「日々の繰り返し作業、もっと効率化できないかな…」
「競合の動向分析ツールは便利そうだけど、月額費用が高いし、うちの会社に合う機能がない…」 「自社専用の業務改善ツールが欲しいけど、開発を外注する予算はないし、プログラミングなんて全く分からない…」

このようなお悩みをお持ちの社長様！

こんにちは！
KISACHI.株式会社代表の友部貴幸です。

もしあなたが「ツール開発は専門家の仕事」と思い込んでいたとしたら、
その常識はもう過去のものかもしれません。

AIの進化が止まらない今、専門的なプログラミング知識が一切なくても、
驚くほど簡単に「自分だけのオリジナル業務改善ツール」を開発できてしまう、
そんな時代が到来しているのです！

今回の記事では、AIをあなたの“専属プログラマー”に変え、
日々の業務を劇的に効率化するツールを自作するための「衝撃的な裏ワザ」と、
私が実際に試作した『Instagramのアカウント分析ツール』の事例を交えながら、
その具体的な方法を分かりやすく解説します。

なぜ今、プログラミング知識ゼロでもツールが作れるのか？

「AIがすごいのは分かるけど、本当にコードを書かずにツールなんて作れるの？」と半信半疑の方も多いでしょう。この革命を可能にした背景には、Google Apps Script (GAS) と、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の進化があります。

Google Apps Script (GAS) とは？

まず、Google Apps Script（GAS）について簡単にご説明します。

これは、Googleが提供するプログラミング言語で、
Gmail、スプレッドシート、Googleドキュメント、カレンダーといった、
皆さんが普段お使いのGoogleサービスを自動化したり、
サービス同士を連携させたりするための言語です。

例えば、GASを使えば、

• 「Gmailに特定の件名で届いたメールの添付ファイルを、自動でGoogleドライブの指定フォルダに保存する」
• 「問い合わせフォームから送信された内容を、自動でスプレッドシートに転記し、担当者に通知メールを送る」 といったことが可能になります。
  

AIが壊した「プログラミングの壁」

これまで、この便利なGASを使いこなすには、
当然ながらプログラミングの専門知識（JavaScriptがベース）が不可欠でした。

これが、多くの経営者にとって高い壁となっていました。

しかし、今や、あなたが「日本語で、AIに的確な指示（プロンプト）を出す」だけで、
このGASのプログラミングコードを、AIがスラスラと、
しかも驚くほど正確に自動生成してくれるようになりました。

ほんと、凄すぎますよね…！

つまり、これからの時代に求められるのは、
複雑なコードを書くスキルではなく、

「何をしたいのか」「どんな機能が欲しいのか」を明確に言語化し、AIに伝える「プロンプトスキル」です。

【実践事例】AI×GASで『Instagramアカウント分析ツール』を作ってみた！

私自身が最近、この方法で遊び半分、実用半分で試作してみたツールをご紹介します。

それが『Instagramアカウント分析ツール』です。

多くの企業がマーケティングに活用しているInstagramですが、
競合他社の動向を手作業でチェックするのは非常に手間がかかります。

そこで、私はAIにこう指示しました。

「分析したいInstagramアカウントIDを入力するだけで、そのアカウントの各種データを自動的にGoogleスプレッドシートに一覧で出力してくれるツールを作りたい。必要なデータ項目は…」

AIとの数回のやり取りの末、完成したのが以下の機能を持つツールです。

この自作ツールでできること

1. データ自動取得:
   • 指定した競合アカウントの基本情報（フォロワー数、フォロー数、総投稿数）
   • 直近の投稿ごとの詳細データ（いいね数、コメント数）
   • 投稿日時と投稿内容への直接リンクURL
   • 頻繁に使用されているハッシュタグの一覧と出現回数
2. スプレッドシートへの自動出力:
   • 取得した全データが、Googleスプレッドシートに整理された一覧表として自動的に記録されます。
3. グラフの自動生成:
   • 投稿ごとの「いいね数」や「コメント数」の推移グラフ
   • 投稿曜日や時間帯の傾向分析グラフ
   • ハッシュタグの使用頻度ランキンググラフ

このツールがもたらすビジネス上のメリット

• 人気投稿や傾向が一目瞭然: どんな投稿がエンゲージメント（いいね・コメント）高いのか、どんなハッシュタグが効果的なのかをデータで把握できます。
  
• 自社のコンテンツ戦略のヒント発見: 競合の成功・失敗事例から学び、自社のInstagram運用の改善に繋げられます。
  
• 圧倒的な時間短縮: これまで何時間もかかっていた手作業でのデータ収集と集計作業が、数分で完了します。経営者や担当者の貴重な時間を、より創造的な業務に使うことができます。

もしこのツールをAIなしで、プログラミングの知識だけで一から作ろうとしたら、
専門家に依頼すれば数十万円、自分で作ろうとすれば膨大な学習時間が必要だったはずです。

