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🏠 Googleスプレッドシート×AIで家計簿や収支表を自動化する方法

2025年10月19日管理者コメントする

💡 この記事でわかること

この記事では、次のような「自動家計簿」を構築します。

✅ 支出を入力するだけでAIがカテゴリ（食費・通信・交通など）を自動分類
✅ 重複データを自動検出して除外
✅ 月ごとの支出・収入を自動集計
✅ スプレッドシートだけで動作（外部ツール不要）

🧩 準備するもの

Googleアカウント
OpenAIのAPIキー（※ChatGPT Plusとは別）
新しいGoogleスプレッドシート

⚙️ Googleスプレッドシートを作成

1️⃣ 新しいスプレッドシートを開く
2️⃣ シート名を「家計簿」に変更
3️⃣ 1行目に以下のヘッダを入力

| 日付 | 内容 | 金額 | 種別 | カテゴリ | メモ | 処理済 | 行ID |

🧠 AI自動分類スクリプト

スプレッドシート上部メニューから
拡張機能 → Apps Script を開き、下記のコードをすべて貼り付けて保存。

/****************************************************
 * 家計簿 AI自動化スクリプト（分類＋重複＋月次集計）確定版
 * シート: 「家計簿」（本体）, 「集計」（④で自動生成）
 * 1行目ヘッダ: 日付, 内容, 金額, 種別, カテゴリ, メモ, 処理済, 行ID
 * 必須: プロジェクトのプロパティ → スクリプトのプロパティ
 *       OPENAI_API_KEY を設定
 ****************************************************/

const CFG = {
  SHEET: '家計簿',
  SUMMARY_SHEET: '集計',
  HEADER: ['日付','内容','金額','種別','カテゴリ','メモ','処理済','行ID'],
  DONE: '済',
  COL: {DATE:1, DESC:2, AMT:3, TYPE:4, CAT:5, NOTE:6, DONE:7, ID:8}, // 1-based
  OPENAI: {
    URL: 'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    MODEL: 'gpt-4o-mini',
    SYSTEM: 'あなたは家計簿のカテゴリ分類器です。内容と金額を見て、日本の家計簿で一般的な短いカテゴリ名を1語で返してください（例：食費, 日用品, 交通, 住居, 通信, サブスク, 医療/保険, 交際/娯楽, 衣類/美容, 税金, 事業, 収入）。出力はカテゴリ名のみ。'
  }
};

/* ========= メニュー ========= */
function onOpen(){
  SpreadsheetApp.getUi()
    .createMenu('家計簿(AI)')
    .addItem('① 初期化','initSheet')
    .addItem('② AIで全行分類','aiClassifyAll')
    .addItem('③ 重複チェック＆ID付与','assignIds')
    .addItem('④ 集計を再生成','rebuildSummary')
    .addSeparator()
    .addItem('未分類だけAI再分類','reclassifyUncategorized')
    .addSeparator()
    .addItem('列幅を自動調整','fitColumns')
    .addToUi();
}

/* ========= 初期化 ========= */
function initSheet(){
  const sh = getSheet_();
  sh.clear();
  sh.getRange(1,1,1,CFG.HEADER.length).setValues([CFG.HEADER]);
  sh.setFrozenRows(1);
  formatArea_(sh);
  SpreadsheetApp.getUi().alert('初期化完了。2行目以降に「日付/内容/金額」を入れて②→③→④の順で。');
}

/* ========= AIで全行分類 ========= */
function aiClassifyAll(){
  const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');
  if(!key){ SpreadsheetApp.getUi().alert('OPENAI_API_KEY が未設定です'); return; }

  const sh = getSheet_();
  const last = sh.getLastRow();
  if (last < 2) { SpreadsheetApp.getUi().alert('データがありません'); return; }

  const vals = sh.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length).getValues();
  for (let i=0;i<vals.length;i++){
    const desc = str_(vals[i][CFG.COL.DESC-1]);
    const amt  = toNum_(vals[i][CFG.COL.AMT-1]);
    if (!desc && amt===0) continue;

    // 種別（正=収入 / 負=支出）を自動補正
    vals[i][CFG.COL.TYPE-1] = amt>=0 ? '収入' : '支出';

    // AI分類（失敗時は目印を残す）
    const cat = callAI_(key, desc, amt);
    vals[i][CFG.COL.CAT-1] = (cat && cat.replace(/[。\s　]/g,'')) || '未分類(AIなし)';

