GAS入門は何から？非エンジニアが3日で動かした3つの手順

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GAS入門で何から手をつければいいかわからない、検索しても情報が多すぎて選べない
「初心者向け」と書かれた記事を読んでも、専門用語が多くて1ページ目で疲れてしまう
スプレッドシートのスクリプトエディタを開いてみたものの、真っ白な画面の前で固まってしまった
入門書を買うか、無料記事で進めるか、AIに聞くか、選択肢が多くて選べない
「3日もあれば最初の動くものが作れる」と聞くけれど、その3日に何をしたのか具体例が知りたい

自分も同じ場所で止まりました。3年前にGASという名前だけ知って、スクリプトエディタを開いて、何もできずに閉じた経験があります。

ただ今回は、引き継いだ業務がきっかけで「もう逃げられない」状態になり、3日で最初の動くものまでたどり着きました。今回はその始め方を、Day構成ではなく「使ったAIの順番」で振り返ってまとめます。GAS入門記事として書いた非エンジニアの自分がGASを始めた方法の補完版です。

結論：非エンジニアのGAS始め方は「AIの使い分け3工程」だった

先に結論です。最初の3日でやったのは、次の3つの手順だけでした。

Step1：チャット型AI（ChatGPT・Claudeなど）に「これを自動化したい」と相談する
Step2：エージェント型AI（Claude Codeなど）に切り替えて、実際にコードを書いてもらう
Step3：自分の業務シートの中で、現場に迷惑がかからない機能から動かしてみる

「GASとは何か」を全部理解しようとはしません。書籍も最初の3日は買っていません。動くものを1つずつ増やしていく形が、非エンジニアの自分には合っていました。

なぜ自分がGASに手を出したか

引き継いだのは「数字が合わない」業務だった

正直に書きます。最初は「やりたい」ではなく「やらないと無理」でした。

自分が担当する以前から、別の担当者が手で入力していた業務がありました。資材の移行管理に近い作業で、数字がいつも合わない。現場から「なんで合わないの」と毎回問い合わせが入っていて、迷惑がかかっている状態でした。

その担当者が転勤になり、業務がそのまま自分のところに回ってきました。「こんな状態の業務をそのまま引き継ぎされても困る」というのが正直な気持ちで、そこから「自動化で根本から作り直すしかない」と腹をくくりました。

Step1：GAS入門の始め方はチャット型AI相談から始めた

最初にやったのは、チャット型のAI（ChatGPTやClaudeのチャット画面）に話しかけることでした。

聞いた内容はざっくりこんな感じです。

「資材の移行管理を自動化したい。今は手入力で数字が合わない。GASでできる？」
「最初の一歩として、何から触ればいい？」
「スクリプトエディタって、どこから開けるの？」

返ってきたのは、Googleスプレッドシートの「拡張機能 → Apps Script」を開く手順と、動作確認用の3行のコードでした。貼り付けて実行ボタンを押すと、メッセージボックスがポンと出ました。

これが最初の「動いた」体験です。チャット型AIだけでも、一応「形」までは作れました。ただ、実際の動作は処理に時間がかかったり、見た目がわかりづらかったりで、本運用には程遠い状態でした。「動くものは作れたけれど、これでは現場に出せない」と感じたのがStep1の最後です。そこから、エージェント型AIに切り替えて実際に書いてもらう判断につながりました。

初日の壁は「許可画面」だった

実行ボタンを押した直後、Googleアカウントへのアクセス許可を求める画面が出てきます。最初は「これ、押して大丈夫？」と止まりました。

そこでもAIに「この許可画面、押しても安全？何の権限を渡しているの？」と聞いて、「自分のスプレッドシートに自分のスクリプトがアクセスする許可」だと納得してから進めました。納得しないままYesを押す癖をつけたくなかったからです。

この段階での所要時間

実質30〜40分くらい。多くは「許可画面で止まって調べていた」時間で、コード自体は数分でした。

Step2：GASを書き始める段階でエージェント型AIに切り替えた

チャット型AIで進めていくうちに、別の種類のAIがあることを知りました。「エージェント型AI」と呼ばれるもので、自分のPCの中で実際にファイルを読んだりコードを書いたりしてくれます。

自分が使ったのはClaude Codeです。

「これだったら、自動化したい棚卸し機能や資材データのペアリング（紐付け）表示機能を実際に試しながら作れるんじゃないか」と思って、切り替えてみました。

チャット型との違い

ざっくり言うと、こんな違いを感じました。

チャット型：「やり方を教えてくれる」。コピペは自分でやる
エージェント型：「実際に書きながら一緒に進めてくれる」。修正の往復が速い

エージェント型に切り替えてからは、自分は日本語で「こういう動きをさせたい」と伝えるだけで、コードがどんどん組み上がっていきました。専門用語は知らないままで大丈夫でした。これがいわゆる「バイブコーディング」（自然言語の対話だけで動くものを作り上げるやり方）だと、後から知りました。

