AIで業務スクリプトを作る講座（GAS）

「自動化したいのに、コードが書けない」——スプレッドシートの行を毎週コピペし、同じ文面のメールを何通も送り、締切前にリマインドを手で打っている。GASで自動化できるらしいとは聞くけれど、コードを見た瞬間に手が止まる。そんな経験はないでしょうか。でも、いまはコードを「書く役」をAIに任せられます。あなたの仕事は、頼む・読む・動かす・直すの4つだけ。この講座では、AI GAS 自動化——AIにGAS（Google Apps Script）のコードを書かせて、Google スプレッドシートやGmailの定型作業を自分の手で動かすまでを、ひとつの例を最後まで完成させながら身につけます。

最初に、この講座が扱う範囲をはっきりさせます。本講座は「AIにGASのコードを書かせて、自分で動かす実装」ひとつに絞ります。そもそも自部署で何を自動化すべきか、という上流の判断や全体像はAI業務自動化入門が正本です。スプレッドシートやGoogle Workspaceの操作そのものに不安があればスプレッドシート入門・Google Workspace入門へ、コードを書かずに自動化したいならAIアプリ自作・ノーコード入門へ、それぞれ進んでください。本講座は「あえてコード（GAS）を書かせる」道に集中し、これらの中身には踏み込みません。

この講座を終えると、次の3つができるようになります。1つめは、GASで自動化できる作業と向かない作業を見分け、自動化したい処理をAIに伝わる依頼文（入力・処理・出力）として書けること。2つめは、AIが返したGASコードを「何をするコードか」説明でき、危険な動作（消す・送る）を見つけられること。3つめは、コードをスクリプトエディタに貼って実行し、エラーが出てもAIと往復しながら直して、定型作業を動く形に作成できることです。

覚えて帰ってほしい型は、これだけです。頼む（入力・処理・出力）→ 読む（対象・動作・範囲）→ 動かす（少量で試す）→ 直す（エラー文を渡す）。 コードを書く役はAIに渡し、あなたは読む・動かす・直すに集中する。逆に言えば、読めない・直せないままAIのコードを使うのが一番危ない——誤送信やデータ消失といった事故のもとです。だから「丸投げ」はしません。

全章を通して追うのは、次の一本の作業です。「毎週のスプレッドシートの集計結果を、決まった文面で自分宛にメールで通知する」自動化を、第1章で見極め、第2章で依頼し、第3章で読んで動かし、第4章で直して定着させる。新しい例を毎章持ち込まず、この1本を最後まで完成させます。

AI GAS 自動化の第一歩は、GASとは何かとAIに任せられる範囲を見極めること

GASは「Googleのアプリを操作する仕組み」、書く役はAIに渡せる

GAS（Google Apps Script）とは、Google スプレッドシートやGmail、カレンダー、ドライブといったGoogleのサービスを操作できる、Google製の自動化の仕組みです。Googleの公式ドキュメントは、GASを「Google Workspaceと連携する業務アプリケーションを素早く作るための開発プラットフォーム」と説明し、コードは「モダンなJavaScript」で書くこと、そして「インストールするものは何もなく、ブラウザ上のコードエディタで書き、スクリプトはGoogleドライブに保存されてGoogleのサーバー上で実行される」と述べています（出典：Google for Developers「Google Apps Script overview」）。つまり、特別なソフトを入れなくても、一般のGoogleアカウントがあれば追加料金なしに始められます。

ここで大事なのは、GASは「プログラミング言語で書く」けれど、その書く役はAIに渡せるということです。あなたの仕事は「何をしたいか」を決めること。コードそのものを一から書けるようになる必要はありません。AIにコードを書かせ、あなたはそれを読んで・動かして・直す。役割をこう分けるのが本講座の前提です。

AIが得意なのは「定型・繰り返し・ルールが明確」な作業

ただし、何でも自動化できるわけではありません。AIにGASを書かせてうまくいくのは、定型で・繰り返しがあって・手順のルールが明確な作業です。逆に苦手なのは、毎回判断が要る作業や、例外だらけの作業です。

共通例で考えてみましょう。「毎週のスプレッドシートの集計結果を、決まった文面で自分宛にメール通知する」——これは絵に描いたようなGAS向きの作業です。毎週という繰り返しがあり、手順（集計する→文面に入れる→送る）が同じで、途中に人の判断が入りません。

逆に「取引先ごとに、相手の状況を見て文面を考えてメールを送る」はGAS向きではありません。文面に毎回「判断」が必要だからです。この判断部分をAIやGASに丸投げすると、相手に合わない失礼なメールが自動で飛んでしまいます。自動化するのは「決まりきった手順」、判断は人が握る——この線引きが出発点です。

役割分担をもう一度整理しておきます。GASという仕組み（スプレッドシートやGmailを操作する土台）はGoogleが用意し、その上で動くコードはAIが書き、そのコードを読んで・動かして・直すのがあなたの役目です。「自分はプログラマーにならないと自動化できない」と思い込むと、最初の一歩が踏み出せません。あなたが身につけるのはコードを書く力ではなく、AIに正しく頼み、返ってきたものを安全に扱う力です。この講座は、まさにそこだけを練習します。

自動化候補を3点でふるいにかける

自分の業務を棚卸しするときは、次の3点でふるいにかけてください。①繰り返す頻度（毎日・毎週など定期的か）、②手順の明確さ（やることが一定の手順で書けるか）、③判断の有無（途中で人が考えて決める部分がないか）。3つともクリアするものほど、AI GAS 自動化に向いています。

つまずきやすいのは2つです。1つは、何でも自動化しようとして、判断が要る業務まで詰め込んでしまうこと。もう1つは、そもそも自分が手作業の手順を言葉にできていないこと。手順を自分で説明できない作業は、AIにも頼めません。まずは手作業の流れを言語化するところからです。なお、そもそも自部署で「どの業務から自動化すべきか」の優先順位づけに迷うなら、AI業務自動化入門で全体像を押さえてから戻ってくると、選びやすくなります。スプレッドシートの操作自体に不安があればスプレッドシート入門が土台になります。

この章の確認（演習）

あなたの定型作業を3つ書き出してください。それぞれを「①繰り返す頻度」「②手順の明確さ」「③判断の有無」の3点でふるいにかけ、「GAS向き」「向かない」に仕分けてみましょう。次章では、ここで「GAS向き」に仕分けた作業をAIへの依頼文にしていきます。

AIにGASを書かせる依頼文は、入力・処理・出力で組み立てる

曖昧な頼み方だと、的外れなコードが返る

AIにGASを書かせる質は、依頼文の具体さで決まります。「集計してメールして」とだけ頼むと、AIはどのデータを・どう集計し・誰に・どんな文面で送るのか分からず、当てずっぽうのコードを返してきます。これではそのまま使えません。

良い依頼文は、入力（どのデータを）→ 処理（何をする）→ 出力（どこへ何を）の3点を具体に埋めます。さらに、GASならではの「環境」——つまりGASで書いてほしいこと、対象のスプレッドシート名、列、宛先——を添えます。AIはあなたの画面を見ていないので、シート名や列まで言葉で渡して初めて、的を絞ったコードを書けます。

共通例を依頼文に翻訳してみる

共通例「毎週の集計結果を自分宛にメール通知」を依頼文にすると、たとえばこうなります。

GoogleスプレッドシートのGAS（Google Apps Script）のコードを書いてください。
- 入力：このスプレッドシートの「集計」シートのA〜C列（A=日付、B=金額、C=メモ）
- 処理：B列（金額）の合計を計算する
- 出力：自分のGmail宛に、件名「今週の合計」、本文「今週の合計は◯◯円です」というメールを送る
あわせて、このコードをどこに貼ってどう実行するか、手順も教えてください。

曖昧版（「集計してメールして」）と並べると、差は一目瞭然です。入力で対象シートと列を、処理で「B列の合計」を、出力で宛先・件名・本文を指定したぶんだけ、AIは迷わずに書けます。「貼り方と実行手順も教えて」と添えておくと、次章で必要になる操作までまとめて返ってきます。

手順としては、①やりたいことを日本語で1文にする、②それを入力・処理・出力に分解する、③環境（GASであること・シート名・列・宛先）を添える、④「コードと、貼り方・実行手順も教えて」と頼む、の4ステップです。依頼文をプロンプトとしてさらに磨き込み、再利用できる型にしていきたい場合は、プロンプトエンジニアリング応用が役立ちます。

