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🚀 手作業だらけのマーケティング業務に、AIエージェントという「同僚」を増やす

生成AIの登場で、テキスト生成や要約、翻訳といった仕事は一気に効率化しやすくなりました。 ただし、「ブラウザでAIチャットに聞いてコピペする」だけだと、結局人が手を動かす前提は変わりません。

一方、GASはスプレッドシートやGmail、カレンダーなど、Google Workspaceを中心とした業務を自動化するためのスクリプト環境です。 これに生成AIを組み合わせることで、 「データ取得〜判断〜文章生成〜通知」までを一連でこなすAIエージェントを作ることができます。

📚 生成AI×GAS×AIエージェントの基本構造を整理する

まずは、「AIエージェント」が何を指すのか、「生成AI」と「GAS」がどのように役割分担するのかを整理します。

AIエージェントとは何か？

本記事では、AIエージェントを次のように定義します。

• 特定の目的（例：レポート作成、メール返信、データ整理など）のために
• 事前に決められたルールと、生成AIによる柔軟な判断を組み合わせ
• 自律的に「情報を集める → 解釈する → アクションを実行する」しくみ

人が毎回判断する部分をすべて置き換えるのではなく、「ルール化できるところはGASに、揺らぎのある判断は生成AIに」という分担で考えるとイメージしやすくなります。

✅ なぜ「生成AI×GAS」で自動化するのか？マーケター視点のメリット

次に、生成AIとGASを組み合わせるからこそ得られる特徴を、マーケティング担当者の目線で整理します。

作業時間の削減と「考える時間」の確保

• レポート作成、メールの下書き、ログ整理など、繰り返しの多い作業をエージェントに任せられる
• 空いた時間を、施策の検討やクリエイティブの企画など「人が向いている仕事」に使いやすくなる
• 担当者が変わっても、エージェントがフローの一部を担うことで品質を保ちやすい

属人化したノウハウの「半自動マニュアル化」

• 「このパターンのクレームにはこのように返信する」「この指標が悪化したらこう分析する」といった暗黙知をプロンプトに落とし込める
• GASのスクリプトやテンプレートにノウハウを埋め込むことで、新メンバーも同じフローを使いやすくなる
• ログとセットで残しておくことで、後からチューニング・改善しやすい

ツール連携を前提にした柔軟なワークフロー

• スプレッドシート、Google ドキュメント、Gmail、Chat、カレンダーなどを一つのフローでつなげられる
• レポート生成 → 社内チャットに要約を投稿 → 誰かが確認ボタンを押したら顧客向けメールを送信、のような「人とAIの協働フロー」を設計しやすい
• 既存のマーケティングツールのAPIとも組み合わせやすく、段階的な自動化がしやすい

🧭 マーケティング業務での具体的な応用シナリオ

ここからは、「どの業務でどのように使えるか」を、シナリオ別に整理します。 いずれも、最初は一部だけを自動化し、少しずつ範囲を広げるイメージで考えると進めやすくなります。

レポート作成エージェント：数値から「意味のある一言」を添えてくれる同僚

Google スプレッドシートに蓄積した広告データやWeb解析データをもとに、GASがレポートのひな形を作り、 生成AIがコメントやサマリーを生成するパターンです。

• 日次・週次でスプレッドシートの数値を取得し、前期間との差分をGASが計算
• 「特に変化している指標」と「想定される要因候補」を生成AIに文章化させる
• 結果をGoogle ドキュメントやGoogle Chatに投稿し、人が最終確認してから顧客へ共有

メール・問い合わせ対応エージェント：ドラフト作成を任せる

顧客からの問い合わせ内容をGmail／フォームで受け取り、GASが生成AIに渡して返信案を作成するパターンです。

• 問い合わせ内容をGASで取得し、生成AIに「丁寧で簡潔な返信文」を生成させる
• 過去のFAQや社内ドキュメントの要点をあわせて取り込み、エージェントに参照させる
• 担当者が下書きを確認し、必要があれば編集して送信（完全自動ではなく、人のチェックを挟む運用）

キャンペーンアイデア・クリエイティブブリーフ生成エージェント

マーケティング担当者がスプレッドシートに「商品情報」「ターゲット」「訴求軸のメモ」などを入力し、 生成AI×GASでクリエイティブブリーフやアイデア案を起こすパターンです。

• GASがシートから条件を読み取り、生成AIに「LP構成案」「広告見出し案」「メルマガ構成案」を生成させる
• アウトプットを別シートやドキュメントに整形，タグやコメント欄を用意してチームでフィードバック
• 反応の良かった案・悪かった案を蓄積し、次回のプロンプト改善に活かす

インサイト抽出エージェント：定性データを整理する

アンケートの自由回答や、営業メモ、カスタマーサポートのログなど、テキストデータを整理するエージェントです。

• GASでスプレッドシートのテキストをまとめて取得
• 生成AIで「カテゴリー分け」「キーフレーズ抽出」「要約」を実施
• 結果をレポート用シートに書き出し、グラフ化しやすい形に整形

