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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。

AI, ChatGPT, WordPress関連, ホームページ作成

小規模サイトでもできる！WordPressにChatGPTチャットボットを導入する手順

2025年9月23日管理者コメントする

AI技術の進化により、Webサイトに「AIチャットボット」を設置するのは特別なことではなくなりました。特に WordPress × ChatGPT API を使えば、初心者でも比較的簡単に導入できます。

この記事では 小規模なブログや企業サイトでも実践可能な導入手順 を解説し、実装方法の比較・よくある質問（FAQ）もまとめます。

なぜWordPressにChatGPTチャットボットを導入するのか？

24時間自動対応
ユーザーの質問に即時回答でき、問い合わせ対応を効率化。
運営者の負担軽減
小規模サイトでも人的リソースを削減可能。
UX向上
FAQページよりも自然な会話で理解しやすい。

導入手順（全体の流れ）

OpenAI APIキーを取得
WordPressに環境を準備（プラグイン or カスタムコード）
APIと連携してチャット画面を設置
デザインや回答をカスタマイズ

ステップ① OpenAI APIキーを取得

OpenAI公式サイトにアクセス
アカウント作成・ログイン
- Googleアカウント / Microsoftアカウント / メールアドレスで登録可能
- 既にChatGPT（chat.openai.com）を利用している場合は、そのアカウントでログイン可能です
「View API keys」から新しいキーを発行

👉 このキーが WordPressとChatGPTをつなぐ認証情報 になります。

ステップ② WordPressに環境を準備

WordPressでChatGPTを動かす方法は大きく分けて 「プラグイン導入」 と 「カスタムコード実装」 の2種類があります。

プラグイン導入 vs カスタムコード比較表

項目	プラグイン導入	カスタムコード実装	備考
難易度	★☆☆（初心者向け）	★★★（中級者以上）	まず動かすだけならプラグインが楽。細かな要件はコード向き。
メリット	コード不要／設定が簡単／導入が早い	自由度が高い／デザインを自由にカスタム／セキュリティ制御しやすい	要件が固まっていない初期段階はプラグイン、後からコードに移行も可。
デメリット	デザイン自由度が低い／更新依存	PHP/JS知識が必要／実装工数がかかる	保守コストはサイト規模と運営体制で変動。
コスト（初期/運用）	無料〜有料プラグインあり／設定時間は短め	開発時間がコストに直結／保守の手間あり	いずれもAPI利用料は別途（従量課金）。
向いている人/用途	まず試したい／技術に自信がない／短期で導入したい	UI/挙動を細かく作り込みたい／拡張前提の中長期運用	小規模はプラグインで検証→ニーズ確定後にコード化が無難。

ステップ③ APIと連携してチャット画面を設置

シンプルな例（JavaScript + Fetch API）：

<div id="chat-container">
  <div id="chat-log"></div>
  <input type="text" id="user-input" placeholder="質問を入力..." />
  <button id="send-btn">送信</button>
</div>

<script>
  document.getElementById("send-btn").onclick = async () => {
    const userText = document.getElementById("user-input").value;
    const log = document.getElementById("chat-log");

    log.innerHTML += `<div><b>あなた:</b> ${userText}</div>`;

    const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
      method: "POST",
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer あなたのAPIキー"
      },
      body: JSON.stringify({
        model: "gpt-3.5-turbo",
        messages: [{ role: "user", content: userText }]
      })
    });

    const data = await response.json();
    const reply = data.choices[0].message.content;

    log.innerHTML += `<div><b>AI:</b> ${reply}</div>`;
  };
</script>

</div>

document.getElementById("send-btn").onclick = async () => {

const userText = document.getElementById("user-input").value;

const log = document.getElementById("chat-log");

log.innerHTML += `<div><b>あなた:</b> ${userText}</div>`;

const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {

method: "POST",

headers: {

"Content-Type": "application/json",

"Authorization": "Bearer あなたのAPIキー"

body: JSON.stringify({

model: "gpt-3.5-turbo",

messages: [{ role: "user", content: userText }]

})

});

const data = await response.json();

const reply = data.choices[0].message.content;

log.innerHTML += `<div><b>AI:</b> ${reply}</div>`;

};

</script>

ステップ④ デザインや回答をカスタマイズ

CSSでUI調整（吹き出しデザインにすると親しみやすい）
初期メッセージ設定（例：「こんにちは！ご質問があればどうぞ」）
免責文を表示（不正確な回答の可能性に備える）

よくある質問（FAQ）

質問	回答
Q1. 無料で使えますか？	基本は有料です。APIは従量課金制ですが、小規模サイトなら月数百円〜で利用可能。
Q2. ChatGPT Plusを契約している場合も有料？	はい、別料金です。 ChatGPT Plus（Web版の有料プラン）とAPI利用料は完全に分かれています。
Q3. プログラミング知識は必要？	必須ではありません。プラグイン導入で簡単に設置可能。カスタムコードなら自由度が増します。
Q4. セキュリティは大丈夫？	APIキーを公開コードに直接書かないように注意。環境変数やPHP経由での呼び出し推奨。
Q5. スマホでも使える？	可能です。レスポンシブ対応のCSSを整えれば快適に利用できます。
Q6. どんな用途に向いてる？	お問い合わせ対応、商品説明、FAQ代替、雑談的なやり取りなど。小規模サイトでも効果的です。