    Utilities.sleep(150); // 軽いレート緩和
  }
  sh.getRange(2,1,vals.length,CFG.HEADER.length).setValues(vals);
  formatArea_(sh);
  SpreadsheetApp.getUi().alert('AI分類 完了。');
}

/* ========= 未分類だけAI再分類 ========= */
function reclassifyUncategorized(){
  const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');
  if(!key){ SpreadsheetApp.getUi().alert('OPENAI_API_KEY が未設定です'); return; }

  const sh = getSheet_();
  const last = sh.getLastRow();
  if (last < 2) return;

  const vals = sh.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length).getValues();
  let updated = 0;
  for (let i=0;i<vals.length;i++){
    const catNow = str_(vals[i][CFG.COL.CAT-1]);
    const desc   = str_(vals[i][CFG.COL.DESC-1]);
    let   amt    = toNum_(vals[i][CFG.COL.AMT-1]);

    if ((!catNow || catNow.startsWith('未分類')) && (desc || amt!==0)){
      vals[i][CFG.COL.TYPE-1] = amt>=0 ? '収入' : '支出'; // 念のため補正
      const cat = callAI_(key, desc, amt);
      vals[i][CFG.COL.CAT-1] = (cat && cat.replace(/[。\s　]/g,'')) || '未分類(AIなし)';
      updated++;
      Utilities.sleep(150);
    }
  }
  sh.getRange(2,1,vals.length,CFG.HEADER.length).setValues(vals);
  SpreadsheetApp.getUi().alert(`未分類のみAI再分類：${updated}件更新`);
}

/* ========= 重複チェック＆ID付与 ========= */
function assignIds(){
  const sh = getSheet_();
  const last = sh.getLastRow();
  if (last < 2) { SpreadsheetApp.getUi().alert('データがありません'); return; }

  const rg   = sh.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length);
  const vals = rg.getValues();
  const seen = new Set();

  for (let i=0;i<vals.length;i++){
    const d   = vals[i][CFG.COL.DATE-1];
    const desc= str_(vals[i][CFG.COL.DESC-1]);
    const amt = toNum_(vals[i][CFG.COL.AMT-1]);
    if (!desc && amt===0 && !str_(d)) continue;

    const id  = makeId_(d, desc, amt);
    if (seen.has(id)){
      vals[i][CFG.COL.DONE-1] = '重複';
    } else {
      seen.add(id);
      vals[i][CFG.COL.ID-1]   = id;
      vals[i][CFG.COL.DONE-1] = vals[i][CFG.COL.DONE-1] || CFG.DONE;
    }
  }
  rg.setValues(vals);
  SpreadsheetApp.getUi().alert('行ID付与＆重複マーキング 完了。');
}

/* ========= 集計（家計簿 → 集計シート生成） ========= */
function rebuildSummary(){
  const ss  = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  const src = getSheet_();
  const last = src.getLastRow();
  if (last < 2) { SpreadsheetApp.getUi().alert('集計対象データがありません'); return; }

  const vals = src.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length).getValues();

  // 月次サマリ（収入/支出/差額）＆ 月×カテゴリ合計
  const monthly = new Map();        // ym -> {inc, out}
  const catAgg  = new Map();        // ym||cat -> sum(支出は負・収入は正)
  const tz = Session.getScriptTimeZone();

  const toYM = (d)=>{
    if (Object.prototype.toString.call(d) === '[object Date]'){
      return Utilities.formatDate(d, tz, 'yyyy-MM');
    }
    const s = String(d || '');
    let m = s.match(/(\d{4})[\/.\-](\d{1,2})[\/.\-](\d{1,2})/);
    if (m) return `${m[1]}-${('0'+m[2]).slice(-2)}`;
    m = s.match(/(\d{4})年(\d{1,2})月/);
    if (m) return `${m[1]}-${('0'+m[2]).slice(-2)}`;
    m = s.match(/(\d{1,2})[\/.\-](\d{1,2})/); // 年欠損→今年
    if (m) return `${(new Date()).getFullYear()}-${('0'+m[1]).slice(-2)}`;
    return '不明';
  };

  for (const r of vals){
    const d   = r[CFG.COL.DATE-1];
    const amt = toNum_(r[CFG.COL.AMT-1]);
    const typ = str_(r[CFG.COL.TYPE-1]);
    const cat = str_(r[CFG.COL.CAT-1]) || '未分類';
    if (!amt && !str_(r[CFG.COL.DESC-1])) continue;

