個人でもDXは必要かもしれません

そもそもDXってなに？というところからのお話ですが、GoogleAIの生成された回答だと

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術によってビジネスモデルや業務、組織などに変革をもたらし、企業の競争力や企業価値を高めることをいいます。

このまま書いたところでちょっとITをかじっている人でもよくわかりませんのでChatGPT先生に聞いてみました

実際にChatGPT先生に文章を依頼したやり取りはこれです

こんな感じでやり取りを何度もして修正すると求める答えが出せるのがChatGPTの使い方になります

DXとはチマチマ時間をかけてやっている作業をITの力を借りて作業時間を短縮させることなんですね。そろばん弾いて計算していたのを電卓に変え、さらにEXCELに打ち込んで作業が捗るという話です

さて、そんなDXですが、私が行った個人的なDXの作業を例に挙げて説明します

効率よく見つけたい

フリーランスで安定した収入を得るためには、継続して仕事をいただける顧客を多く持つ必要があるのですが、ITサポートではなかなかそれも難しく、小規模事業者をターゲットにしている当社では低価格を売りにしている関係で、大量の顧客を集めなければなりません

とはいえ、現実は厳しく、異業種交流会やSNSで情報発信してもなかなか集まりませんので、フリーランス案件検索サイトで見つけつつ、いよいよ廃業となる前にハロワで募集案件も探さなくてはなりません

とりあえず、ハローワークインターネットサービスで求人募集を見るのが日課になりつつありますが（本業をがんばれという話ですが）、サイトの作りや検索条件の設定のつくりがあまりよくないのでIT業界だと開発系しかヒットしなくなってしません。一旦地域のみ絞って全件検索で見て回るのですが、とにかく量が半端ではありませんので、10ページくらいで心が折れます

この作業を永遠とやるくらいなら、IT業界の転職エージェントにお願いしたいところですが、社内SEというのはITコンサルなので、何ともつかみどころがない業種なのと、そもそもIT業界専門の会社に依頼する企業はそれなりにIT部署もあるため、自分としてはIT化、DX化がほとんどされていない企業を活性化させたいので、あえてハロワで探すことにしています

3つの市で2000件、70ページくらいになると目を通すだけで数日かかりますので、募集の一覧表にして要らない案件をどんどん削除すればお目当ての職種が素早く見つかるのではないかと考えました

イメージとしてはこんなシートにしてフィルターをかけて不要な案件を消しまくる消去法で結果を求めることにしました

ツール探し

実際にWebサイトの情報を取得するには、ページを構成するHTMLというソースコードをそのまま抜き出して、その内容を項目ごとに切り出していく作業になるのですが、1ページずつ開いてソースを取得して、次のページを開いてでは普通に求人を見るよりも効率が悪くなりますよね

それを一気に取り込む方法をまずは探してみます

たまたまフリーランス案件検索で最近よく出てくる「リサーチ」案件はまさにこの作業になります。検索結果から売れ筋商品を探す、競合他社のサイトの一覧表を作るなど、Webでなにかを検索した結果を表にするというのを「スクレイピング」というようです

そのスクレイピングについてさらに調べていくと、どうやらちょっとしたプログラミングでできるということが分かりました。ただし、これはプログラミングの基礎があり、VisualBasic、C、GAS、phpなど様々なプログラミング言語をある程度知っているエンジニアに限った話ですので、その域に達していなけばできない話にはなるのですが、幸いなことにちょっとかじっているのでチャレンジしてみることにしました

スクレイピングに使えそうな言語はGAS（Google Apps Script）とPythonということだったのですが、普段使うGASだとちょっとやりかたがめんどくさかったためPythonで作ってみます

Pythonの勉強

Pythonという言語があることはかなり前から知っていましたが、なにに使う言語なのかすら知らず（インフラ系の人間なので）、YoutubeやInstagram、Amazonなど大企業が提供するサービスの多くに使われているようなので、さわりだけでも覚えておいても損はしませんね

とりあえず初歩のPythonみたいな入門サイトで小一時間お勉強して、画面に「Hello World」が表示されるところまできましたので、あとはひたすらスクレイピングのソースの書き方や仕組みなどをリサーチします

