約し、四半期レポートを自動生成。資料作成の手間を最大95%削減

導入前の課題：四半期レポート作成の非効率が招いた「業務負荷と情報の見落とし」

組織が直面していた3つのリスク

❌ 年間50時間（約15万円相当）の浪費（1名あたり）

😫 3ヶ月に一度の定例作業: 四半期末が近づくと、経営層や上司から依頼が来る。

📊 今期の成果まとめ資料を作成してください。来週の役員会議で使います。

四半期末が近づくと、担当者は心の中で「うわ、またあの作業か...」と思いつつも、情報の洗い出しから始まる3日間の苦闘が始まります。

Jiraで自分の担当チケットを検索し、Slackの履歴を3ヶ月分スクロールし、Googleドライブの資料を探し、メールの送受信履歴を確認し、GitHub PRの履歴を確認し、会議議事録を読み返す...。「あれ、あの案件どこまで進んだっけ?」と記憶を掘り起こしながら、散らばった情報を集めていきます。

取得したデータを読み込み、PowerPointやGoogleスライドにまとめ、上司のレビューを受けて修正する。この作業を四半期ごとに繰り返すと、年間50時間（1名あたり）が費やされます。5名のチームなら年間250時間、約1.5ヶ月分の労働時間に相当します。

内訳（1名あたり、年4回想定）:

問題時間/回年間時間（4回）
情報の洗い出し2.5時間10時間
各情報を読み込む・要約5時間20時間
資料にまとめる3.5時間14時間
上司レビュー・修正1.5時間6時間
予想合計：年間50時間（1名）

（時給3,000円と仮定した場合、年間約15万円相当）

しかも、これだけ時間をかけても、「情報の見落とし」「記憶に頼るための漏れ」「毎回同じ作業の繰り返し」という問題は解決されません。

❌ 情報の見落としと再提出

資料を提出した翌日、社内Slackで何気なく過去のやり取りを見ていると、ふと気づきます。「あれ、そういえば営業部の〇〇さんと進めてた案件、資料に書いてない...」

人間の記憶には限界があり、四半期末の忙しさの中で重要な成果が見落とされることがあります。慌てて資料を修正し、再提出する手間が発生します。

❌ 情報の分散と心理的負担

Jira、Slack、Google Drive、メール、GitHub...と情報は複数のツールに散らばっており、「あの情報、どこにあったっけ?」と思い出しながら検索する手間が発生します。さらに「資料作成面倒...」という心理的負担が四半期ごとに押し寄せてきます。

解決策と効果：自動化による組織的リスクの解消

自動レポート生成の流れ

弊社の導入支援サービス

弊社ではn8nという自動化ツールとOpenAI API（ChatGPT）を活用し、四半期ごとに散らばった業務情報を自動収集・要約し、レポートを生成するシステムを構築します。

お客様の作業はたったの1〜2時間（要件ヒアリングのみ）で、あとは弊社が全て代行します。

✅ 技術的な設定は不要: 複数ツール連携、API設定等は弊社が対応 ✅ リスクフリー: データ取得範囲の設定ミス等を未然に防止 ✅ 柔軟な対応: 御社独自のレポート形式にカスタマイズ可能

3つのメリット

1. 自動情報収集

Jira、Slack、Google Drive等から期間内のデータを自動抽出します。人間が手動で情報を探す手間が不要になります。

2. AI要約

OpenAI API（ChatGPT）で各情報を自動要約し、読みやすいレポートに整形します。記憶に頼らず、データベースの事実に基づいた報告が可能になります。

3. 見落としのない網羅的なレポート

データベースから自動抽出されるため、「あの案件、忘れてた...」という見落としがなくなります。レポート品質が向上し、四半期末の残業が減ります。

主要な改善指標

最大95%
作成時間削減
年間190時間
削減時間（試算）
0%
見落とし率

定量効果（試算）

コスト削減額: 年間56万円相当（5名チーム想定）

試算結果（5名チーム）:

