去年の春、毎月末になると決まって深夜まで売上集計をしていた。Excelの関数なんてほぼ知らないから、ひたすらコピペ。1回のレポート作成に平均4時間半かかっていた計算になる。
「自動化すればいい」とは知っていた。でも「プログラミングわからないし、どうせ自分には無理」と思い込んで、ずっと手を動かさなかった。
転機は2024年2月。ChatGPTに「SUMIF関数の書き方を教えて」と聞いてみたら、30秒で完璧な数式が返ってきた。その瞬間、「あ、これ全部AIに聞けばいいじゃん」と気づいた。それからの話をする。
難しく考えなくていい。アプローチは3つしかない。
初心者なら②から入るのが一番早い。関数の書き方を覚える必要すらない。「やりたいこと」を日本語で伝えるだけでいい。
重要なのは、「自分がどの作業に時間を食われているか」を最初に特定すること。データ収集なのか、集計なのか、レポート作成なのかで、使うツールが変わってくる。
2024年2月から本格的にChatGPTを関数生成に使い始めた。最初に試したのは、クライアントへの月次レポートで毎回手こずっていた「条件付き集計」だ。
ChatGPTへの入力はこんな感じ。
プロンプト例①：条件付き集計
「Google スプレッドシートで、A列に商品名、B列に売上金額があります。A列が『りんご』の行だけB列を合計する関数を教えてください。」
返ってきたのはSUMIF関数を使った正確な数式。ヘルプを調べる時間も、試行錯誤する時間もゼロ。体感で「あ、これで月3〜4時間は返ってくる」と思った。
プロンプト例②：日付フォーマット変換
「Excelで、C列の日付が『20240101』という形式で入っています。これを『2024/01/01』に変換する関数を教えてください。」
こういう「細かいけど毎回詰まる」系の質問こそ、ChatGPTが最も輝く場面だ。副業ライターのAさん（30代女性）も同じ方法を使って、「月次レポート作成が4時間→1時間以内に短縮された」と話していた。
2024年以降、Google スプレッドシートにGeminiが搭載された（Google Workspace有料プランで利用可能）。右側のサイドパネルに日本語で入力するだけで、AIが集計・グラフ化・分析まで自動でやってくれる。
個人的に一番驚いたのが「このデータから何かわかることを教えて」という雑な質問でも、平均値・最大値・傾向を自動で返してくれる点。データ分析の経験がなくても、プロっぽい洞察が出てくる。
→ Google Workspace（Gemini搭載）を公式サイトで確認する
関数生成に慣れてきた2024年4月、次はGoogle Apps Script（GAS）に手を出した。「JavaScriptベースのプログラミング環境」と聞いてビビったが、コードはChatGPTが全部書いてくれる。自分でコードを書く必要はない。
実際にやったことは3つだけ。
ステップ1：ChatGPTに「Google スプレッドシートで〇〇を自動化するGASのコードを書いてください」と依頼する
ステップ2：出力されたコードをスプレッドシートの「拡張機能」→「Apps Script」に貼り付ける
ステップ3：トリガー設定で「毎朝9時に自動実行」などを指定する
これだけで、以下のような自動化が動き始める。
副業でデータ入力代行をしているBさん（40代男性）は、GASを導入してから「1件30分かかっていた作業が2〜3分に短縮され、月の受注件数が3倍になった」と話していた。時給換算の生産性が10倍以上になった計算だ。
GASの次のステップとして試したのが、ノーコード自動化ツールのMake（旧Integromat）とZapierだ。どちらも「スプレッドシート×ChatGPT API」を連携させて、AIアシスタント的な自動化フローを作れる。
実際に両方を2ヶ月ずつ使い込んだ結果をまとめると、こうなった。
| 比較項目 | Make（旧Integromat） | Zapier |
|---|---|---|
| 無料プランの上限 | 月1,000オペレーション | 月100タスク |
| 連携アプリ数 | 1,500以上 | 6,000以上 |
| 日本語UI | ◎ 日本語対応あり | △ 英語メイン |
| 複雑なフロー構築 | ◎ 視覚的で直感的 | ○ シンプルな構成 |
| 初心者のとっつきやすさ | ◎ | ○ |
| ChatGPT API連携 | ◎ 標準モジュールあり | ◎ 標準モジュールあり |
結論：日本語で使いたい初心者はMake一択。連携したいアプリが特定されていてZapierにしかない場合はZapierを選ぶ、という使い分けが現実的だ。
実際に2024年6月に構築した自動化フローがこれ。クライアントのアンケート集計業務を丸ごと自動化した。
構築に要した時間は初回で約3時間。でも一度動き始めたら、その後は完全放置で月30件以上のアンケートを自動処理している。時給換算すると、毎月10時間以上の作業が消えた計算だ。
自動化スキルを習得したあと、「それで稼げるの？」という話をしておきたい。結論から言うと、需要は相当ある。多くの中小企業やフリーランスが、データ処理の自動化を「やりたいけど誰に頼めばいいかわからない」状態で抱えているからだ。
実際に収益に繋がったパターンは3つ。
パターン①：スプレッドシート自動化の受託案件
クラウドワークスやランサーズで「Excel・スプレッドシート自動化」で検索すると、1件1万〜5万円の案件が常時出ている。GASが書ければ即戦力になれる。
パターン②：業務効率化コンサル
「月3万円で御社のデータ処理を自動化します」という形のサブスク型サービス。一度構築すれば保守がメインになるので、時間単価が高くなりやすい。
パターン③：自動化テンプレートの販売
BASEやnoteで、汎用性の高いGASスクリプトやMakeテンプレートを販売する方法。作るのは1回、売れ続ける。
→ ChatGPT Plusで関数生成・GAS作成を今すぐ試す【公式】
最後に、現実的な話をしておく。「AI×スプレッドシート自動化で10倍速」は本当だが、最初の1〜2週間は逆に時間がかかる。
私の場合、ChatGPTが生成したGASコードが動かなくて2時間溶かしたことが3回あった。原因はほぼ「コードをそのままコピペしたが