それが、AIに具体的な指示を出し、生成されたコードをコピペして少し調整するだけで、
本当にあっという間に完成してしまいました。笑

あなたもできる！AIツール開発を始めるための簡単３ステップ

「自分にもできるかも！」と感じていただけたでしょうか？

ぜひ、あなたもAIを活用したツール開発にチャレンジしてみてください。
始めるためのステップは、驚くほどシンプルです。

ステップ１：目的を明確にする（「何を自動化したいか」を見つける）

まずは、あなたの身の回りにある

「面倒な作業」
「時間がかかる作業」
「自動化できたら嬉しい作業」

を見つけ出すことから始めます。難しく考える必要はありません。

• 「毎朝、複数のサイトから情報を集めてレポートを作るのが面倒だ…」
• 「お客様からの問い合わせメールに、毎回同じような内容を返信している…」
• 「複数のSNSアカウントの投稿作業を、一つの場所で管理したい…」

このように、具体的で身近な課題を見つけることが、成功への第一歩です。

ステップ２：AIへの的確な指示（プロンプト）を作成する

自動化したい作業が決まったら、
それをAIに伝えるための「指示書（プロンプト）」を作成します。
ポイントは、AIが迷わないように、できるだけ具体的に、かつ明確に伝えることです。

効果的なプロンプトの例（GASでツールを作る場合）：

「あなたは、Google Apps Script (GAS) のプロの開発者です。以下の仕様を満たすツールを作成するためのGASコードを生成してください。

• ツールの目的: Googleフォームから送信された問い合わせ内容を、自動で特定のスプレッドシートに転記し、同時にChatworkの指定グループに通知する。
  
• トリガー（実行のきっかけ）: Googleフォームで新しい回答が送信された時。
  
• 処理内容1（スプレッドシートへの転記）:
  • 転記先のスプレッドシートID: XXXXXXXXXXXXXXXX
  • 転記先のシート名: 問い合わせ一覧
  • 転記する項目: フォームの質問項目「お名前」「メールアドレス」「問い合わせ内容」を、それぞれA列、B列、C列の最終行に追加する。
    
• 処理内容2（Chatworkへの通知）:
  • Chatwork APIトークン: YYYYYYYYYYYYYYYY
  • 通知先のルームID: ZZZZZZZZZ
  • 通知メッセージの内容: 「【新規問い合わせ】お名前: [お名前]様 内容: [問い合わせ内容]」
    
• その他: コードには、各処理が何をしているのか分かるように、日本語でコメントを追加してください。」

このように、役割設定、目的、具体的な処理内容、必要な情報（IDなど）を箇条書きで整理して伝えると、AIは精度の高いコードを生成してくれます。

ステップ３：AIが生成したコードを実行し、対話しながら改善する

AIが生成したコードを、Googleスプレッドシートの「拡張機能」→「Apps Script」エディタにコピー＆ペーストして実行します。

一度で完璧に動くこともあれば、エラーが出ることもあります。

しかし、ここでもAIが活躍します。

エラーが出たら、そのエラーメッセージをそのままAIにコピペして「このエラーの原因と解決策を教えて」と聞けば良いのです。

AIはデバッグ（間違いの修正）作業も手伝ってくれます。AIと対話しながら、ツールを完成させていきましょう。

ツール開発の先にあるもの：あなたの知識・経験も「形」にできる

このように、これからはプログラミングの専門知識がなくても、
AIに対して「何をしたいのか」「どんな機能が欲しいのか」を明確に伝えるスキルさえあれば、
日々の業務を劇的に自動化するツールや、
新しいアイデアを形にするアプリケーションを自分で作れてしまうのです。

この事実は、私たち経営者にとって非常に重要な示唆を与えてくれます。

それは、AIで業務ツールを作るように、あなたの頭の中にある知識や、
これまでの貴重な経験もまた、AIの力を借りて「形」にすることで、
大きな影響力を持つツールやサービスになり得るということです。

例えば、

• 長年のコンサルティング経験を基にした「課題解決診断AIチャットボット」
• 熟練の職人技を言語化し、若手育成に役立てる「技術継承サポートツール」
• 自社の成功ノウハウを体系化した「業界特化型マーケティング分析ツール」

これらも、かつては大規模なシステム開発が必要でしたが、
今やその第一歩を、AIと共に踏み出すことが可能なのです。

まとめ：AIは「指示待ちの部下」から「開発パートナー」へ。まずは小さな自動化から始めよう！

今回は、プログラミング不要で、
AIを活用して自分だけの業務改善ツールを作る方法について、
具体的な事例を交えて解説しました。

• AIの進化により、プログラミング知識ゼロでも、GASなどを使って業務改善ツールが自作できる時代になった。
  
• 重要なのはコードを書くスキルではなく、「何をしたいか」を明確に言語化し、AIに伝える「プロンプトスキル」。
  
• Instagram分析ツールのように、これまで高額・専門的だったツールも、AIとの対話を通じて低コストかつスピーディーに開発可能。
  
• 「目的の明確化」→「的確な指示」→「対話による改善」の3ステップで、あなたも今日からツール開発者になれる。
  
• このスキルは、あなたの知識や経験を「形」にし、新たな価値を創造する力にも繋がる。

ぜひ、あなたもAIを単なる「文章作成アシスタント」としてだけでなく、
業務を革新する「開発パートナー」として捉え、
まずは身近な作業の自動化からチャレンジしてみてください。

その小さな一歩が、あなたのビジネスに大きな変革をもたらすかもしれません。

「うちの会社のこの作業、AIで自動化できないかな？」といったご相談も大歓迎です！

ぜひお気軽にお声がけください！

今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました！