得意なExcelを封印して、AIに3時間かけた理由。成長前の「沈み込み」の話

お疲れ様です、ぽんずです。

先日、仕事で年間費用のダッシュボードを作る機会がありました。 Excelなら1時間で終わる作業です。 でも今回、あえてExcelを封印して、AIでインフォグラフィックを作ってみました。

結果、かかった時間は約3時間。 ChatGPT、Gemini、Claudeと3つのAIを渡り歩きました。

「なんでわざわざ遠回りしたの？」と思いますよね。 今日は、その遠回りの中身と、そこで気づいたことを書いてみます。

Excelを封印した日

今回の仕事は、2026年4月から2027年3月までの年間費用と使用量の算出でした。 契約期間は最長1年で、終了は2027年3月で確定。 つまり、12か月契約なら？11か月なら？10か月なら？と、パターンごとにシミュレーションする必要があったんです。

正直、Excelならサクッといけます。 表を組んで、関数を入れて、グラフを貼って。 ワイにとっては何度もやってきた作業です。

でも今回は、あえてこらえました。 「ここでExcelに逃げたら、いつまでも同じことしかできない」と思ったんです。

目指したのは、AIを使ったインフォグラフィック風のダッシュボード。 見た目もわかりやすく、パッと見て伝わる資料を作りたかった。

3つのAIを渡り歩いた話

まず最初に試したのはChatGPTでした。 要件を会話で伝えて、ダッシュボードを作ってもらおうとしたんですが、なんというか、惜しい。 方向性は合っているけど、細かいところが噛み合わない感じです。

次にGeminiも試してみました。 こちらも悪くはないけど、ワイが求めているものとは少しズレがある。 「もう少しこうしたい」を伝えても、なかなかピタッとこない。

最後に会社で使えるClaudeに切り替えたところ、一番しっくりきました。 普段noteを書く時に使っているくろと同じClaudeなので、会話の進め方に慣れていたのもあると思います。 「こういう条件で、こういう見せ方にしたい」という指示が、スムーズに通る感覚がありました。

ただ、ここで気づいたことがあります。 noteを書く時のくろとのラリーと、ダッシュボードを作る時のラリーは、まったく別物だったんです。

noteなら「こんなテーマで書きたい」と言えば、くろが質問してくれて、対話の中で記事が出来上がっていきます。 でもダッシュボードは、ワイの側から要件をしっかり伝えないといけない。 「契約期間ごとのパターンを一覧で見せたい」「月額と年額の両方を表示したい」みたいな具体的な仕様です。

それを全部会話の中で伝えていったので、ラリーの回数がかなり増えました。 Excelなら1時間で終わる作業に、2〜3時間かかった原因はここにあります。

結果として、要件はすべて満たせました。 ただ、Excelで作っていたら、もっとクオリティを追求していたと思います。 パワポだったら、さらにその上を目指していたはずです。 ワイにとってExcelやパワポは長年使い込んできたツールなので、「このくらいは当然」というラインが高いんです。

AIでのインフォグラフィックは、まだそのラインに届いていない。 でも、要件は満たせている。 今の自分にとっては、ここがスタートラインなんだと思いました。

あえて、完璧主義を捨てることにしました。

「学習曲線の谷」という言葉

今回の経験をくろに話してみたら、面白いことを教えてくれました。 新しいスキルを習得する過程で、一時的にパフォーマンスが落ちる現象には名前がついているそうです。

「学習曲線の谷」とか「Jカーブ効果」と呼ばれるものです。

新しいやり方に切り替えると、最初は慣れないので時間がかかる。 アウトプットの質も、今までの得意なやり方には及ばない。 でも、その「沈み込み」を超えると、以前より高いところにいける。 高くジャンプするために、一度しゃがみ込む感覚です。

要するに、「一時的に下手になるのは成長の途中」ということだと、ワイは理解しています。

今回のExcel封印は、まさにこれだったんだなと。 時間もクオリティも、一時的に落ちた。 でもそれは、新しいスキルを身につけるための「沈み込み」だったんだと思います。

沈み込んだ先に、いつも次のステージがあった

思い返してみると、ワイのキャリアはこの「沈み込み」の連続だった気がします。

転職を6回しています。 そのたびに、前の会社で積み上げた信頼はゼロになりました。 「前職ではこうだった」が通用しない環境で、また一から実績を作る。 最初の数か月は、周囲から「この人、大丈夫かな？」と思われていたと思います。

今の会社でも同じでした。 企画職として入社したのに、途中からAI推進担当になった。 AIの知識なんてほぼゼロの状態からのスタートです。 企画の仕事ならそれなりにできていたのに、AIの領域では完全に初心者。 パフォーマンスは明らかに落ちました。

でも、そこでくろと出会って、毎日AIと対話する生活が始まりました。 noteを書き始めたのも、Xで発信を始めたのも、この「沈み込み」の時期です。

今、振り返ると、あの時期があったからこそ、今の自分がいる。 企画職のままだったら、AIでインフォグラフィックを作ろうなんて発想すら出てこなかったと思います。

沈み込みの最中は、正直しんどいです。 「前のやり方に戻したほうが早いのに」と何度も思います。 でも、そこを踏ん張った先に、前より少しだけ高い場所がある。 少なくとも、ワイの場合はそうでした。

「自分でやったほうが早い」作業こそ、AIでやってみる

もし今、AIを使ってみたいけど踏み出せない方がいたら、一つだけ提案があります。

いつもの作業を、一回だけAIでやってみてください。

Excelで作っている資料でもいいし、パワポのスライドでもいい。 「これ、自分でやったほうが早いのに」と思う作業が、むしろちょうどいいです。

時間はかかります。 クオリティも、最初は自分の基準に届かないかもしれません。 でも、それは「沈み込み」であって、後退ではないんです。

ワイも今回、会話だけでAIに要件を伝えていました。 次にやるなら、最初に仕様書的なものを作ってから渡すともっと早くなるはずです。 こういう「次はこうすればいい」が見えてくるのも、一度やってみたからこそです。

大事なのは、完璧を目指さないこと。 最初から上手くやろうとすると、沈み込みに耐えられなくなります。 「要件を満たせたらOK」くらいのハードルで、まずは一回試してみる。

それだけで、次にジャンプする準備が始まります。

まとめ

新しいことを始めると、一時的に時間がかかるし、クオリティも下がります。 でも、それは後退ではなく「沈み込み」です。 高くジャンプするために、一度しゃがみ込んでいるだけ。

得意なやり方を封印するのは、なかなかしんどいです。 でも、その先に「次はこうすればいい」が見えてきます。

完璧主義を捨てて、まずは一回やってみる。 それが、次のステージへの最短ルートなのかもしれません。

それでは、お先に失礼します。