最初のエラーが出たとき

途中で赤い文字のエラーが出ました。「TypeError: Cannot read properties of null」みたいな英語のメッセージです。

3年前のProgateで挫折したときと同じ感覚がよぎって、心が折れかけました。

ただ今回は、エラーの全文をそのまま貼って「これが出ました。原因と直し方を教えてください」と聞きました。返ってきた答えは「シート名が日本語で、コードでは英語のシート名を指定しているからです」。修正版をその場で書き直してもらって、動きました。

エラーが出る → AIに聞く → 直す。この3ステップを覚えたのが、Step2の一番の収穫です。

Step3：GASを「現場に迷惑がかからない機能」から動かしてみた

エージェント型AIで形ができてきたところで、いよいよ自分の業務シートに当てはめてみる段階に入りました。

ここで意識したのは「最初に動かすのは、現場に迷惑がかからない機能」という1点です。

最初に動かしたのは、出庫した処理だけでした。間違っても現場の数字が壊れない、自分の確認用の処理だけを動かす形です。

そこから少しずつ機能を足していきました。棚卸しのときに棚ごとに並べ直して表示する機能、資材データを紐付けて一覧表示するペアリング機能。最初から全部を組まず、現場で安全に確認できた機能を1つずつ追加していくやり方に落ち着きました。

動いた瞬間に思ったこと

実際にエラーをAIと一緒に直しながら、画面の中で数字が想定通りに並んでいく様子を見たとき、はっきり「これならできる」と思いました。

「現場に迷惑がかからない機能で、かつ自分が楽になる機能ができる」と確信できた瞬間です。

そこからは止まりませんでした。正確性・操作の導線・UI/UX・使いやすさを意識しながら、機能を1つずつ追加していって、最終的に本稼働できる仕組みまで作ることができました。

実際にどんな業務が変わったか

3日では「業務がガラッと変わった」という規模ではありません。ただ、Step3の終わりには「次は何を足せるか」を自分で考えられる状態になっていました。

その先に作っていった具体例は、GAS業務改善の実例3つ｜現場リーダーが自動化した話にまとめています。3日目を超えた先のイメージとして読んでもらえると嬉しいです。

つまずいた箇所と、AIへの聞き方のコツ

3つの手順の中でつまずいた箇所と、その聞き方をまとめます。

つまずき1：エラーメッセージが英語で読めない

→ 全文をコピーして「このエラーが出ました。原因と直し方を日本語で教えてください」と聞きます。短くまとめようとせず、エラー全文をそのまま貼るのがコツでした。

つまずき2：思った場所と違うセルに書き込まれた

→ 「A1に書き込みたいのに、B1に書き込まれます。今のコードはこれです：（コード貼付）。原因と修正版をください」と、現状コード＋期待する動作の2点をセットで伝えます。

つまずき3：実行のたびに許可画面が出る

→ 最初の数回は正常動作でした。気にせず進めて問題ありませんでした。

AIへの聞き方の基本形

3つの手順を通して固まった聞き方は、次の3点をセットで伝えるやり方です。

やりたいこと（例：棚卸しの数字を並べ直したい）
今のコード（あれば全文貼付）
起きていること（エラー全文 or 期待と違う動作）

これだけで、ほとんどの詰まりは解けました。

入門書は最初の段階では使いませんでした。書籍を読み切ってから手を動かそうとすると、自分の場合は挫折しそうだったからです。書籍は「動くものができてから、体系的に整理したくなったとき」に手に取ろうと思っています（現時点では未読のため、書名の紹介はしません）。

資材移行管理以外にも応用できそうな手応え

最後に1つ。

今回作ったのは資材移行管理の仕組みでしたが、「自然言語で対話しながら作り上げる」やり方そのものは、業務領域を選ばないと感じています。

専門的な知識がなくても、現場の業務をいちばん知っている人がAIに伝えられれば、形にはなります。バイブコーディングという呼び方が広まりつつあるのも、たぶんそういう手応えを持った非エンジニアが増えているからだと思います。

資材以外の現場でも、同じ3工程で十分に最初の1つは作れるはずです。

まとめ

非エンジニアのGAS始め方を3つの手順で振り返ると、こうなりました。

Step1：チャット型AIに「これを自動化したい」と相談する
Step2：エージェント型AIに切り替えて、実際に一緒に書いてもらう
Step3：現場に迷惑がかからない機能から動かしてみる

GAS入門は「全体像を理解してから手を動かす」より、「動くものを1つ作って、そこから増やす」ほうが、非エンジニアには合っていると感じました。