Pythonの場合は、ソースコードの最初に処理をするのに必要な拡張機能（ライブラリ）を読み込むと、いろいろな機能が使えるようになるみたいですね。今回はWeb画面の操作なので、それに必要なライブラリを複数入れて、丁寧に説明してくださるサイトでもらったサンプルコードをコピペして実行してみます

エラー続出でもChatGPT先生に助けられる

Pythonを使い始めて数時間、最初はメモ帳でソースコードを書いてDOS窓といわれる黒い画面で実行して確認していました。効率が悪いのでコードエディタなるツールをインストールして、それで作業するとあちこちの画面を開かなくても1画面で完結するためかなり捗ります。これもDXになりますね

サンプルコードを実行するとエラーが頻発するのですが、ブロガーさんが間違ったソースを提供しているのではなく、Pythonやライブラリのバージョンによって細かく仕様が変わっているので動かなくなるんですね

そんなときは、今まではネットで検索していくつかのサイトを参考に自力で修正していましたが、やはり効率が悪いのでChatGPT先生に全面協力をしてもらいました

質問するとソースコードまで作ってくれて、そのコードを実行してエラーになるとコードの修正までしてくれるので、自力で修復するより尋常でない作業効率が上がります。これこそDXですね！

ただし、先生に頼るとほとんど自力でソースを書きませんので、こんな方法があるんだなというのが頭の片隅に残る程度でスキルとしてはほとんどついていない状態だと思います

実際、Pythonを触り始めて3日でスクレイピングは作れてしまいました

ツール完成

何度も試行錯誤（というか先生に全部丸投げ）してなんとか完成して実行してみました。実行すると各求人が1行になったCSVファイルが生成される仕組みです

職安やハロワネットで検索すると3市だけでも2000件になるので、例えば多摩市～新宿までの沿線の市区や多摩～横浜、相模原方面など1時間の通勤圏で探すとなるととんでもない件数になりますね。このツールによって沿線の市を選んで出力した結果をフィルターでどんどん消していけば何十ページもめくらなくても済みますね

DX化できたのか？

当初の目的の表は作ることができました。制作は3日なので、無条件で広範囲に求人を調べることを考えると製作日数的にもかなりのコストメリットが出ています（業務だったら）

1ページを見るのにサイト上だと流し見でも20秒くらいかかりますので、70ページだとほぼ1日くらいになります。画像は江東区ですが1区でも5000件なので詰みます

CSVファイルをEXCELやスプレッドシートに読み込んで、ひたすら不要な職種を削除します。とにかく介護職が異常にあるので（重労働なのに薄給による人手不足）まずは「介護」のキーワードで検索してヒットした行を軒並み削除していきます

職種欄もカテゴリー分けされていないので、サイトでもうまく引っかからないんですよね。仕組みがそもそも破綻していると思いますが、文句は言えませんので、自作で対抗するしかありません

2000件から消去法で絞り込む作業は1時間もかかりませんでした。そこで残ったのはわずか30件ほど。。。IT業界ってほんとに無いんですね。高給ならやはりIT業界専用の求職エージェントに登録するのが良さそうですが、求めている仕事ではないので仕方ありません

この方法を使うと、通勤圏内の東京都、神奈川のエリア何十か所も短時間で調べられるので、リサーチ業務だとするとかなりの効率化が図れたと思います

DXは生みの苦しみ

仕組みを作ってしまえばDX化したことになり、それ以降は作業効率、やることも激減するので、その分ほかの作業に時間をかけることができますね

小規模事業者様では本来の業務以外に事務処理もご自身で行うため、常に時間に追われる生活になります。ちょっとした作業でもIT技術で効率化を図ることで時間に余裕もできれば、本業のクオリティも上げることもできます

ただし、DX化を検討するうえで、仕組みを構築するのにかなりの時間や費用がかかるのであれば費用対効果もでませんし、システム化することでDXになるかというと、新たなシステムの使い方を覚えるのにかなりの時間をかけるのであれば、むしろ既往の手法のままのほうが良いこともありますので、十分検討してからスタートしてみてください

まずはEXCELなどで行う事務処理を自動化することでも十分なDX化になりますので、お試しいただければと思います

当社ではライトなDXを得意としておりますので、お気軽にご相談ください