    const ym = toYM(d);
    if (!monthly.has(ym)) monthly.set(ym,{inc:0, out:0});
    const m = monthly.get(ym);

    if (typ==='収入' || amt>0) m.inc += Math.abs(amt);
    else                       m.out += Math.abs(amt);

    const key = `${ym}||${cat}`;
    catAgg.set(key, (catAgg.get(key)||0) + amt);
  }

  let dst = ss.getSheetByName(CFG.SUMMARY_SHEET);
  if (!dst) dst = ss.insertSheet(CFG.SUMMARY_SHEET); else dst.clear();

  // 月次表
  const header1 = ['年月','収入','支出','差額(収入-支出)'];
  const ymList  = Array.from(monthly.keys()).sort();
  const rows1   = ymList.map(ym=>{
    const x = monthly.get(ym);
    return [ym, x.inc, x.out, x.inc - x.out];
  });
  dst.getRange(1,1,1,header1.length).setValues([header1]);
  if (rows1.length) {
    dst.getRange(2,1,rows1.length,header1.length).setValues(rows1);
    dst.getRange(2,2,rows1.length,3).setNumberFormat('#,##0;[Red]-#,##0');
  }

  // カテゴリ別（月×カテゴリ）
  const startRow = 2 + Math.max(1, rows1.length) + 2;
  dst.getRange(startRow-1,1).setValue('カテゴリ別（月×カテゴリ合計／収入は正・支出は負）');
  const header2 = ['年月','カテゴリ','金額'];
  const rows2 = Array.from(catAgg.entries())
    .sort((a,b)=>a[0].localeCompare(b[0]))
    .map(([k,v])=>{
      const [ym, cat] = k.split('||');
      return [ym, cat, v];
    });
  if (rows2.length){
    dst.getRange(startRow,1,1,header2.length).setValues([header2]);
    dst.getRange(startRow+1,1,rows2.length,header2.length).setValues(rows2);
    dst.getRange(startRow+1,3,rows2.length,1).setNumberFormat('#,##0;[Red]-#,##0');
  }

  dst.autoResizeColumns(1,5);
  SpreadsheetApp.getUi().alert('集計を再生成しました。');
}

/* ========= OpenAI呼び出し ========= */
function callAI_(key, desc, amount){
  const body = {
    model: CFG.OPENAI.MODEL,
    messages: [
      { role:'system', content: CFG.OPENAI.SYSTEM },
      { role:'user',   content: `内容: ${desc}\n金額: ${amount}\nカテゴリ名のみを返してください。` }
    ],
    temperature: 0,
    max_tokens: 32
  };

  for (let attempt=0; attempt<2; attempt++){
    const res = UrlFetchApp.fetch(CFG.OPENAI.URL, {
      method: 'post',
      payload: JSON.stringify(body),
      contentType: 'application/json',
      headers: { Authorization: `Bearer ${key}` },
      muteHttpExceptions: true,
      timeout: 20000
    });
    const code = res.getResponseCode();
    if (code === 200){
      const js = JSON.parse(res.getContentText());
      return js?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() || null;
    }
    // 429/5xxは軽くリトライ
    if (code === 429 || code >= 500) Utilities.sleep(600);
    else break;
  }
  return null;
}

/* ========= 表示整形 ========= */
function formatArea_(sh){
  try{
    const head = sh.getRange(1,1,1,CFG.HEADER.length);
    head.setFontWeight('bold').setBackground('#eeeeee');

    const last = Math.max(2, sh.getLastRow());
    sh.getRange(2,CFG.COL.DATE,last-1,1).setNumberFormat('yyyy-mm-dd');
    sh.getRange(2,CFG.COL.AMT, last-1,1).setNumberFormat('#,##0;[Red]-#,##0').setHorizontalAlignment('right');

    sh.getRange(1,1,last,CFG.HEADER.length).setWrap(false);
    sh.autoResizeColumns(1,CFG.HEADER.length);
  }catch(e){
    Logger.log('formatArea_ error: '+e);
  }
}
function fitColumns(){
  const sh = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
  sh.getRange(1,1,sh.getMaxRows(),CFG.HEADER.length).setWrap(false);
  sh.autoResizeColumns(1,CFG.HEADER.length);
}

