こんにちは、販売企画部の川内です。
10年ほど前、某大手通販サイトで“ボタンを押せば翌日届く”という仕組みに驚いた記憶があります。
「こんな便利な時代になったのか…」
当時はそんな感覚でした。
そして最近では、生成AIだけでなく、「フィジカルAIがバスケのシュートを決める」なんてニュースまで目にするようになり、改めて技術の進化を感じています。そんな中、ふと思いました。
「当たり前のようにやっているこの作業、もしかして自動化できるのでは？」
今回は、生成AI（Gemini）とGoogle Apps Script（GAS）を活用して、ルーティン業務を“ワンクリック化”してみた事例をご紹介します。ちなみに私は、コードを書く知識がほとんどなく、最初は何を見ても「これは何…？」という状態でした。それでも、生成AIに相談しながら少しずつ試していくことで、実際に業務で使える形まで仕組み化することができました。
※Google Apps Script（GAS）：GoogleスプレッドシートやGmailなどのGoogleサービスを自動化できるプログラミングツールのこと。
※本記事は、あくまで「こんな活用方法もある」という一事例としてご紹介しています。
ミスも工程も減らして、“もっと確実に”
複数の手作業を組み合わせたルーティン業務は、日々の仕事の中に多くあります。
今回取り組んだのは、その中でも、
「宛先ごとのPDFを探す」
→ ✔ 指定フォルダから対象PDFを自動取得
「下書き文をコピー・修正する」
→ ✔ 宛先ごとのメール本文を自動生成
「メール作成・PDF添付・送信前確認」
→ ✔ Gmail下書きまで自動作成
までを、ボタンひとつで実行できる仕組みです。
“自動化できたらいいな”と思っていたことが、実際に形になりました。
「これ、自動化できる？」をAIに相談
生成AIにはこんなイメージで相談しました。
※実際にAIへ相談した内容（一部抜粋）
あなたは社内DXを進めるプログラマ兼業務改善担当です。
毎週発生する「複数宛先への定型メール送信業務」を効率化したいです。
スプレッドシート上のチェックを起点に、
・管理表データの取得、情報との照合
・指定フォルダ内のPDF取得
・メール本文生成
・Gmail下書き作成
までを自動で行う仕組みを、提案してください。使用するのはGoogle Workspaceです。フローを組むにあたって必要な情報があれば質問してください。
相談に対するAI回答や手順にしたがって進めていきます。
また、「このパターンにも対応したい」「ここは例外処理を入れたい」「実際の運用だとこうなる」など、エラーが出たらその都度相談して修正していく。そんな試行錯誤を繰り返しながら、少しずつ実務で使える形へ近づけていきました。
最初は、「AIに一気に完璧なものを作ってもらう」というイメージを持っていましたが、実際は少し違いました。
むしろ、“業務内容を整理しながら、AIと一緒に改善していく”感覚に近かったです。
完成した“ワンクリック化”
AIとやりとりをして、スプレッドシート上のボタンを押すだけで、数十秒後には必要なメール下書きが完成するようになりました。
これまで数十分〜数時間かかっていた作業が、一気に短縮。さらに、「ミスしていないか確認し続けるストレス」もかなり減りました。
もちろん、自動化した後も最終確認は人が行っています。
ただ、“毎回同じ確認をゼロから行う”状態を減らせたことで、業務負担はかなり変わったと感じています。
情報の整理が大切
今回取り組んでみて感じたのは、いきなり「全部自動化して」と投げるよりも、できるだけ具体的な情報を伝えることで、より精度が上がるということです。
たとえば、
・どのスプレッドシートを使うのか
・どのシート名、どの列を参照するのか
・Googleドライブ内のどのフォルダからPDFを探すのか
・ファイル名にはどんなルールがあるのか
・下書きメールには、どの情報を差し込みたいのか
といった情報が整理できていると、AIもそれに合わせたコードを提案しやすくなります。
実際に、具体的なセル位置やフォルダ情報、運用ルールを伝えることで、より実務に近い形のコードを作ってもらうことができました。
また、先にAIへ相談しながら整理していく進め方も、とても役立ちました。
「こういうことをしたいと思っているけど、どんな情報やプロンプトが必要？」
といった形で相談することで、必要な情報や不足している部分を整理しながら進めることができました。
“いつもの作業”を見直してみる
今回の取り組みを通して感じたのは、「毎週当たり前にやっている作業も、見直してみると改善できる余地がある」ということです。
私自身、最初は「本当にできるのかな…？」という状態からのスタートでした。
それでも、「これ、もう少しラクにできないかな？」とAIに相談しながら少しずつ試していくことで、実際に業務で使える形に近づけることができました。
今回のように、まずは日々の業務を整理してみるだけでも、「実はもっとシンプルにできるかもしれない」という気づきに繋がることもあります。これからも、AIを活用しながら、少しずつ“働きやすくなる仕組み”を試していきたいと思います。