ClaudeとChatGPTで業務自動化と栄養管理アプリを自分で作る方法
生成AIで栄養管理アプリと業務自動化ができる時代
昔は、アプリを作るにはプログラマーの雇用が必須でした。しかし今は、ClaudeやChatGPTを使うと、プログラミング知識がない人でも実際に動くアプリや自動化ツールを自分で作ることができます。
特に注目されているのは「Claude Code ユーティリティ」という機能です。これを使うと、質問に答えるだけでコードが自動生成され、さらにそれをテストして改良できるようになります。同じく ChatGPT も同様の機能を備えており、栄養管理アプリの構築からオペレーション業務（会議の議事録作成、マニュアル作成、プロセス改善など）まで、幅広い用途に対応できると思われます。
この記事では、実際の仕事の場面を想定しながら、生成AIを使ったアプリ構築と業務自動化の手順を初心者向けに解説します。
準備するもの
生成AIを使った業務改善を始めるために、以下のものを用意します。
必須アイテム
- ChatGPT のアカウント（または Claude のアカウント）
- 無料版でも基本的な機能は使えます
- より複雑なタスクには有料版（ChatGPT Plus など）の利用を検討しましょう
- パソコンやスマートフォン
- Web ブラウザで アクセスするだけで、すぐに始められます
- 簡単な要件メモ
- 「何を作りたいか」「何を自動化したいか」を 100 字程度でまとめておくと、AI への質問が精密になります
あると便利なもの
- スプレッドシート (Google Sheets や Excel など)
- 生成 AI が出力したデータを入力・整理できます
- テキストエディタ (メモ帳、VS Code など)
- 生成 AI が出力したコードやマニュアルを保存しておくのに重宝します
実例 1：栄養管理アプリを ChatGPT で構築する（所要時間：2～3 時間）
ステップ 1：アプリのコンセプトを決める（15 分）
まずは、どんな栄養管理アプリが必要なのかを整理します。
例：毎日の食事メニューと栄養価を記録して、摂取目標との比較ができるアプリ
このように具体的にイメージすることが大事です。
ステップ 2：ChatGPT に要件を説明する（20 分）
ChatGPT を開いて、以下のような質問を入力します。
「毎日の食事メニューを登録して、カロリー、たんぱく質、脂質、炭水化物の摂取量を自動計算し、日ごとの目標値と比較できる栄養管理アプリを、HTML と JavaScript で作ってほしい。初心者でもパソコンで すぐに使える形にしてください」
ポイント：
- 「何ができるようになりたいか」を具体的に書く
- 「初心者向け」「すぐに使える」など、自分のレベルを伝える
- プログラミング言語の指定は、わからなければ「初心者向け」とだけ書くと AI が判断してくれます
ステップ 3：生成されたコードをテストする（60 分）
ChatGPT が出力したコードをテキストエディタにコピーして、拡張子 .html で保存します。
例えば nutrition_app.html という名前で保存して、パソコンのブラウザにドラッグ＆ドロップすれば、そのまま動作確認ができます。
この段階で試すこと：
- 食事メニューの例を入力してみる
- 栄養価が正しく計算されているかチェック
- 「ここが使いにくい」と感じた部分をメモ
ステップ 4：改善を ChatGPT に指示する（45 分）
うまく動かなかった部分や、「ここをもっと見やすくしたい」という要望を ChatGPT に伝えます。
「栄養計算ができました。ありがとうございます。ただ、毎回メニューを手入力するのは手間なので、よく食べる定番メニュー（例：サラダ、唐揚げ、ご飯）を事前に登録できる機能を追加してください」
ChatGPT は前の会話を覚えているので、このように「前回のコードに追加してほしい」という指示が効きます。同じように何度も改良できますので、納得のいくアプリになるまで繰り返します。
ステップ 5：完成したアプリを保存する（10 分）
最終版のコードをテキストエディタに保存します。ブックマークやデスクトップにショートカットを作成すれば、毎日すぐに起動できます。
実例 2：オペレーション業務の自動化（所要時間：30 分～1 時間）
よくある業務の例
- 会議の議事録を手作業で まとめる（30 分かかる）
- オペレーション マニュアルを従来の方法で作成する（数日かかる）
- 営業チームへの週間レポートを毎週 1 時間かけて編集する
このような定型業務は、生成 AI を使って大幅に時間短縮できます。
ステップ 1：会議の議事録を自動生成する
準備：
- 会議の音声記録や、メモを テキストで用意する
ChatGPT への指示例：
「以下は営業チームの週次会議のメモです。これを『日付、参加者、議題、決定事項、アクション、次回予定』という構成の議事録にまとめてください。形式は Markdown で、わかりやすくしてください。」
