こんにちは、ぐーたらしつつも「めんどうな作業だけはなんとか減らしたい」と日々あがいているわたしです。今回はちょっとだけ専門的な、でも非エンジニアのわたしだからこそ書ける話をしてみたいと思います。テーマはずばり「GAS(Google Apps Script)とAIの相性」についてです。名前だけ聞くと身構えてしまいそうですが、実際にはわたしのような「コードはよくわからないけどスプレッドシートは毎日触っています」くらいの人にこそ、いちばんおいしい組み合わせなんじゃないかと思っているんです。今日はそのあたりを、実体験ベースでゆるっとお話しさせてください。
そもそもGASって何?という話から
GASという言葉、みなさんは聞いたことがあるでしょうか。正式にはGoogle Apps Scriptといって、ざっくり言うとGoogleのスプレッドシートやGmailやカレンダーなどのサービスをプログラムでちょこちょこ動かせるようにする仕組みのことです。「プログラム」と聞くと急にハードルが上がった気がしますが、要は「手作業でやっていた面倒なことを自動でやってもらうための命令書」みたいなものだと思ってもらえれば十分です。
Google Workspaceを使っている会社だと、実は現場レベルでGASを組んで、日々の作業を効率化するちょっとしたアプリを作っている人が意外と多いのではないでしょうか。うちは本業のものづくり教室も、副業先のコンサル会社も、見事なまでにGoogle依存で回っています。スケジュール管理もファイル共有も、なんならやり取りのほとんどがGoogleのサービスの上で完結しているような状態です。だからこそGoogleの恩恵を毎日どっぷり受けているわけですが、その延長線上にGASという存在があったんですね。
「AIにGAS書いてもらえばよくない?」という気づき
わたし自身、以前からスプレッドシートの関数はそれなりに使っていましたし、GASもほんの少しだけ触れたことがありました。ほんの少し、というのが正直なところで、ネットに落ちているコードをコピペして、なんとなく動いたら「やった!」と喜ぶくらいのレベルです。自分でゼロから組めるかと言われると、とてもそんな自信はありませんでした。
そんなある日、ふと思ったんです。「そういえば最近AIにいろいろ書いてもらってるけど、もしかしてGASのコードも書いてもらえるんじゃない?」と。関数を調べるのにいちいち検索して、出てきた解説記事を読んで、それでもわからなくて別の記事を開いて……という、あの地味に時間を食う作業を、AIに丸ごとお願いできたら最高じゃないかと。この思いつきが、わたしにとってはちょっとした転機になりました。
きっかけになったのは、副業先でのちょっとした作業でした。毎回スプレッドシートのデータを見ながら手作業で同じ集計をして、それを別の表に転記して……というのを繰り返していたんです。一回あたりは数分の作業でも、塵も積もればで、気づけば毎週それなりの時間を溶かしていました。「これ、自動でやってくれたらいいのに」と思いながらも、自分でGASを組む自信はない。でもAIになら、頼めるかもしれない。そう考えたら、なんだか急に道が開けた気がしたんです。
やってみてわかった、GASとAIの相性の良さ
実際に試してみて、GASとAIの相性はちょっと驚くくらい良いと感じました。なぜそう思ったのか、非エンジニアなりに理由を整理してみたいと思います。
- ネット上の情報が圧倒的に豊富なこと
- 専用のソフトをインストールしなくていいこと
- エラーが出ても、その文章をそのままAIに渡せば直してもらえること
この3つが、非エンジニアがつまずきやすいポイントをまるっとカバーしてくれるんです。ひとつずつ、もう少し掘り下げてみます。
理由その1:ネットに情報があふれている
GASのベースになっているのはJavaScriptという言語です。これは世界中でものすごくたくさんの人に使われている言語なので、当然ながらネット上に解説や事例が山ほど転がっています。ということは、AIもそれだけたくさんの情報を学習しているわけで、こちらが多少ざっくりした聞き方をしても、かなり精度の高いコードを提案してくれるんです。
これがもし、世界に数人しか使っていないようなマイナーな言語だったら、AIも学習材料が少なくて頼りない答えしか返せなかったと思います。その点、GAS(JavaScript)はいわば「みんなが通る道」なので、AIにとっても得意分野。非エンジニアにとっては、この「AIが得意な領域を選ぶ」というのが、実はかなり大事なコツなんじゃないかと最近は思っています。せっかくAIに頼るなら、AIがいちばん力を発揮しやすい土俵を選んであげたほうが、結果的に自分もラクができるというわけです。
もうひとつ嬉しいのは、GASは「やりたいこと」がわりとはっきりしているケースが多いことです。「この列の数字を合計して、あっちのシートに書き込む」みたいに、目的が具体的だと、AIへの伝え方も自然と具体的になります。あいまいなお願いよりも、はっきりしたお願いのほうがAIは得意なので、この相性の良さも地味に効いているなと感じます。日々のちょっとした作業って、実はこの「やりたいことが明確」なパターンが多いので、GASと相性がいいんですね。
理由その2:ソフトのインストールがいらない身軽さ
これは地味ですが、わたしのようなずぼらタイプには本当にありがたいポイントです。GASを書くのに、パソコンに専用のアプリをインストールする必要は一切ありません。スプレッドシートの画面のメニューから「拡張機能」を開けば、そこにもうGASを書く場所が用意されているんです。
以前、別のことでアプリ開発に挑戦したときは、まず開発環境を整えるところで大苦戦しました。「ターミナル」って何?というレベルからのスタートで、あれこれインストールしているうちに一日が終わってしまった、なんてこともあったくらいです。それに比べるとGASは、いつも使っているスプレッドシートの画面からすっと入れるので、心理的なハードルがまるで違います。「思い立ったらすぐ触れる」というのは、続けるうえでものすごく大切なことだと実感しました。
