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AI時代に「仕組みを作る人」へ教師もビジネスマンも使える 生成AI×プログラミング入門（2025年版）

はじめに

ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIが、文章作成や要約といった作業を一瞬でこなしてくれる時代になりました。

先生であれば授業資料や通知文、ビジネスマンならメールや報告書。これらはすでにAIが得意とする領域です。しかし――それを“都度頼む”だけでは、恩恵は限定的。次のステップは「仕組み化」です。

プログラミングを取り入れることで、生成AIを単発利用から「毎日自動で回る流れ」に変えられます。本記事では、教師もビジネスマンも共通して実践できるロードマップを紹介します。

目次


1. AI時代にプログラミングを学ぶ意義


AIを使えば「作文」「要約」「翻訳」などはすぐできます。ただしこれは“点の効率化”。

  • 教師：授業準備にAIで小テストを作成するが、配布・採点・集計は別作業

  • ビジネスマン：AIで報告書を要約するが、メール送信や共有資料への反映は手作業

これらを“線や面”で結ぶのがプログラミングの役割です。メリットは以下の通り：

  • 業務の自動化：繰り返し作業を削減し、授業やコア業務に集中できる

  • ツール連携：AIと既存システム（Google Classroom、スプレッドシート、社内DBなど）を接続

  • 仕組み化：誰でも同じ流れを再現でき、属人化を防ぐ 例）用途：未読メールの本文をAIに投げて要約→Gmailに返信案を下書き

function summarizeMail() {
  const threads = GmailApp.search('in:inbox is:unread', 0, 1);
  if (threads.length === 0) return;
  const msg = threads[0].getMessages()[0];
  const text = msg.getPlainBody();

  // 外部AI APIに要約依頼（例：Gemini APIやOpenAI API）
  const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.example.ai/summarize", {
    method: "post",
    headers: { "Authorization": "Bearer YOUR_KEY" },
    payload: JSON.stringify({ text: text })
  });

  const summary = JSON.parse(response.getContentText()).summary;
  threads[0].reply("以下の内容を確認しました：\n\n" + summary);
}

👉 教師：保護者メールの要点整理👉 ビジネスマン：顧客からの依頼内容を短く把握


2. プログラミングで広がる生成AIの可能性


生成AIの強みは「指示に応じてアウトプットを作ること」。しかし 「作った結果を次の工程につなげる」にはプログラミングが必要です。

例

  • 先生：小テスト問題をAIで生成→自動でGoogleフォームに変換→生徒回答を採点→平均点をSlack通知

  • ビジネスマン：議事録をAIで要約→タスクを抽出→プロジェクト管理ツールに自動登録

このように“結果を流す”力がプログラミングの価値です。 例）用途：ファイルに保存された文章をAIで要約→結果を表示

import requests, json

API_URL = "https://api.example.ai/summarize"
API_KEY = "YOUR_KEY"

def summarize(text):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    data = {"text": text}
    res = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
    return res.json()["summary"]

if __name__ == "__main__":
    with open("report.txt", encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()
    print("要約結果:", summarize(text))

👉 教師：授業感想文をまとめる👉 ビジネスマン：会議議事録の要点抽出


3. 教師＆ビジネスマンの具体的な活用事例


  • 先生向け

    • 宿題提出メールの自動仕分け＆未提出者リスト化

    • 生徒の感想文をAI要約→授業改善ポイントを抽出

    • 学期末の通知表コメント案を自動生成

  • ビジネスマン向け

    • 顧客メールの自動返信テンプレ作成

    • 週次レポートをAI要約→PowerPointスライドに変換

    • 複数の調査記事をまとめて要点リスト化


4. 学習ロードマップ（2025年版）


1) Difyでワークフロー構築を体験

ノーコードでAI→出力→通知を組み合わせ可能。

  • 先生例：フォーム回答→AIで分類→成績管理シートに転記

  • ビジネス例：アンケート回答→AIで要約→レポート自動生成

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2) GAS（Google Apps Script）で日常を自動化

Google WorkspaceとAIを繋ぐ最短ルート。

  • 先生例：未提出者リストを毎朝メール送信

  • ビジネス例：受信メールを要約し、上司へSlack通知

3) Pythonで本格処理

データ処理やAPI連携の中心。

  • 先生例：成績データを分析→グラフ作成→保護者向け報告書生成

  • ビジネス例：売上データをAIで解釈→次週の施策提案を生成

4) クラウド基礎で拡張

サーバレスやベクトル検索を取り入れると“校務・業務システム”へ拡張可能。

  • 先生例：過去の授業ログを検索→教材自動推薦

  • ビジネス例：社内文書検索＋要点回答（RAG）


5. 学習を続けるコツ

  1. 目標を具体化

    • 先生：毎週の採点時間を半分にしたい

    • ビジネスマン：報告資料作成を30分で終えたい

  2. AIを設計パートナーに

    • 「この課題を解決する自動化アイデアを出して」と相談

  3. 小さな成功体験から

    • 未提出者リストの自動通知など、10分で作れるものから始める


6. まとめと明日からのアクション

  • 生成AIだけでは“一発芸”に終わる。プログラミングを組み合わせると「毎日回る仕組み」になる。

  • 教師なら 採点・資料作成・校務連絡の負担軽減に直結。

  • ビジネスマンなら 報告・分析・タスク整理が加速。


👉 明日からできること：

  1. AIに「JSON形式で出力」させてみる

  2. GASで1つだけ自動化を試す（例：未提出リスト、要約メール）

  3. Python学習に着手し、“自分だけの効率化API”をつくる

AIとプログラミングを武器に、教室でもオフィスでも「仕組みを作る人」へと進化しましょう。


今回はこれで終わりです。次回もお楽しみに！


＜自習ノートについて＞

当社では教育機関向けの生成AI導入支援サービスも提供しています。

生成AIの導入からその効果的な活用方法、さらに継続的なパフォーマンス分析・改善までを一気通貫でサポートします。


最近開催した生成AI導入セミナーでも、多くの教育現場の方々からご好評いただきました。

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それでは、また次回の記事でお会いしましょう！


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