【第1部-1回】写真の表を瞬時にCSV化!業務効率を劇的に改善するGemini活用術

画像やスクリーンショット内の表データを瞬時にCSV化するGemini活用法を解説。複数画像の統合や重複データの除去など、データ転記の手間を省き業務効率を劇的に向上させる具体的なプロンプトと実例を紹介します。

【第1部-1回】写真の表を瞬時にCSV化!業務効率を劇的に改善するGemini活用術

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プロローグ
 AIは「新人」であり「Web開発」である - 成果を最大化する生成AIとの付き合い方

第1部 僕がAIを最高の相棒にするまで:ブログ運営改善プロジェクト全記録
▶️【第1回】写真の表を瞬時にCSV化!業務効率を劇的に改善するGemini活用術
【第2回】月次レポート作成を完全自動化!GASコードをGeminiに丸投げしてブログ運営を効率化した話
【第3回】「ただの数字」から「伝わる物語」へ。AIを“データアナリスト”にした思考プロセス
【第4回】企画からSNS拡散まで!AIを相棒にブログ記事をゼロから作り上げた全記録
【第5回】AIと一緒にWebサイトをリニューアル!トップページをGeminiと作った全記録
【第6回】AIで「見る」ブログを作る!グラレコからインタラクティブグラフまで爆速で作成した話
【第7回】AIは最高の壁打ち相手!対話と深掘りでコンテンツの質はここまで上がる

第2部 PMP資格の学習教材を、AIを相棒にしてゼロから作り上げる
第3部 AIを相棒にしたシステム開発プロジェクト全記録

今回のテーマ: データ入力の自動化
前回の記事はこちら:https://axis.migalo.co.jp/column/k10

① はじめに(導入)

皆さん、こんにちは。今日から新連載 「僕がAIを最高の相棒にするまで」 をスタートします。この連載では、私がAIとの対話を通じて、個人のブログ運営を劇的に効率化し、コンテンツの質を高めていったリアルな全記録をお届けします。

記念すべき第1回のテーマは、多くの人が直面する 「面倒なデータ入力」 との戦いです。

今回ご紹介するのは、画像としてしか存在しない表データを、AIに一瞬でデジタルデータ化させる活用術。これは、私のブログ運営における「最初のブレークスルー」であり、「AIによる業務効率化」の威力を最もシンプルに実感した事例です。

② 課題・目的

とある個人プロジェクトで、月々の電力使用状況を記録する作業が発生しました。しかし、利用している電力会社のアプリケーションからは、当時、データが画像(スクリーンショット)でしか取得できませんでした。

毎月30日分のデータを手作業でExcelに転記するのは非常に手間がかかり、非効率的です。また、誤入力のリスクも避けられません。

今回の目的は、この手作業によるデータ転記をなくし、画像から直接データを抽出してCSVファイルに変換するプロセスを自動化することでした。

③ AIへの具体的な指示(プロンプト)

この課題を解決するため、私はGeminiに以下のような指示(プロンプト)を出しました。

添付ファイルは2025年4月の電力使用状況データをスクショしたものです。ページスクロールが発生したため3枚の写真になっています。内容を読み取り重複を除去して4月1ヶ月分のデータをCSV形式で生成してください

ポイントは、単に「CSVに変換して」と指示するだけでなく、以下の具体的な情報を補足した点です。

・複数枚の画像であること(ページスクロールによるデータ分断)

・重複している箇所があること(ページの切れ目)

・1ヶ月分(4月)のデータに統合すること

④ AIの応答と結果

Geminiは、私の指示を完璧に理解し、3枚の画像を統合して重複データを排除し、1ヶ月分のデータを一つのCSV形式で出力してくれました。

AIの応答(出力されたCSVデータ):

日,発電,消費,売電,買電,充電 2025-04-01,8.470,25.568,0.019,17.760,1.262 ... (省略) ... 2025-04-30,72.858,15.125,61.493,7.172,5.837

この出力は、手作業で30日分のデータを入力・整形する手間と時間を完全に省略するものでした。

⑤ 考察・ポイント

この経験から得られた最も重要な学びは、「AIは単なるテキスト生成ツールではない」ということです。 画像からデータを読み取り、情報を統合・整形する能力は、私たちの業務を劇的に効率化する大きな可能性を秘めています。 今回の事例を業務に応用する際のAI活用のコツは以下の通りです。

課題を具体的に言語化する: 「手作業でのデータ転記が大変」という課題と、「画像からCSVを生成する」という目的を明確に伝えましょう。

AIの能力を最大限に引き出す: ただ単に「CSVに変換して」と依頼するのではなく、「複数枚の画像であること」「重複を除去すること」といった作業の前提条件を詳しく説明することで、より質の高いアウトプットを得られます。

AIをデータ処理の相棒にする: 定型的なデータ入力や整形作業はAIに任せ、私たちはそのデータを分析したり、考察したりといった、より付加価値の高い作業に時間を割くことができます。

今日からできるアクション

あなたの周りにある「手入力している定型作業」はありませんか? スマホで撮った写真やスクリーンショットをAIに渡し、「この内容をテキストに書き出して」と頼むだけで、面倒な作業が一つなくなるかもしれません。

⑥ まとめと次回予告

今回は、画像データからのCSV変換という実例を通じて、AIが 「業務の自動化」という領域でいかに強力な共同作業者となるか を示しました。 このような日々の小さな業務にAIを組み込むことで、私たちは本来集中すべき創造的な仕事に時間を使えるようになります。

さて、こうしてデータ入力の手間はなくなりました。しかし、本当の戦いはここからです。入力された大量のデータを、どうやって分析し、集計すればよいのでしょうか?

次回は、今回手に入れたこの「綺麗なデータ」を使い、毎月3時間かかっていた月次レポート作成を"ボタン一つ"で終わらせるために、AIを「プログラマー」として育て上げた話をお届けします。ご期待ください!

MEMBER / ライター
わたる
わたるエンジニア / アヴァント株式会社

アヴァント株式会社に2022年11月に入社。10年以上にわたりシステム開発に携わり、テスターからプロジェクトリーダー・マネージャーまで幅広いロールを経験してきました。要件定義から設計、開発、テスト、運用保守まで一連の工程を担当し、直近では20名規模のチームをリード。技術面・マネジメント面の両方からプロジェクトを支えています。 得意分野は AWS と Java を用いた Web アプリケーション開発。クラウド活用による効率的なシステム構築を強みとし、現場での課題解決や改善に取り組んできました。 2024年からは1年間の育児休業を取得し、2025年10月に復職予定。二児の父としての生活経験も含め、バランス感覚を大切にしながら仕事に取り組んでいます。

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