Express＋JSON＋Excel VBA＋ChatGPT（マイGPT）で、工務店の単価表運用を“回る仕組み”にした話。
小規模な工務店の単価表って、気づくとこうなりません？
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どこかのExcelが最新版か分からない
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仕入、外注請求書の単価を「見た瞬間に分かる場所」に残せない
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入力がめんどくさくて更新が止まる
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誰かがセル崩して終了
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値上げの履歴が消えて、見積りがブレる
つまり、単価表の敵は「入力の多さ」と「運用の止まりやすさ」。そこで僕は、“入力を減らす”を最優先にして、単価表をAI連携の仕組みに作り直しました。
使ったのは、ゴツいSaaS（課金サービスのようなもの）じゃなくて、身の丈セットです。
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設計：Express＋JSON＋Excel VBA
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運用：ChatGPT（マイGPT）
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コード記述：ChatGPT＋Codex＋VsCode
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DB：JSON（PCフォルダ）＋Excel
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連携：Cloudflare Tunnel
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かかる費用：ChatGPT、Dropbox（社員共有）、ドメイン費用（初年度1円、更新は年1,000円超〜）だけ
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弱点：PCが起動してないと常時使えない
でも、この弱点を飲み込めるなら、維持費ほぼゼロ級で“入力の手間”が激減します。
結論：「入力」を減らすコツは、入力を“人間の仕事”にしないこと
単価表って、更新するたびに
商品名、カテゴリ、単位、税抜、税込、仕入先、年月…よし、入力するか…
ってなるのが苦しい。ここで手が止まる。だから僕がやったのは、発想を逆にして
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入力は「請求書」から発生する
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なら、請求書を投げたら単価表が増える
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分からない項目は、AIが推測して提案する
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人間は、最後の確認だけやる
この形に寄せました。
“入力”じゃなくて、“チェック”に仕事を変える。単価表運用の成功率が跳ね上がります。
全体像：この仕組みでできること
1) 請求書をチャッピー（ChatGPT）にアップするだけで、単価表に自動追加
請求書をアップ → AIが項目を読み取る → JSONに追記 → Excelにも反映
この流れ。
2) よく分からない人でも、チャッピーが推測で提案できる
例えば、請求書の記載が曖昧でも
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「これは外構？塗装？大工？設備？」
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「単位はm？式？枚？」
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「同じ品目の過去単価から妥当値は？」
みたいな“現場の推測”をAIがやってくれる。もちろん100%正解じゃないけど、「叩き台」が速いのは正義。
3) 維持費がほぼ軽い（ここが売り）
SaaSの月額が積み上がらない。かかってるのは、実質これだけ。
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ChatGPT（マイGPT運用） 月20ドル
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Dropbox（社員共有） 月1,500円
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ドメイン（初年度1円、更新は年1,000円超〜）
4) スマホでも単価確認ができる
パソコンをつけたまますれば、現場等に出ている時にでも、
「ボードの値段いくら？」とスマホのChatGPT（Chrome、Safariなどのブラウザ、アプリ）で聞けば、費用がその場でわかる。
弱点も正直に：PCが起動してないと使えない
この構成は、PC内のJSONをDBにしてるので、基本はローカル運用。Cloudflare Tunnelで外から叩けるようにしてるけど、PCが寝たら止まります。
ただし逆に言うと
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サーバー維持費ほぼゼロ
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データがローカルにある安心感
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小さく始めて育てられる
このメリットがある。
仕組みの中身（設計編）：Express＋JSONがちょうどいい理由
僕が「DBにJSON」を選んだ理由はシンプルで、
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速い（作るのが）
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軽い（維持が）
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持ち運べる（Dropbox/バックアップしやすい）
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Excelと相性がいい（VBAが扱える）
Expressは、単価表データを読む/書くAPI役。Excel VBAは、現場の“見積の入り口”として残す。
つまり、
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Excelは「使い慣れた操作」
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JSONは「壊れない保存」
