前回、私はあなたに「殺意のメモ」を取るという宿題を出した。
日常の業務の中で感じる「面倒くさい」「ダルい」というドス黒い感情こそが、自動化のエネルギー源だからだ。
手元にメモはあるだろうか？
「この転記作業を消し去りたい」「このメール返信を自動化したい」
素晴らしい。そのドロドロとした怠惰な欲望こそ、私が求めていたものだ。
だが、ここで多くの人が致命的なミスを犯す。
その欲望を、そのままの温度感でAIにぶつけてしまうのだ。
「ねえ、この面倒な作業をなんとなくいい感じで自動化してよ！」
断言しよう。AIはその瞬間、あなたを「無能な上司」認定する。
そして、適当なコードを吐き出し、エラーの海にあなたを突き落とすだろう。
今回は、あなたの頭の中にある「ふわっとした欲望」を、AIが確実に理解できる「命令書」に変える技術、名付けて「思考の翻訳術」を伝授する。
これができれば、あなたはもうコードを書く必要はない。日本語で指示を出すだけで、AIという超優秀な執事を操れるようになる。
AIは「空気」を読まない。「文字」しか読まない
まず、AI（そしてコンピュータ全般）の性格を理解しておこう。
彼らは、「言われたことはやるが、言われていないことは絶対にやらない（あるいは勝手な解釈で暴走する）」という、極めて融通の利かない性格をしている。
「あれ」「それ」で動くのは熟年夫婦だけだ
人間同士の会話なら、「例の件、よしなにやっといて」で通じることもあるだろう。文脈、相手の顔色、過去の経験から「察する」ことができるからだ。
しかし、AIに「よしなに」は通用しない。
【悪い例：人間感覚の指示】
「届いたメールにお礼の返信をしといて。あ、変なメールには返さなくていいから」
これをAIに投げるとどうなるか？
AIはパニックになる。
- 「『変なメール』の定義は何ですか？ スパムですか？ クレームですか？ それとも件名がないメールですか？」
- 「『お礼』とは？ どのような文面ですか？ 敬語レベルは？ 絵文字は使いますか？」
結果、AIは「変なメール」の判断基準を勝手に作り上げ（例えば『件名に”あ”が含まれるメール』などという謎ルール）、重要顧客からのメールをゴミ箱に叩き込むかもしれない。
AIに対して「察してほしい」と願うのはやめよう。
それは「言わなくても私の気持ち分かってよ！」とパートナーに詰め寄る面倒な恋人と同じだ。いずれ破局（エラー）が待っている。
プログラミングとは「英語を書くこと」ではない
多くの初心者が誤解しているが、プログラミングとは function だの var だのといった英語の呪文を覚えることではない。
「やりたいことの因果関係を整理し、順序立てて説明すること」。これがプログラミングの本質だ。
コードを書く作業（コーディング）は、最後に日本語をプログラミング言語に置き換えるだけの「翻訳作業」に過ぎない。
そして今、その「最後の翻訳」はAIが完璧にやってくれる。
つまり、あなたがやるべきことは、「感情的な日本語」を「論理的な日本語（箇条書き）」に変換することだけなのだ。
脳内垂れ流し vs 翻訳後の世界
具体的に見てみよう。
ここに、「Webサイトからのお問い合わせメールをスプレッドシートに記録したい」という欲望があるとする。
【× 翻訳前：脳内垂れ流し（感情ベース）】
「お問い合わせメールが来たらさ、自動でスプシに書いといてよ。いちいちコピペすんのダルいんだわ。あ、日付とかもよろしく。」
このままAI（ChatGPTなど）に投げると、十中八九、動かないか、期待外れのコードが返ってくる。
「件名は？ 本文のどこを抽出するの？ トリガーは？」といった情報が欠落しているからだ。
【○ 翻訳後：ロジカル箇条書き（論理ベース）】
- 対象: Gmailとスプレッドシート
- トリガー: 件名に「【お問い合わせ】」を含むメールを受信した時
- 取得データ:
- 受信日時
- 送信元メールアドレス
- 本文の1行目（名前と仮定）
- 処理: スプレッドシートの「シート1」の最終行に追加する
- 通知: 処理が終わったら自分に「完了したよ」とSlackで送る
見てほしい。英語のコードは一文字もない。
だが、ここまで具体的になっていれば、これがそのまま「設計書（仕様書）」になる。
これをAIに貼り付けるだけで、AIは迷うことなく完璧なGASコードを生成できるのだ。
「思考の翻訳」を成功させる3つのステップ
では、どうすれば「ダルい」という感情をここまで綺麗な箇条書きにできるのか？
以下の3つのステップ（フレームワーク）を使えば、誰でも簡単に翻訳できる。
