AIを使ってアシスタントの経費管理を自動化した方法

新しいシステムを導入する前は、経費追跡プロセスが非常に非効率で時間のかかるものでした。旧プロセスの内訳は以下の通りです:

• ニーナがCEOに週次の取引のスクリーンショットを要求していました。
• CEOがスクリーンショットを送信し、ニーナがそれを手動で処理する必要がありました。
• ニーナはiOSまたはMac OS OCRを使ってスクリーンショットからテキストを抽出していました。
• その後、あらかじめ書かれたChatGPTプロンプトを使って経費を分類し、データを整形していました。
• 最後に、ニーナが各経費をNotion データベースに手動で入力していました。

このプロセスを完了するのに、ニーナは週に最低2時間を費やしていました。CEOは実際の時間投資を認識しておらず、はるかに短時間で行えると考えていました。

旧システムの主な課題は、データの手動抽出、分類、Notionへの入力でした。これは退屈で誤りが生じやすいプロセスで、ニーナの生産性とCEOの経費可視性に大きな影響を及ぼしていました。

数か月前から、経費追跡システムを革新的に効率化しました。このビルドの中心的な要素は、GPT Visionの統合で、ほぼ自動化されたプロセスを可能にしています。

新しいシステムの仕組みは以下の通りです:

1. 銀行が各取引の自動SMS通知を送信し、それをスクリーンショットしてアシスタントのニーナに送信します。
2. ニーナがスクリーンショットをVoiceflowで作成したWhatsAppチャットボットにアップロードします。このチャットボットはGPT Visionを活用して、画像から取引詳細を抽出します。
3. 抽出したデータは自動的にNotion データベースに追加され、月間支出を簡単に視覚化できるチャートで表示されます。

新しいシステムにより、経費追跡に必要な時間と労力が大幅に削減されました。以前は、ニーナが週に最大2時間かけて取引を手動で処理していましたが、現在はスクリーンショットのアップロードと データの確認のみが必要です。

GPT Visionの統合がこの効率的なアプローチの鍵となっています。Voiceflowの カスタム機能を使うことで、OpenAI Vision APIをWhatsAppチャットボットに簡単に統合し、経費スクリーンショットから必要な情報を抽出できます。

このプロジェクトは個人の財務管理を改善するだけでなく、GPT VisionなどのAI技術を活用してさまざまなタスクを自動化する方法を示しています。使用したテンプレートやリソースは無料のオンラインコミュニティで共有しているので、ぜひチェックしてご自身のニーズに合わせて活用してください。

このビルドの鍵はGPT VisionとVoiceflowを使ったWhatsAppの統合です。仕組みは以下の通りです:

1. 銀行が各取引の自動SMS通知を送信し、それをスクリーンショットしてアシスタントのニーナに送信します。
2. ニーナがスクリーンショットをVoiceflowチャットボットに接続されたWhatsAppの番号にアップロードします。
3. Voiceflowチャットボットは、FlowbridgeのカスタムFunction を使ってOpenAI Vision APIと連携し、画像から取引詳細を抽出します。
4. 抽出したデータはMake.comの自動化に送信され、各取引がNotion の経費トラッカーのテーブルに追加されます。

Voiceflowチャットボットが画像入力の受け取りから取引の分類、Notionデータベースの更新まで、プロセス全体を処理します。これにより、経費追跡ワークフローが効率化され、以前の手動プロセスと比べてニーナの作業時間が大幅に削減されました。

このビルドの主要コンポーネントは以下の通りです:

1. Voiceflow: WhatsAppチャットボットのインターフェースを作成し、GPT Vision機能を統合しています。
2. Flowbridge: VoiceflowとオープンAI Vision APIを簡単に接続し、画像などの非テキスト入力を処理するためのカスタム機能を提供しています。
3. Make.com: 抽出した取引データをNotion の経費トラッカーに追加する自動化を行っています。

これらのツールを活用することで、高度に効率的で自動化された経費追跡システムを構築し、アシスタントのニーナの作業時間を大幅に削減できました。このプロジェクトは、個人的または業務的な用途でAIソリューションを構築する方法の良い例です。

このプロジェクトからの主なポイントは以下の通りです:

• 経費追跡の自動化により、大幅な時間と労力の節約が可能です。新しいシステムはGPT Visionとのホワイトボード統合を活用して、プロセスを効率化しています。
• 個人的な問題を解決するためにカスタムAIソリューションを構築することで、貴重な学習経験と応用可能なスキルが得られます。
• 自身の好奇心に従い「自分の痒いところに手を届かせる」ことが、AIやその他の技術の実践的な経験を得る効果的な方法です。
• このプロジェクトで使用したリソースとテンプレート(VoiceflowテンプレートやMake.com自動化など)は、クリエイターの無料オンラインコミュニティで共有されます。
• カテゴリ別の経費追跡など、システムの継続的な改善により、ソリューションの機能性とユーティリティをさらに高めることができます。
• このプロジェクトは、AIを個人のワークフローに統合して生産性と効率を高める方法を示しています。