/* ========= ヘルパ ========= */
function getSheet_(){
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  return ss.getSheetByName(CFG.SHEET) || ss.insertSheet(CFG.SHEET);
}
function str_(v){ return (v==null)?'':String(v).trim(); }
function toNum_(v){
  if (typeof v === 'number') return v;
  if (v==null || v==='') return 0;
  const n = Number(String(v).replace(/[,\s　]/g,''));
  return isNaN(n) ? 0 : n;
}
function makeId_(dateCell, desc, amt){
  const tz = Session.getScriptTimeZone();
  let sDate = '';
  if (Object.prototype.toString.call(dateCell) === '[object Date]'){
    sDate = Utilities.formatDate(dateCell, tz, 'yyyy-MM-dd');
  } else {
    sDate = String(dateCell||'');
  }
  const base = `${sDate}||${desc}||${amt}`;
  const raw  = Utilities.computeDigest(Utilities.DigestAlgorithm.SHA_256, base, Utilities.Charset.UTF_8);
  return raw.map(b=>('0'+(b & 0xff).toString(16)).slice(-2)).join('').slice(0,16);
}

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/****************************************************

* 家計簿 AI自動化スクリプト（分類＋重複＋月次集計）確定版

* シート: 「家計簿」（本体）, 「集計」（④で自動生成）

* 1行目ヘッダ: 日付, 内容, 金額, 種別, カテゴリ, メモ, 処理済, 行ID

* 必須: プロジェクトのプロパティ → スクリプトのプロパティ

* OPENAI_API_KEY を設定

****************************************************/

const CFG = {

SHEET: '家計簿',

SUMMARY_SHEET: '集計',

HEADER: ['日付','内容','金額','種別','カテゴリ','メモ','処理済','行ID'],

DONE: '済',

COL: {DATE:1, DESC:2, AMT:3, TYPE:4, CAT:5, NOTE:6, DONE:7, ID:8}, // 1-based

OPENAI: {

URL: 'https://api.openai.com/v1/chat/completions',

MODEL: 'gpt-4o-mini',

SYSTEM: 'あなたは家計簿のカテゴリ分類器です。内容と金額を見て、日本の家計簿で一般的な短いカテゴリ名を1語で返してください（例：食費, 日用品, 交通, 住居, 通信, サブスク, 医療/保険, 交際/娯楽, 衣類/美容, 税金, 事業, 収入）。出力はカテゴリ名のみ。'

}

};

/* ========= メニュー ========= */

function onOpen(){

SpreadsheetApp.getUi()

.createMenu('家計簿(AI)')

.addItem('① 初期化','initSheet')

.addItem('② AIで全行分類','aiClassifyAll')

.addItem('③ 重複チェック＆ID付与','assignIds')

.addItem('④ 集計を再生成','rebuildSummary')

.addSeparator()

.addItem('未分類だけAI再分類','reclassifyUncategorized')

.addSeparator()

.addItem('列幅を自動調整','fitColumns')

.addToUi();

}

/* ========= 初期化 ========= */

function initSheet(){

const sh = getSheet_();

sh.clear();

sh.getRange(1,1,1,CFG.HEADER.length).setValues([CFG.HEADER]);

sh.setFrozenRows(1);

formatArea_(sh);

SpreadsheetApp.getUi().alert('初期化完了。2行目以降に「日付/内容/金額」を入れて②→③→④の順で。');

}

/* ========= AIで全行分類 ========= */

function aiClassifyAll(){

const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');

if(!key){ SpreadsheetApp.getUi().alert('OPENAI_API_KEY が未設定です'); return; }

const sh = getSheet_();

const last = sh.getLastRow();

if (last < 2) { SpreadsheetApp.getUi().alert('データがありません'); return; }

const vals = sh.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length).getValues();

for (let i=0;i<vals.length;i++){

const desc = str_(vals[i][CFG.COL.DESC-1]);

const amt = toNum_(vals[i][CFG.COL.AMT-1]);

if (!desc && amt===0) continue;

// 種別（正=収入 / 負=支出）を自動補正

vals[i][CFG.COL.TYPE-1] = amt>=0 ? '収入' : '支出';

// AI分類（失敗時は目印を残す）

const cat = callAI_(key, desc, amt);

vals[i][CFG.COL.CAT-1] = (cat && cat.replace(/[。\s　]/g,'')) || '未分類(AIなし)';