その後、メモの内容をペーストします。
ChatGPT が数秒で議事録を生成してくれます。手作業なら 30 分かかる作業が 5～10 分で完了します。
ステップ 2：SOPs（作業マニュアル）を生成する
「SOP」とは、Standard Operating Procedure（標準業務手順）という意味です。業務のやり方を統一するための文書です。
ChatGPT への指示例：
「営業アシスタントが毎日行う『新規顧客の初期対応』の SOP を作ってください。ステップは番号付きで、各ステップに所要時間の目安も付けてください。形式は Markdown で、社内マニュアルとしてそのまま使える品質で」
すると ChatGPT は、実務的で整理されたマニュアルを出力します。これまでなら、マネージャーが時間をかけて作成していた業務が数分で完成します。
ステップ 3：プロセス改善の提案を得る
ChatGPT への指示例：
「我が社の顧客管理プロセスは『問い合わせ受付 → 見積作成 → 提案 → 契約 → 納品』という流れです。ただ、現在は見積作成に 3 日かかってしまいます。このプロセスをもっと効率化するにはどうしたらいいか、具体的な改善案を 3 つ提案してください」
このように質問すると、実務的な改善案が得られます。
つまずきやすいところ
1. 「AI の回答がしっくりこない」場合
生成 AI は、質問の精度が高いほど良い答えを返します。最初の質問が曖昧だと、的外れな出力になることがあります。
対策：
- 「何の目的で何をしたいのか」を具体的に書く
- 「どんな形式で」「誰が使うのか」など、背景情報を加える
- 試行錯誤をいとわない（何度も質問し直して大丈夫）
2. 「生成されたコードが動かない」場合
稀に、AI が出力したコードにバグ（プログラムの間違い）が含まれることがあります。
対策：
- ブラウザの開発ツール（F12 キーで開ける）を見て、エラーメッセージを確認する
- そのエラーメッセージを ChatGPT にコピーペーストして、修正を依頼する
「このコードを実行したら、こんなエラーが出ました：[エラーメッセージ]。直してください」
3. 「データが間違っている」場合
栄養管理アプリの例で、食材の栄養価データが間違っていることがあります。
対策：
- AI に「信頼できる栄養価データベースを参照してください」と指示する
- 重要な数値は、公開されているデータ（例：厚生労働省の栄養価表）と照合する
4. 「マニュアルが長すぎて読みにくい」場合
生成 AI が丁寧すぎて、冗長なマニュアルを作ることがあります。
対策：
- 「これを新入社員が 5 分で理解できる長さに短くしてください」と依頼する
- 「図解や表を使いやすくしてください」と指示する
慣れてきたら試したいこと
1. デスクトップ自動化ツールの活用
パソコンの作業を自動化するツールとして、「Agent-desktop」という CLI ツールが注目されています。これは AI が自動的にマウスやキーボード操作を行い、複数のアプリケーション間のデータ移動やレポート作成を自動化できるものと思われます。
例えば：
- Excel に入力されたデータを自動で Slack に送信
- メールの添付ファイルを自動で処理フォルダに振り分け
- 複数の Web サイトからデータを自動収集
初心者向けではありませんが、日常業務がさらに効率化する可能性があります。
2. 複数の AI を組み合わせる
Claude Code ユーティリティ と ChatGPT を使い分けることで、より精度の高い結果が得られます。
使い分けの例（推測）：
- Claude Code：コード生成とテストが一体化しているので、アプリ開発に最適
- ChatGPT：日本語の文章生成（マニュアルやレポート）が得意
3. プロンプト（質問の工夫）を磨く
「良い質問」を工夫することで、AI の回答の質が大幅に上がります。
工夫のコツ：
- 背景情報を添える（「なぜそれが必要か」）
- 出力形式を指定する（「Markdown で、見出しは h2 を使って」）
- 具体例を示す（「こんな感じのアプリが欲しい」と参考画像や説明を付ける）
- 試行錯誤を恐れない（「これじゃない」と何度でも修正を依頼できる）
さいごに
生成 AI を使った業務改善は、決して難しいものではありません。
- 栄養管理アプリなら、コード知識なしで 2～3 時間で完成
- 業務マニュアルなら、30 分で プロ品質の文書が作成できる
- プロセス改善案なら、経営陣が何日もかけていた企画が数分で提案される
最初は「本当に大丈夫だろうか」と不安かもしれません。しかし、試しに一度やってみると、その速さと便利さに驚くと思われます。
大事なのは、「完璧を目指さず、試す→修正する」を繰り返すことです。生成 AI は何度でもやり直せるので、遠慮なく活用してみてください。