依頼文でつまずきやすいのは2つです。1つは、処理だけ書いて入力と出力を省いてしまうこと。「合計して」とは言うのに、どのデータの何列を・誰に・どんな形で出すのかを書かないと、AIは埋めようがなく、見当違いのコードを返します。もう1つは、実在しないシート名や列で頼んでしまうことです。手元の実際のシートは「集計」なのに依頼文では「データ」と書く、といったズレがあると、コードはそのまま貼っても動きません。依頼の前に、自分のスプレッドシートを開いて、本当のシート名と列の並びを確かめてから書くと、後の手戻りが減ります。

依頼文に「貼ってはいけないもの」がある

ここで安全面を1つ。依頼文には、業務の実データそのもの——顧客名簿や個人情報、社外秘の数字——を貼らないでください。AIに渡す依頼は「集計シートのB列を合計して」のように構造（どの列を・どう処理するか）を伝えれば十分で、中身の生データは要りません。総務省の白書も、「生成AIの利用において、個人情報や機密情報がプロンプトとして入力され、そのAIからの出力等を通じて流出してしまうリスク」を指摘しています（出典：総務省「令和6年版 情報通信白書」）。社内で使ってよいAIサービスと、入れてよい情報の範囲を、先に確認しておきましょう。

この章の確認（演習）

第1章で「GAS向き」に仕分けた作業を1つ選び、入力・処理・出力＋環境（GAS・シート名・列・宛先）の型で依頼文を1本書いてみましょう。実データは書かず、構造だけを渡すのがポイントです。これが次章でAIに渡す材料になります。

返ってきたコードは、対象・動作・範囲を読んでから安全に動かす

1行ずつ書けなくていい、でも「何を変えるコードか」は読む

AIが返したコードを、1行ずつ自分で書ける必要はありません。けれど、「どのファイル・シートを・どう変えて・何を送る／消すのか」だけは読めないと危険です。読まずに実行して本番データを書き換えたり、いきなり全件・他人宛に送ってしまったりするのは、AI GAS 自動化で最も多い事故です。

読むときの最低限のポイントは3つ。①対象（どのファイル・どのシートを触るのか）、②動作（書くのか・送るのか・消すのか）、③範囲（一部だけか、全部か）。この「対象・動作・範囲」をコードから拾えれば、危ない操作に気づけます。

コードを自力で読み解くのが不安なら、AIにそのまま聞けばいいのです。「このコードの各行が何をするか、一言ずつ日本語で説明して」と頼めば、AIが解説を返します。共通例のコードなら、「集計シートを読み取る行」「合計を計算する行」「メールを送る行」がどれか分かれば十分です。スプレッドシートを操作するコードには、シートを指定する書き方や、メールを送る書き方、行や値を削除する書き方など、見た目で役割の違う命令が並びます。一字一句を理解する必要はなく、AIの説明と照らし合わせて「これは読むだけ」「これは送る」「これは消す」と色分けできれば、危険な行を見落とさずにすみます。そのうえで、消す・上書きする系の操作（行や値を削除する、シートを書き換える）が紛れていないかを確認します。集計してメールするだけのはずなのに、データを消す操作が入っていたら、それは危険信号です。

ここで肝心なのは、AIの説明もコードも、鵜呑みにしないことです。総務省の白書は、生成AIについて「事実に基づかない誤った情報をもっともらしく生成することがあり、これをハルシネーション（幻覚）と呼ぶ」「技術的な対策が検討されているものの完全に抑制できるものではない」と述べています（出典：総務省「令和6年版 情報通信白書」）。AIが書いたGASも、もっともらしく見えて間違っていることがあります。だから、動作を保証されたものとして本番でいきなり実行しない。次に説明する「少量で試す」が必須になります。

貼って、少量で試して、権限承認の意味を読んで許可する

読んで問題なさそうだと判断したら、動かします。流れは、スクリプトエディタを開く→コードを貼り付ける→保存する→実行する、です（スクリプトエディタの開き方も、第2章の依頼文で「貼り方・実行手順も教えて」と頼んでおけばAIが案内してくれます）。

このとき2つ守ってください。1つめは、いきなり本番・全件でやらないこと。共通例なら、まずは自分宛に1件だけ送る形で試します。データを書き換える処理なら、コピーしたシートで試すと安全です。