Utilities.sleep(150); // 軽いレート緩和

}

sh.getRange(2,1,vals.length,CFG.HEADER.length).setValues(vals);

formatArea_(sh);

SpreadsheetApp.getUi().alert('AI分類完了。');

}

/* ========= 未分類だけAI再分類 ========= */

function reclassifyUncategorized(){

const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');

if(!key){ SpreadsheetApp.getUi().alert('OPENAI_API_KEY が未設定です'); return; }

const sh = getSheet_();

const last = sh.getLastRow();

if (last < 2) return;

const vals = sh.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length).getValues();

let updated = 0;

for (let i=0;i<vals.length;i++){

const catNow = str_(vals[i][CFG.COL.CAT-1]);

const desc = str_(vals[i][CFG.COL.DESC-1]);

let amt = toNum_(vals[i][CFG.COL.AMT-1]);

if ((!catNow || catNow.startsWith('未分類')) && (desc || amt!==0)){

vals[i][CFG.COL.TYPE-1] = amt>=0 ? '収入' : '支出'; // 念のため補正

const cat = callAI_(key, desc, amt);

vals[i][CFG.COL.CAT-1] = (cat && cat.replace(/[。\s　]/g,'')) || '未分類(AIなし)';

updated++;

Utilities.sleep(150);

}

sh.getRange(2,1,vals.length,CFG.HEADER.length).setValues(vals);

SpreadsheetApp.getUi().alert(`未分類のみAI再分類：${updated}件更新`);

}

/* ========= 重複チェック＆ID付与 ========= */

function assignIds(){

const sh = getSheet_();

const last = sh.getLastRow();

if (last < 2) { SpreadsheetApp.getUi().alert('データがありません'); return; }

const rg = sh.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length);

const vals = rg.getValues();

const seen = new Set();

for (let i=0;i<vals.length;i++){

const d = vals[i][CFG.COL.DATE-1];

const desc= str_(vals[i][CFG.COL.DESC-1]);

const amt = toNum_(vals[i][CFG.COL.AMT-1]);

if (!desc && amt===0 && !str_(d)) continue;

const id = makeId_(d, desc, amt);

if (seen.has(id)){

vals[i][CFG.COL.DONE-1] = '重複';

} else {

seen.add(id);

vals[i][CFG.COL.ID-1] = id;

vals[i][CFG.COL.DONE-1] = vals[i][CFG.COL.DONE-1] || CFG.DONE;

}

rg.setValues(vals);

SpreadsheetApp.getUi().alert('行ID付与＆重複マーキング完了。');

}

/* ========= 集計（家計簿 → 集計シート生成） ========= */

function rebuildSummary(){

const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();

const src = getSheet_();

const last = src.getLastRow();

if (last < 2) { SpreadsheetApp.getUi().alert('集計対象データがありません'); return; }

const vals = src.getRange(2,1,last-1,CFG.HEADER.length).getValues();

// 月次サマリ（収入/支出/差額）＆月×カテゴリ合計

const monthly = new Map(); // ym -> {inc, out}

const catAgg = new Map(); // ym||cat -> sum(支出は負・収入は正)

const tz = Session.getScriptTimeZone();

const toYM = (d)=>{

if (Object.prototype.toString.call(d) === '[object Date]'){

return Utilities.formatDate(d, tz, 'yyyy-MM');

}

const s = String(d || '');

let m = s.match(/(\d{4})[\/.\-](\d{1,2})[\/.\-](\d{1,2})/);

if (m) return `${m[1]}-${('0'+m[2]).slice(-2)}`;

m = s.match(/(\d{4})年(\d{1,2})月/);

if (m) return `${m[1]}-${('0'+m[2]).slice(-2)}`;

m = s.match(/(\d{1,2})[\/.\-](\d{1,2})/); // 年欠損→今年

if (m) return `${(new Date()).getFullYear()}-${('0'+m[1]).slice(-2)}`;

return '不明';

};

for (const r of vals){

const d = r[CFG.COL.DATE-1];

const amt = toNum_(r[CFG.COL.AMT-1]);

const typ = str_(r[CFG.COL.TYPE-1]);

const cat = str_(r[CFG.COL.CAT-1]) || '未分類';

if (!amt && !str_(r[CFG.COL.DESC-1])) continue;

const ym = toYM(d);

if (!monthly.has(ym)) monthly.set(ym,{inc:0, out:0});

const m = monthly.get(ym);

if (typ==='収入' || amt>0) m.inc += Math.abs(amt);

else m.out += Math.abs(amt);

const key = `${ym}||${cat}`;

catAgg.set(key, (catAgg.get(key)||0) + amt);