ステップ1：登場人物（ツール）を指名手配する
まず、その作業には「誰（どのアプリ）」が関わっているかを明確にする。
GASで操作できるのは主にGoogleのサービスだ。
- 情報はどこにある？ → Gmail？ カレンダー？ スプレッドシート？
- どこに出力したい？ → スプレッドシート？ Slack？ LINE？
「なんかいい感じで」ではなく、「Gmailから取ってきて、スプレッドシートに書く」と、場所（固有名詞）を特定する。
ステップ2：トリガー（引き金）を決める
いつ、その魔法を発動させたいのか？
AIは24時間待機しているが、合図がないと動けない。
- 時間主導: 「毎日 朝9時に」「毎週月曜日に」「毎月1日に」
- イベント主導: 「スプレッドシートを編集した瞬間に」「メールが届いた瞬間に」「フォームが送信された瞬間に」
- 手動: 「ボタンを押した時に（メニューから実行）」
初心者はここを忘れがちだ。「いつでもいいからやっといて」は通用しない。「いつやるか」を決めろ。
ステップ3：入力・加工・出力を「サンドイッチ」にする
これが最重要だ。すべてのプログラムは「入力→加工→出力」のサンドイッチでできている。
- 入力（Input）: 何のデータを読み込むか？（例：B列の数字、メールの本文）
- 加工（Process）: それをどうするか？（例：2倍にする、”様”をつける、条件でフィルタリングする）
- 出力（Output）: 結果をどこに置くか？（例：C列に書き込む、メールで送信する）
この3つが揃っていれば、どんな複雑なツールも作れる。
【実践例】「未読メール撲滅委員会」の思考翻訳
では、実際に翻訳の練習をしてみよう。
お題： 「重要そうなメールが埋もれるのが怖いから、特定の人からのメールだけLINEに通知してほしい」
1. 悪い指示（感情のまま）
「上司からのメール見逃したら死ぬから、LINEに送って。なる早で。」
→ AIの困惑ポイント：「上司って誰？」「死ぬ＝緊急度？」「なる早って1分おきにチェックするの？」
2. 思考の翻訳プロセス
- 登場人物は？
- Gmail（監視対象）
- LINE Notify（通知先）※「LINE」とだけ言うとAIは迷うので、APIを使う場合はLINE Notifyが一般的。ここはAIに聞いてもいい。
- トリガーは？
- リアルタイムがいいけど、GASの仕様上難しいから「10分おき」にチェックさせよう。
- サンドイッチ（入・加・出）は？
- 入力: Gmailの未読メールの中で、送信者が
boss@example.comのもの。 - 加工: そのメールの「件名」と「受信日時」を抜き出す。抜き出したら、Gmail側は「既読」にする（何度も通知しないため）。
- 出力: LINE Notify APIを使って、スマホにメッセージを送る。
- 入力: Gmailの未読メールの中で、送信者が
3. 完成した「AIへの指示（プロンプト）」
以下のGASコードを作成してください。
やりたいこと:
Gmailの新着メールをチェックし、特定のアドレスからのメールだったらLINEに通知を送りたい。
仕様:
- 検索条件: 未読メール かつ 送信元が
boss@example.com- 処理:
- 条件に合うメールを取得
- そのメールの「件名」と「日付」を取得
- LINE Notify APIを使用して通知を送る（トークンは
TOKEN_HEREとして変数にしておいて）- 処理したメールは「既読」にする
- トリガー: この関数を10分ごとに実行する想定
どうだろうか？
これだけ具体的であれば、AIは一発で動作するコードを書いてくれる。
あなたは生成されたコードをコピーし、指定された場所にトークンを貼り付けるだけでいい。
今日のまとめと次回の予告
-
AIは察しない: あなたの「なんとなく」は、AIにとってのエラーだ。
-
プログラミング＝言語化: コードを書く必要はない。日本語の箇条書きを書け。
-
3要素を抑えろ: 「登場人物（アプリ）」「トリガー（いつ）」「サンドイッチ（何をする）」が決まれば勝てる。
次回、いよいよ「マインドセット編」の最終回だ。
あなたの前には「環境構築」という名の壁……いや、かつて壁だったものが存在する。
GASとスプレッドシートがなぜ「最強の時短ツール」なのか。そして、どうやってその世界に足を踏み入れるのか。
黒い画面（ターミナル）を見て蕁麻疹が出た過去を持つあなたにこそ、次回の記事を読んでほしい。
ブラウザ一つで、あなたは創造主になれる。
コメント