🧱 導入方法：生成AI×GASでAIエージェントを作るステップ

ここからは、実際にAIエージェントを作る流れを、マーケティング担当者とエンジニアが協力する前提で整理します。

ステップA：自動化する「ユースケース」と「境界線」を決める

まずは、次のような観点でユースケースを絞り込みます。

• 毎週・毎月、ほぼ同じフローで行っている業務はどれか
• 事務的な作業と、判断・コミュニケーションが混在している業務はどれか
• 「最初のたたき台だけ自動化できると助かる」作業はどれか

そのうえで、「AIエージェントに任せる範囲」と「必ず人がチェックする範囲」を最初に決めておくと運用が安定します。

ステップB：フローチャートとプロンプトを紙に描き出す

いきなりコードを書くのではなく、手書きでもよいのでフローチャートとプロンプト案を可視化します。

• 「いつ起動するか」（時間トリガー、フォーム送信トリガーなど）
• 「どのデータを取得するか」（どのシートのどの列など）
• 「生成AIに何をお願いするか」（どのような口調、どのような出力形式など）
• 「結果をどこに書き込むか／送るか」（シート、ドキュメント、Gmail、Chatなど）

ステップC：GASから生成AI APIを呼び出す基本コードを作る

技術的な実装はエンジニアと協力する前提ですが、イメージしやすいように、簡略化したコードイメージを示します。

// 例：GASから生成AI APIを呼び出すイメージコード


function callAiApi(promptText) {
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('AI_API_KEY');
const url = 'https://api.example.com/v1/chat/completions
'; // 実際のエンドポイントを設定

const payload = {
model: 'example-model',
messages: [
{ role: 'system', content: 'あなたはマーケティング担当者の業務アシスタントです。' },
{ role: 'user', content: promptText }
]
};

const options = {
method: 'post',
contentType: 'application/json',
headers: { Authorization: 'Bearer ' + apiKey },
payload: JSON.stringify(payload),
muteHttpExceptions: true
};

const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const data = JSON.parse(response.getContentText());
const content = data.choices[0].message.content;
return content;
}

実際には利用するAPIの仕様に沿ってパラメータを調整する必要がありますが、 「GASでプロンプトテキストを組み立て → APIで結果を受け取り → シートやメールに書き戻す」 という流れが基本形になります。

ステップD：ログ・エラー処理・権限まわりを整える

業務で活用する以上、動けばよいだけではなく「どのように動いたか」を後から確認できる状態が重要です。

• 生成AIに渡したプロンプトの要点と、返ってきた要約を簡易ログとして残す
• エラー時には管理者にメール通知し、異常終了した箇所が分かるようにする
• GASの実行権限やAPIキーの管理方法を決めておく（スクリプトプロパティなどの利用）

ステップE：小さい単位で運用テストを行い、徐々に自動化範囲を広げる

最初から全面自動化を目指すのではなく、次のような段階的な進め方が現実的です。

• まずは「試験運用用シート」に出力し、数週間分を人がレビューする
• 問題なければ、本番用ドキュメントやメール下書きへの出力に切り替える
• 一定期間運用し、プロンプトやしきい値、通知先などを調整する

🔮 これからの「AIエージェント×マーケティング業務」の姿

生成AI×GASの組み合わせは、現時点でも十分な可能性がありますが、今後さらに発展する余地があります。

複数エージェントの連携とワークフロー化

• 「レポート作成エージェント」「メール作成エージェント」「インサイト抽出エージェント」などを分けて設計し、それぞれをGASでつなぐ
• あるエージェントの結果を別のエージェントの入力として利用するなど、ゆるやかな連携が想定される
• ワークフロー管理ツールと組み合わせることで、より柔軟な自動化シナリオも描きやすくなる

マーケターのスキルセットの変化

• プロンプトの書き方だけでなく、「業務プロセスを分解し、どこをAIに任せるか設計できる力」の重要性が高まる
• エンジニアとのコミュニケーションで、「仕様書」ではなく「フロー図＋プロンプト＋サンプルデータ」で要件を共有するスタイルが増える
• AIエージェントを「育てる」感覚で改善していくことが、マーケティングの一部として定着していく

AIガバナンスと透明性の確保

• どの業務にAIを使っているか、ユーザーや社内に対して説明できる状態を保つことが重要になる
• 生成された文章や判断の根拠を、簡易ログやコメントとして残しておく工夫が求められる
• 誤った出力があった場合の修正フローや、再発防止の方法をチームで共有しておくことが安心感につながる

🧾 まとめ：生成AI×GASでAIエージェントを育てるためのチェックリスト

最後に、本記事の内容をチェックリストとして振り返ります。自社で取り組む際の確認用として活用してみてください。

• 「毎回似た作業をしている業務」「たたき台だけでも自動化したい業務」を洗い出したか
• AIエージェントに任せる範囲と、人が最終判断する範囲を明確にしたか
• フローチャートとプロンプトの叩き台を紙やドキュメントで可視化したか
• GASから生成AIを呼び出すための基本コードと設定方法を把握したか
• ログやエラー処理、権限管理など、運用面のルールを検討したか
• 小さなユースケースから試験運用を行い、改善サイクルを回す前提をチームで合意したか

AIエージェントは、一度作って終わりではなく、使いながら少しずつ改良していく「長期のプロジェクト」に近い存在です。 本記事の内容を起点に、ぜひ自社ならではの生成AI×GAS活用の形を探ってみてください。

❓ FAQ：生成AI×GASとAIエージェントに関するよくある質問