理由その3:エラー修正が一瞬で終わる
プログラムを書いていると、必ずと言っていいほどエラーが出ます。むしろ一発でうまくいくことのほうが珍しいくらいです。以前のわたしなら、赤い文字でエラーが表示されただけで「うわ、もうだめだ」と心が折れていました。何が悪いのか自分では見当もつかないので、そこで手が止まってしまうんですね。
でも今は違います。エラーの文章をそのままコピーして、AIに「これ、直してください」と貼り付けるだけ。すると、たいていの場合はすぐに原因と直し方を教えてくれます。この「詰まったところをその場で聞ける」という安心感が、非エンジニアが挫折せずに進めるいちばんの支えになっている気がします。わからなくてもいい、聞けばいいんだと思えると、不思議とチャレンジのハードルがぐっと下がるんですよね。
実際、わたしが最初に組んだ自動集計のコードも、一発では動きませんでした。実行ボタンを押したら、見慣れない英語のエラーがずらり。以前のわたしなら、ここで「やっぱり無理だった」と閉じてしまっていたと思います。でもそのエラー文をそのままAIに渡したら、「この部分の指定が間違っているので、こう直しましょう」とあっさり教えてくれて、二度目の実行ではちゃんと動きました。あの、赤い文字が消えて表がすっと埋まった瞬間の気持ちよさは、ちょっとクセになります。
気をつけているのは「丸投げしすぎないこと」
ここまで良いことばかり書いてきましたが、ひとつだけ気をつけていることがあります。それは、AIに全部を丸投げして、中身をまったく理解しないまま使うのはちょっと危ないな、ということです。特に、大事なデータが入っているスプレッドシートを操作するコードの場合、もし想定外の動きをしたら、数字が消えてしまったり書き換わってしまったりする可能性もゼロではありません。
なので、わたしはAIにコードを書いてもらったら、まずは中身のない練習用のシートで試すようにしています。そして「このコードは、だいたいこういうことをしているんだな」とざっくりでも理解してから、本番のシートで使う。専門的に読み解けるわけではありませんが、AIに「この部分は何をしているの?」と聞けば丁寧に説明してくれるので、それを読んでなんとなく納得してから進める、という感じです。完璧に理解できなくても、「どこで何が起きるか」の見当がつくだけで、ずいぶん安心して使えるようになります。
非エンジニアだからこそ感じる「ちょうどよさ」
ここまで書いてきて改めて思うのは、GASとAIの組み合わせは、わたしのような「ちょっとだけIT寄りだけど、エンジニアではない人」にとって、本当にちょうどよい塩梅だということです。まったくの初心者にはとっつきにくい部分もあるかもしれませんが、スプレッドシートを日常的に触っていて、関数を少しいじったことがあるくらいの人なら、AIの力を借りればぐっと世界が広がると思います。
本業のものづくり教室では、子どもたちにScratchやロボット作り、Pythonなどを教えているのですが、そこで感じるのは「失敗を怖がらない子ほど伸びる」ということです。大人になるとつい完璧にやろうとして手が止まりがちですが、AIという心強い相棒がいれば、その「まず手を動かしてみる」の一歩が驚くほど軽くなります。わたし自身、子どもたちに負けないくらい気軽に試せるようになってきたのは、AIのおかげだなとしみじみ思います。
教室で子どもたちを見ていると、彼らはコードがうまく動かなくても、けろっとした顔で「じゃあこうしてみる」とすぐ次を試します。あの身軽さは本当に見習いたいところで、大人はどうしても「間違えたら恥ずかしい」「時間の無駄になったらどうしよう」と考えすぎてしまうんですよね。でもGASとAIの組み合わせなら、間違えてもすぐ聞けるし、やり直しもきく。だから大人でも、あの子どもたちのような「とりあえずやってみる」の姿勢を取り戻しやすいんじゃないかと思うんです。
これから挑戦してみたいこと
GASとAIの相性の良さを知ってからは、「あれもできるかも」「これも自動化できるかも」と、日常のいろんな場面でアンテナが立つようになりました。たとえば、毎月手作業でまとめている集計を自動化したり、決まった条件のときにだけ自分宛てにお知らせメールを飛ばすようにしたり。ひとつできるようになると、次にやりたいことが芋づる式に出てくるのが面白いところです。
もちろん、いきなり全部を完璧にやろうとは思っていません。ぐーたらなわたしのことなので、気が向いたときに少しずつ、「今日はこの作業をラクにしてみようかな」くらいの気持ちで進めていくつもりです。それでも、半年前のわたしからは考えられないくらい、GASという言葉が身近になったのは間違いありません。「非エンジニアだから」と諦めていた領域に、AIという相棒のおかげで足を踏み入れられたのは、素直に嬉しい変化でした。
まとめ:まずは小さな自動化から
今回は、GASとAIの相性の良さについて、非エンジニアの目線からお話ししてみました。難しそうに見えるGASも、AIという相棒がいれば、思っているよりずっと身近なものになります。ネットに情報が豊富で、インストールも不要で、エラーが出てもすぐに助けてもらえる。この三拍子がそろっているからこそ、最初の一歩が踏み出しやすいんですね。
もし「毎日この作業めんどうだな」と感じているものがあれば、それはもしかしたらGASとAIで少しラクにできるかもしれません。いきなり大きなものを作ろうとせず、ほんの小さな自動化から始めてみるのがおすすめです。最初のひとつが動いたときの「わたしにもできた!」という感覚は、想像以上に自信につながります。その小さな成功体験が、次のチャレンジへの燃料になってくれるはずです。わたしもまだまだ試行錯誤の途中ですが、この楽しさを少しでもお裾分けできたら嬉しいです。それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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