}

let dst = ss.getSheetByName(CFG.SUMMARY_SHEET);

if (!dst) dst = ss.insertSheet(CFG.SUMMARY_SHEET); else dst.clear();

// 月次表

const header1 = ['年月','収入','支出','差額(収入-支出)'];

const ymList = Array.from(monthly.keys()).sort();

const rows1 = ymList.map(ym=>{

const x = monthly.get(ym);

return [ym, x.inc, x.out, x.inc - x.out];

});

dst.getRange(1,1,1,header1.length).setValues([header1]);

if (rows1.length) {

dst.getRange(2,1,rows1.length,header1.length).setValues(rows1);

dst.getRange(2,2,rows1.length,3).setNumberFormat('#,##0;[Red]-#,##0');

}

// カテゴリ別（月×カテゴリ）

const startRow = 2 + Math.max(1, rows1.length) + 2;

dst.getRange(startRow-1,1).setValue('カテゴリ別（月×カテゴリ合計／収入は正・支出は負）');

const header2 = ['年月','カテゴリ','金額'];

const rows2 = Array.from(catAgg.entries())

.sort((a,b)=>a[0].localeCompare(b[0]))

.map(([k,v])=>{

const [ym, cat] = k.split('||');

return [ym, cat, v];

});

if (rows2.length){

dst.getRange(startRow,1,1,header2.length).setValues([header2]);

dst.getRange(startRow+1,1,rows2.length,header2.length).setValues(rows2);

dst.getRange(startRow+1,3,rows2.length,1).setNumberFormat('#,##0;[Red]-#,##0');

}

dst.autoResizeColumns(1,5);

SpreadsheetApp.getUi().alert('集計を再生成しました。');

}

/* ========= OpenAI呼び出し ========= */

function callAI_(key, desc, amount){

const body = {

model: CFG.OPENAI.MODEL,

messages: [

{ role:'system', content: CFG.OPENAI.SYSTEM },

{ role:'user', content: `内容: ${desc}\n金額: ${amount}\nカテゴリ名のみを返してください。` }

temperature: 0,

max_tokens: 32

};

for (let attempt=0; attempt<2; attempt++){

const res = UrlFetchApp.fetch(CFG.OPENAI.URL, {

method: 'post',

payload: JSON.stringify(body),

contentType: 'application/json',

headers: { Authorization: `Bearer ${key}` },

muteHttpExceptions: true,

timeout: 20000

});

const code = res.getResponseCode();

if (code === 200){

const js = JSON.parse(res.getContentText());

return js?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() || null;

}

// 429/5xxは軽くリトライ

if (code === 429 || code >= 500) Utilities.sleep(600);

else break;

}

return null;

}

/* ========= 表示整形 ========= */

function formatArea_(sh){

try{

const head = sh.getRange(1,1,1,CFG.HEADER.length);

head.setFontWeight('bold').setBackground('#eeeeee');

const last = Math.max(2, sh.getLastRow());

sh.getRange(2,CFG.COL.DATE,last-1,1).setNumberFormat('yyyy-mm-dd');

sh.getRange(2,CFG.COL.AMT, last-1,1).setNumberFormat('#,##0;[Red]-#,##0').setHorizontalAlignment('right');

sh.getRange(1,1,last,CFG.HEADER.length).setWrap(false);

sh.autoResizeColumns(1,CFG.HEADER.length);

}catch(e){

Logger.log('formatArea_ error: '+e);

}

function fitColumns(){

const sh = SpreadsheetApp.getActiveSheet();

sh.getRange(1,1,sh.getMaxRows(),CFG.HEADER.length).setWrap(false);

sh.autoResizeColumns(1,CFG.HEADER.length);

}

/* ========= ヘルパ ========= */

function getSheet_(){

const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();

return ss.getSheetByName(CFG.SHEET) || ss.insertSheet(CFG.SHEET);

}

function str_(v){ return (v==null)?'':String(v).trim(); }

function toNum_(v){

if (typeof v === 'number') return v;

if (v==null || v==='') return 0;

const n = Number(String(v).replace(/[,\s　]/g,''));

return isNaN(n) ? 0 : n;