2つめは、権限の承認を読んでから許可することです。GASを初めて実行すると、「このスクリプトに、あなたのGmailでメールを送ることを許可しますか」といった趣旨の確認画面が出ます（画面の文言や手順は時期・環境で変わるため、ここでは趣旨だけ示します）。これは「このコードに、あなたのアカウントの何を触らせるか」の確認です。中身を見ずに承認するのではなく、「メールを送る権限を求めているな、共通例なら妥当だ」と意味を読んでから許可します。もし集計してメールするだけのはずなのに、関係なさそうな広い権限を求められたら、いったん止まってコードを見直すサインです。なお、そもそもコードを書かずに自動化したいと感じたら、AIアプリ自作・ノーコード入門という選択肢もあります。

この章の確認（演習）

第2章の依頼文でAIに書かせたコードを、AIに「各行が何をするか一言で」説明させてください。そのうえで、「送る・消す・上書き」に当たる行に印をつけ、対象・動作・範囲を1文ずつで言えるようにします。問題なければ、自分宛・1件だけで実行し、権限承認の内容を読んでから許可してみましょう。

エラーは手がかり、トリガーで自動実行まで仕上げる

エラー文は「直すための手がかり」をそのまま渡す

初めて実行すると、たいていどこかでエラーが出ます。これは失敗ではなく、直すための手がかりです。大事なのは、AIに直してもらうときの渡し方。「動かない」とだけ伝えても、AIは何が起きたか分かりません。①自分がやったこと、②期待していた結果、③実際に出たエラー文（画面に出た赤い文字をそのままコピー）の3点をまとめて渡すと、AIは原因を絞り込んで修正版を返せます。

たとえば共通例で「メールが届かない」「実行したらエラーが出た」となったら、エラー文と状況をコピーしてAIに貼り、「このエラーを直して」と頼みます。返ってきた修正版は、また第3章の要領で「どこが変わったか・何をするコードか」を一言確認してから、もう一度自分宛・1件で実行します。直す→確認する→試すを往復するうちに、メールが届くようになります。

ここでも、AIの直し方を鵜呑みにしないのは同じです。前章で触れたとおり、生成AIの出力は完全には正しさを保証できません。総務省の白書も、利用者は「検索を併用するなど、生成AIの出力した答えが正しいかどうかを確認することが望ましい」としています（出典：総務省「令和6年版 情報通信白書」）。修正版も、いきなり全件ではなく少量で確かめる——この順序は最後まで崩しません。

トリガーで「手を離す」、ただし上限と保守を意識する

手動で動くようになったら、最後にトリガーで自動実行にします。トリガーとは「毎週月曜の朝9時に自動で実行する」のように、決めた条件でスクリプトを動かす仕組みです。これを設定すると、共通例の「毎週の集計メール」が、あなたが何もしなくても毎週届くようになります。これで共通例が“完成”です。

トリガーを使うときに知っておきたい公式の上限が2つあります。1つは、トリガーによるスクリプトの合計実行時間で、一般のGoogleアカウントでは1日あたり90分、Google Workspaceアカウントでは1日あたり6時間までです。もう1つはメール送信数で、一般アカウントではMailAppなどでの送信先が1日あたり100件までです（いずれも出典：Google for Developers「Quotas for Google Services」。2026年6月時点の公式値で、予告なく変更され得るため最新は公式ドキュメントで確認してください）。共通例のように「自分宛に週1通」程度なら全く問題ありませんが、大量送信や重い処理を毎分回すような使い方は上限に当たります。「まず少量で」が、ここでも効いてきます。

そして、動いたあとの保守まで考えておきます。自動化は「一度動いたら永遠に動く」ものではありません。たとえば「集計」シートの名前を変えたり、列の並びを入れ替えたりすると、コードが前提にしていた場所を見失って止まります。だから、「何が変わると壊れるか」を1つメモに残しておきましょう。複数の業務へ自動化を広げていく全体設計はAI業務自動化入門、外部サービスとの本格的な連携に踏み込むならAPI入門が次の一歩になります。

この章の確認（演習）

共通例を「毎週、自分宛に自動で集計メールが届く」状態まで仕上げてください。エラーが出たら、やったこと・期待した結果・エラー文の3点をAIに渡して直します。完成したら、「このスクリプトは、どこが変わると壊れるか」を1つ書き出しておきましょう。