どうも３号です。
いよいよ来週からJAPANJAMですね。
5/3のチケット取れたのでCreepy Nutsが楽しみというのはあるのですが
最近全然知らないアーティスト見るのも楽しくなってきました。
今年もいい出会いがあることを期待してます。
ということで本題です。
スプレッドシートの操作を自動化したり、日々の定型業務を効率化したり。Google Apps Script（GAS）を使って、皆様の業務は格段にスムーズになっていることと思います。GASは本当に便利ですよね。
でも、いざ
「外部からデータを集めるための、もっとカスタマイズできるWebフォームが欲しい」 「集まった大量のデータを、もっと高速に処理・分析できるデータベースに直接入れたい」
となったとき、「うーん、GASだけだと難しいかな…」「HTMLとか、データベース連携とか、敷居が高いな…」と感じることはありませんか？
実は私も、あなたと同じようにGASで色々な自動化をしている一方で、そういった「GASのちょっと外側」の領域に難しさを感じていました。
しかし今回、GoogleのAI「Gemini」と一緒に挑戦したことで、HTMLの知識が全くない私でも、オリジナルのWebフォームからデータを直接「BigQuery」という強力なデータベースに入れる仕組みを構築することができたのです。
この記事では、「GASは書けるけど、その先どうしよう？」と考えているあなたに向けて、私の挑戦記と、AI（Gemini）がどうそのギャップを埋めてくれたのかをお話しします。読み終える頃には、あなたのGASスキルをさらに活かすための、新しいAI活用術のヒントが得られるはずです。
GASは、スプレッドシートのデータを操作したり、簡単なUIを作成したり、外部サービスと連携したりと、本当に幅広いことができます。私自身も、GASを使って様々な業務効率化ツールを作ってきました。
簡単なデータ収集であれば、Googleフォームを使ってスプレッドシートに回答を蓄積し、GASでそのデータを処理するという方法で十分でした。
しかし、特定の要件を満たそうとすると、標準のGoogleフォームでは難しかったり、スプレッドシートでの管理に限界を感じたりすることが出てきました。
例えば、過去に困ったのが、iOS端末でGoogleフォームを開いた際に、日付入力フィールドが期待通りにカレンダー形式にならず、手打ちになりがちで入力ミスが発生しやすかった点です。また、データ量が増えるにつれてスプレッドシートが重くなり、GASでの処理も遅くなることも課題でした。
もっと柔軟な入力形式に対応できて、大量のデータをストレスなく扱える、本格的なデータ基盤が必要だと感じるようになったのです。
次に私が目をつけたのが、Google Cloudが提供する「BigQuery」です。BigQueryは、ペタバイト級のデータを扱えるほど高速で、分析基盤としても非常に優れています。
BigQueryにデータを集約できれば、
- 大量のデータでもサクサク処理できる
- 様々な形式のデータを一元管理しやすい
- 他のデータソースと簡単に連携できる
- GASと連携して、より高度な自動化や分析レポート作成が可能になる
といった大きなメリットがあります。
もちろん、GASからBigQueryにデータを書き込むことも可能です。しかし、これをWebフォームと連携させて、入力されたデータを直接BigQueryに入れる仕組みをゼロから作るとなると、HTMLでフォームを作り、JavaScriptなどで入力チェックを行い、サーバーサイドでデータを受け取ってBigQueryのAPIを叩く、といった Web開発やデータベース連携の知識が必要になります。
GASは書ける私でも、このあたりの技術は専門外。一から学ぶには時間もかかりますし、正直なところ「ちょっと面倒だな…」と感じていました。
「GASは書ける。BigQueryも使ってみたい。でも、HTMLやWeb連携のコードは書けない…このギャップを埋める方法はないか？」
この状況で、私の思考はAIへと向かいました。
「もしかしたら、私が苦手な部分をAIが補ってくれるんじゃないか？」そう考えたのです。
そこで、まるで同僚に相談するような感覚で、Geminiに話しかけてみました。
私のスキルレベルとやりたいことを伝えたところ、Geminiは期待以上の応答を返してくれました。
Geminiと一緒に作り上げたフォームは、非常にシンプルなHTMLベースのものです。特別なデザインは加えていませんが、必要な入力フィールド（テキスト、日付など）と送信ボタンが配置されています。iOSでの日付入力も、カレンダー形式になるようにGeminiに適切なHTML/JavaScriptコードを教えてもらい、無事解決しました。
完成したフォームはこちらです
これにより今まで部署ごとに存在していたフォームを1つにするという課題も解決することができました。
BigQueryにデータが集まり始めたら、次にやりたいのはもちろん分析です。ここでも、AIの力を借りてみました。
BigQueryのデータをAI分析ツールや、Gemini自身に読み込ませて、様々な角度からデータの傾向を分析してみました。例えば、「どの時間帯にデータ入力が多いか」「お客様の声の傾向は？」といった基本的な集計から、簡単な分析まで。
AIは、分析結果から示唆を抽出してくれたりするので、非常に効率的にデータ活用のヒントを得ることができました。
結論：GASスキル × Gemini = 無限の可能性
今回の「HTML知識ゼロからのBigQuery連携フォーム作成」を通して、私はGeminiのコーディング能力と、AIと協業することの大きな可能性を肌で感じました。
特に、GASは書けるけれど、Web開発やデータベース連携といった領域に踏み出すことをためらっていた方にとって、Geminiは強力な架け橋になり得ます。
- 苦手な技術領域のコード生成や学習をサポートしてくれる
- エラー解決や機能追加の相談相手になってくれる
- 新しいアイデアを実現するスピードを格段に上げてくれる
もはや「プログラミングは特定の言語を習得しないとできない」という時代ではありません。あなたの持つGASという強力な自動化スキルに、GeminiというAIアシスタントの力を組み合わせることで、これまで諦めていたことや、難しそうだと思っていたことにも、どんどん挑戦できるようになります。
まとめ：AIと一緒に、あなたの自動化・効率化を次のレベルへ
この記事では、GAS経験者の私が、HTML知識ゼロの状態からGeminiを活用してBigQuery連携データ収集フォームを構築した体験談をご紹介しました。
AIの進化は目覚ましく、私たちの働き方やスキルの定義を変えつつあります。特に、GASで日々の業務を効率化しているあなたにとって、Geminiはさらなるステップアップのための最高のパートナーになり得ます。
ぜひ、あなたも「AIとなら何ができるだろう？」という視点で、日々の業務の課題や実現したいことに向き合ってみてください。
Geminiと一緒に、あなたの自動化・効率化を次のレベルへ引き上げましょう！