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Expressは「橋」
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AIは「入力係」
こう役割分担してます。
運用の心臓：マイGPTにやらせる仕事
マイGPT側の仕事は3つ。
- 請求書から項目抽出（商品名、単位、金額、会社名、日付など）
- カテゴリや用途の推測（外構、塗装、設備、消耗品…）
- 登録ルールに沿って整形（あなたの単価表フォーマットに合わせる）
重要なのは、マイGPTに「人間のやり方」を教えること。例えば、
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強力値引き、端数調整は登録しない
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カテゴリはこの一覧から選ぶ
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迷ったら候補を2つ出して確認する
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同名があれば過去単価を引っ張る
こういう“現場ルール”が入るほど、運用がラクになります。
手順：実際の運用フロー（これが本題）
ここから「入力を減らす」ための実手順です。
手順1：請求書を“そのまま投げる”
チャッピーに請求書をアップします。ここでポイント。
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スキャンPDFは精度が落ちることがある
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工夫として、PDFよりJPEGなど画像ファイルの方が読み取り精度が高い（体感で差が出る）
つまり、
「スキャンPDFで微妙」→ JPEGに変換する、もしくは写真を撮って「画像化して投げる」
これだけで成功率が上がります。
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手順2：AIに抽出させる（＋推測させる）
AIが拾うべき項目はだいたいこのへん。
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品名（工事名・材料名）
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単位
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税抜/税込
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会社名
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仕入れ業者
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年月
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カテゴリ（推測）
ここで“分からない項目”があっても止めない。AIに「推測して候補を出して」と言えば、叩き台が出ます。
手順3：人間は“確認だけ”する
確認ポイントは最小限に絞ります。
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品名が変じゃないか
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単位が合ってるか
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金額の桁が合ってるか
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カテゴリが近いか
ここだけOKなら、入力はほぼ終わりです。
手順4：JSONに追記 → Excelに反映
最終的に、AIが整形したデータをAPI経由でJSONへ追記。必要ならExcel側にも反映。
Excelは“現場で見る場所”として残すのがポイント。「結局Excelで見たい」問題は、工務店あるあるなので。
これで何が変わった？
単価表って、毎回の入力が面倒だから止まるんです。でもこの流れになると、
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入力 → チェックに変わる
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更新が溜まらない
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値上げの履歴を残しやすい
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誰でも運用に参加できる
単価表が“育つ”ようになります。
よくある質問（先回り）
Q. AIの推測って危なくない？
危ないです。だから設計として
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推測は提案止まり
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最終確定は人間
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怪しいときは候補を2つ出す
このルールにします。AIは入力係、人間は監督。
ここまで読んだ人へ：同じ仕組みを作るなら、最初に決めるべき3つ
① 「登録しないもの」をルール化すると爆速になる
あなたがすでに言ってる「強力値引き、端数調整は登録不要」これ超大事。ここが曖昧だとAIが迷って、運用が重くなる。
② “ゆらぎ”対策：品名の表記ゆれをどう扱うか
同じ商品が「PS3832MW」「ロール連結ビス」「ビス（シルバー）」みたいに揺れる。ここは別名辞書（同義語テーブル）を作ると世界が平和になります。JSONでOK。
③ “履歴”の扱い：上書きじゃなくて「時系列」にする
単価表は「今いくら」だけじゃなくて、“いつから上がったか”が命。JSONを「最新版＋履歴」構造にしておくと、見積の根拠が作れます。
最後に：入力を減らすと、単価表は勝手に育つ
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人が入力するから止まる
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請求書を投げる形にすると続く
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AIに抽出と推測をやらせて、人は確認だけ
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ローカルJSON＋Excel＋Tunnelで、維持費を最小化できる
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弱点（PC起動必須）はあるが、費用と引き換えに割り切れる
このやり方、小規模な工務店の現場にはわりと“ちょうどいい”です。