}

function makeId_(dateCell, desc, amt){

const tz = Session.getScriptTimeZone();

let sDate = '';

if (Object.prototype.toString.call(dateCell) === '[object Date]'){

sDate = Utilities.formatDate(dateCell, tz, 'yyyy-MM-dd');

} else {

sDate = String(dateCell||'');

}

const base = `${sDate}||${desc}||${amt}`;

const raw = Utilities.computeDigest(Utilities.DigestAlgorithm.SHA_256, base, Utilities.Charset.UTF_8);

return raw.map(b=>('0'+(b & 0xff).toString(16)).slice(-2)).join('').slice(0,16);

}

🔑 APIキー設定

1️⃣ Apps Script の右上歯車 → プロジェクトのプロパティ
2️⃣ 「スクリプトのプロパティ」タブ
3️⃣ OPENAI_API_KEY を追加（値にあなたのAPIキー）
4️⃣ 保存

🧾 サンプルデータで動作確認

日付	内容	金額
2025/10/01	マクドナルド渋谷店	-850
2025/10/02	給与振込 ○○株式会社	250000
2025/10/03	東京電力電気料金	-6200
2025/10/04	Netflix 月額課金	-990
2025/10/05	JR定期券購入	-14000

1️⃣ 貼り付け
2️⃣ メニュー「家計簿(AI) → ② AIで全行分類」
3️⃣ カテゴリがAIで自動分類
4️⃣ 「③ 重複チェック＆ID付与」
※以下は未課金なのでカテゴリは未分類になります。
5️⃣ 「④ 集計を再生成」→「集計」シートに月次サマリが出力

📊 集計結果の例

🚨 よくあるエラーと解決策

症状	原因	対処
429: insufficient_quota	API残高ゼロ	OpenAI Billingページで5ドル課金
APIキー未設定エラー	スクリプトのプロパティ未登録	設定手順を再確認
カテゴリ空欄	ChatGPT Plusのみ契約	API側に残高を追加する必要あり
権限ダイアログが出ない	実行権限未付与	スクリプト初回実行で許可

✅ まとめ

ChatGPT Plus だけでは連携できない。APIキーを使う。
スプレッドシート内で AI が自動分類・集計まで完結。
収支を貼るだけで月次の家計簿が完成。

Python, プログラミング

ゼロから学ぶ！Pythonで気軽にデータ分析入門

2025年10月3日管理者コメントする

「Pythonでデータ分析を始めたいけど、難しそう…」
そんな初心者の方でも大丈夫！この記事では、家計簿や売上のような身近なデータを題材にして、Pythonで「データを読み込む → 集計 → グラフにする」までを体験します。

まずは小さな一歩から。ゲーム感覚で数字を扱っていくうちに、自然とデータ分析の基礎が身につきます。

サンプル環境

本記事の内容は以下の環境で動作確認しています。

項目	バージョン / ツール
OS	Windows 11 Pro 24H2
Python	3.12.6
pip	24.2
エディタ	PowerShell / VS Code
ライブラリ	pandas 2.x / matplotlib 3.x / openpyxl 3.x

Pythonとは？

Python（パイソン） は、シンプルで分かりやすいプログラミング言語です。

文法がやさしい → 初めてでも読みやすい
豊富なライブラリ → 家計簿、売上管理、グラフ化などすぐ活用できる
学習者が多い → ネットに解説記事や質問回答がたくさん

今回は「pandas」「matplotlib」を使って、データを簡単に扱う方法を学びます。

1. Pythonをインストール

Windows 11なら Microsoft Store からインストールするのが簡単です。

スタート → Microsoft Store → 「Python」で検索
今回は最新版の「Python 3.13」をインストールします
※ダウンロードすると自動的にインストールされます。

2. 動作確認

PowerShellで次を実行：

3. 必要なライブラリをインストール

successfullyと上記の様に表示されればインストール正常終了してます。

4. サンプルデータ

家計簿や売上のようなシンプルなデータを用意します。

sales.csv

5. Pythonで分析！4つの出力を体験

パターン① コンソール出力（数字で確認）

ファイル名を sample.py にして、わかりやすい場所（例：C:\Users\〇〇\Documents\python\）に保存します。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()
print(daily_sales)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

print(daily_sales)