  • Before: レポート作成に10時間/人（チーム全体で50時間/回）
  • After: 自動生成で0.5時間/人（確認・微修正のみ、チーム全体で2.5時間/回）
  • 削減率: 最大95%（試算）
    • 計算: (50 - 2.5) / 50 = 95%
    • 前提: 5名チーム、年4回のレポート作成
  • 年間削減時間: 約190時間（約1.2ヶ月分の労働時間に相当、試算）

※ これらは理想的な条件下での試算であり、実際の効果は組織の運用体制・データの性質により変動します。

定性効果（ビジネスインパクト）

✅ 四半期末の業務負荷軽減

情報収集が自動化され、要約済みの情報を確認するだけで済むようになりました。四半期末の残業が減り、他の重要な業務に時間を使えるようになります。

✅ レポート品質の向上

記憶に頼らず、データベースの事実に基づいた報告が可能になりました。見落としがなく、網羅性が向上し、数値データも正確になります。

✅ 心理的負担の軽減

「また四半期レポート作らなきゃ...」という憂鬱から解放され、レポート作成の心理的負担が軽減されました。

次のステップ：まずは無料相談で御社のコスト削減額を診断！

弊社ではn8nという自動化ツールとOpenAI API（ChatGPT）を活用し、お客様のツール（Jira、Slack等）と連携させて四半期レポートを自動生成します。設定や運用は弊社が対応しますので、お客様側で技術的な作業は不要です。

【無料】15分の導入相談:

  • 御社に最適な方法を診断
  • 概算費用のお見積もり
  • 技術的な質問にその場で回答

所要期間: 最短2週間で本番稼働 お客様の作業: ヒアリング1-2時間のみ

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※ 技術担当者向け情報（クリックで展開）

自社で設定・運用できる技術体制がある場合は、こちらもご検討いただけます。

こんな方に適しています

  • ✅ Excelマクロを作ったことがある
  • ✅ ZapierやIFTTTを触ったことがある
  • ✅ 「API」という言葉に抵抗がない
  • ✅ 設定に3-5時間かけてもOK（初回のみ）

所要時間・難易度

  • 所要時間: 3-5時間（初回設定）
  • 難易度: 中級〜上級（複数ツール連携が必要）

使用ツール

n8n（ノーコード/ローコード自動化ツール）

  • 選べる2つの方法:
    • クラウド版: 月$20〜（約3,000円）、サーバー不要
    • セルフホスト版: 月額無料（サーバー費用のみ、月500円〜）

OpenAI API: 要約処理に使用（月400円程度、年4回の四半期レポート想定）

実装概要

基本の流れ:

  1. 自動情報収集: Jira、Slack、Google Drive等から期間内のデータを抽出
  2. AI要約: OpenAI APIで各情報を要約
  3. レポート生成: まとめた内容を1つの資料に整形（Confluence、Google Docs等）

実装例（開発チーム向け）:

  • データ取得: Jiraチケット + GitHub PR（期間内に完了したもの）
  • データ統合: チケット番号で紐付け
  • AI要約: 各タスクの内容を100-200文字程度に要約
  • レポート投稿: Confluenceページとして自動作成

よくある失敗と対策

失敗1: 取得するデータが多すぎて処理が遅い

  • 原因: 期間設定が広すぎる、または取得条件が緩い
  • 対策: 期間を絞る、Jira JQLでフィルタリング条件を厳しくする

失敗2: OpenAI APIのコストが想定以上

  • 原因: 要約するテキスト量が多い
  • 対策: 要約前にテキストを制限（例: 各チケット500文字まで）、初月は利用状況をモニタリング

失敗3: 要約の品質が低い

  • 原因: OpenAI APIのプロンプトが不適切
  • 対策: プロンプトを調整、温度パラメータ（temperature）を調整（0.3〜0.5で安定）

設定ガイド

詳細な設定ガイドは、お問い合わせでご提供しています。

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