「sample.py 」を保存したディレクトリに移動し、powershell でpython sample.pyと入力して実行すると以下の様に表示されます。

出力例：

👉 「今日は使いすぎた？」がすぐ分かります。

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み
df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果を表示
print(daily_sales)

# グラフで可視化
daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sales")
plt.tight_layout()
plt.show()

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み

df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果を表示

print(daily_sales)

# グラフで可視化

daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")

plt.xlabel("Date")

plt.ylabel("Sales")

plt.tight_layout()

plt.show()

出力イメージ：

👉 支出の増減がひと目で分かります。

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み
df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計
daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果をCSVに保存
daily_sales.to_csv("result.csv")

# グラフを画像ファイルに保存
daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sales")
plt.tight_layout()
plt.savefig("daily_expenses.png")  # ← PNGファイルで保存

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# データを読み込み

df = pd.read_csv("sales.csv")

# 日付ごとの合計を集計

daily_sales = df.groupby("date")["sales"].sum()

# 集計結果をCSVに保存

daily_sales.to_csv("result.csv")

# グラフを画像ファイルに保存

daily_sales.plot(kind="bar", title="Daily Expenses")

plt.xlabel("Date")

plt.ylabel("Sales")

plt.tight_layout()

plt.savefig("daily_expenses.png") # ← PNGファイルで保存

👉 結果をExcelや画像にして保存すれば、あとで見返したり人に見せたりできます。

パターン④ Notebookで出力

Jupyter Notebookを使えば、

ステップ1: Notebookを起動

PowerShell で以下を実行します：

pip install notebook
python -m notebook

1 2	pip install notebook python -m notebook

👉 ブラウザが開くので「File → New → Notebook → Python 3」で新しいノートブックを作ります。

ステップ2: セルごとにコードを書く

セル1: データ読み込み

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
df   # ← Notebookではprint不要。最後にdfと書けば表形式で出力される

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

df # ← Notebookではprint不要。最後にdfと書けば表形式で出力される

👉セルを選択し、Shift + Enterで実行すると表がセルの下にきれいに表示されます。

Notebookの特徴

print()不要 → 変数名だけで表や集計結果が表示される

グラフはセル下に直接描画

コード・結果・グラフが一つの画面でまとまって見やすい

✅ まとめると、記事で紹介したパターン④のコードはそのまま動きますが、Notebookではprintを省略して変数名だけ書けばOK という違いがあります。

👉 家計簿アプリ感覚で扱えて便利です。

まとめ

Pythonは初心者でも気軽に始められる
データ分析の出力には4パターンある
1. 数字で見る（コンソール）
2. グラフで見る（可視化）
3. ファイルに保存（CSV・PNG）
4. Notebookでまとめる
まずは「日ごとの支出」を分析してみるとイメージしやすい

覚え書き.com

「家計簿」タグアーカイブ

🏠 Googleスプレッドシート×AIで家計簿や収支表を自動化する方法

💡 この記事でわかること

🧩 準備するもの

⚙️ Googleスプレッドシートを作成

🧠 AI自動分類スクリプト

🔑 APIキー設定

🧾 サンプルデータで動作確認

📊 集計結果の例

🚨 よくあるエラーと解決策

✅ まとめ

ゼロから学ぶ！Pythonで気軽にデータ分析入門

サンプル環境

Pythonとは？

1. Pythonをインストール

2. 動作確認

3. 必要なライブラリをインストール

4. サンプルデータ

sales.csv

5. Pythonで分析！4つの出力を体験

パターン① コンソール出力（数字で確認）

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

パターン④ Notebookで出力

ステップ1: Notebookを起動

ステップ2: セルごとにコードを書く

Notebookの特徴

まとめ

「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

💡 この記事でわかること

🧩 準備するもの

⚙️ Googleスプレッドシートを作成

🧠 AI自動分類スクリプト

🔑 APIキー設定

🧾 サンプルデータで動作確認

📊 集計結果の例

🚨 よくあるエラーと解決策

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2. 動作確認

3. 必要なライブラリをインストール

4. サンプルデータ

sales.csv

5. Pythonで分析！4つの出力を体験

パターン① コンソール出力（数字で確認）

パターン② グラフ出力（見やすく可視化）

パターン③ ファイルに保存（CSV・画像）

パターン④ Notebookで出力

ステップ1: Notebookを起動

ステップ2: セルごとにコードを書く

Notebookの特徴

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