注意点と運用ポイント

API利用は従量課金 → 想定アクセス数を確認
トークン数制限 → 長文回答はコスト増に注意
回答ログの定期確認 → 想定外の回答を調整

まとめ

小規模なブログや企業サイトでも、WordPress × ChatGPT API を使えば 低コストかつ短期間でAIチャットボットを導入可能 です。

OpenAI APIキーを取得
WordPressに環境を準備（プラグイン or カスタムコード）
チャットUIを設置
デザイン＆回答を調整

ユーザー体験を高めつつ、運営負担を減らせる強力な仕組みです。今後のWebサイト運営にぜひ取り入れてみてください。

AI, AI翻訳, ブログ, 便利ツール

AI翻訳ツール比較（DeepL vs ChatGPT vs Google翻訳）– 技術文書翻訳に向いているのはどれか？

2025年9月22日管理者コメントする

グローバル化の進展とともに、技術文書翻訳の需要は年々高まっています。マニュアル、仕様書、研究論文などは、一語の誤訳が大きな誤解やトラブルを引き起こしかねません。
そこで本記事では、代表的なAI翻訳ツールである DeepL、ChatGPT、Google翻訳 の3つを比較し、技術文書に最適なのはどれかを検証します。

各ツールの特徴

DeepL翻訳

強み: 文脈を重視した自然な訳、専門用語にも比較的強い
弱み: 対応言語数が少なめ（約30）、無料版は文字数制限あり

ChatGPT翻訳

強み: 翻訳に加え要約・リライトも可能、プロンプトで表現調整可
弱み: 翻訳専用ではないため逐語的な正確性はDeepLに劣る場合あり

Google翻訳

強み: 対応言語数100以上、無料で大量利用可能、音声・画像翻訳も対応
弱み: 文脈理解は浅め、直訳的な表現や用語の誤訳が目立つ

実例で比較

例文① ソフトウェア仕様書風

英文

The system must be able to handle up to 10,000 concurrent connections without significant performance degradation.

DeepL: システムは、大幅な性能低下なしに最大10,000の同時接続を処理できる必要があります。
ChatGPT: システムは、最大で10,000の同時接続を処理しても、著しいパフォーマンスの低下が発生しないようにしなければならない。
Google翻訳: このシステムは、最大 10,000 の同時接続を処理できるものであり、その際に性能が著しく低下してはならない。

評価

DeepL → 簡潔で読みやすく仕様書的。
ChatGPT → 忠実で正確だが少し長い。
Google翻訳 → 意味は正しいが「このシステム」「〜ものであり」が冗長。

例文② ハードウェアマニュアル風

英文

Before replacing the power supply unit, ensure that the main power switch is turned off and the device is unplugged from the outlet.

DeepL: 電源ユニットを交換する前に、メイン電源スイッチがオフになっていること、および機器がコンセントから抜かれていることを確認してください。
ChatGPT: 電源ユニットを交換する前に、必ず主電源スイッチをオフにし、機器の電源プラグをコンセントから抜いてください。
Google翻訳: 電源ユニットを交換する前に、必ずメイン電源スイッチをオフにし、電源コンセントからプラグを抜いてください。

DeepL
　形式的・教科書的な訳。「〜ことを確認してください」と丁寧。安全マニュアルとして無難。
　👉 ただし「および〜」など硬い言い回しで、読み手によっては理解に時間がかかる。
ChatGPT
　「必ず」を入れて行動を強調。自然な日本語で読みやすい。
　👉 「主電源」「電源プラグ」といった用語が一般的で分かりやすい。
Google翻訳（正）
　こちらも「必ず」を入れて強調。表現も比較的自然。
　👉 「電源コンセント」という表現がやや冗長で、通常は「コンセント」で十分。

例文③ 研究論文の一節風

英文

Recent studies indicate that machine learning models can achieve high accuracy, but their interpretability remains a significant challenge in practical applications.

DeepL: 最近の研究によれば、機械学習モデルは高い精度を達成できるが、その解釈可能性は実用的な応用において依然として大きな課題である。
ChatGPT: 最近の研究では、機械学習モデルは高い精度を達成できる一方で、実際の応用においてその解釈可能性が大きな課題として残っていることが示されています。
Google翻訳: 最近の研究では、機械学習モデルは高い精度を達成できることが示されているものの、実際の応用においてはその解釈可能性が依然として大きな課題となっている。

評価

DeepL → 学術文書っぽく堅実。
ChatGPT → 論理的で丁寧、やや長い。
Google翻訳 → 意味は正しいが「ものの」など直訳感あり。

比較表まとめ

項目	DeepL	ChatGPT	Google翻訳
正確性	◎ 専門用語に強い	○ プロンプトで改善可	△ 誤訳が多い
自然さ	◎ 技術文書に最適	◎ 読みやすい表現	△ 直訳感あり
対応言語数	△ 約30言語	○ 主要言語中心	◎ 100以上
追加機能	△ 翻訳特化	◎ 要約・解説も可能	◎ 音声・画像対応
コスト	△ 無料版制限あり	△ 無料枠少なめ	◎ 無料で大量利用可

結論：用途別おすすめ

正確性重視 → DeepL（マニュアルや仕様書向き）
柔軟性・リライト重視 → ChatGPT（研究者やエンジニアの補助向き）
多言語対応・手軽さ重視 → Google翻訳（簡易コミュニケーション向き）

実務的には、DeepLで一次翻訳 → ChatGPTでリライトや用語統一という組み合わせが最も安心です。

まとめ

AI翻訳ツールはそれぞれ特徴が異なり、万能なものは存在しません。
技術文書のように正確さが求められる分野では、ツールの強みを活かして併用することが重要です。
「DeepLで正確に翻訳 → ChatGPTで自然な文章に整える」この流れを取り入れるだけで、翻訳の質は大きく向上するでしょう。

AI, ChatGPT, その他, トラブル対応, ブログ

ChatGPTが動かない？過去の会話が再表示できないときのチェックポイントまとめ

2025年9月20日管理者コメントする

ChatGPTを使っていると、突然反応がなくなったり、過去の会話が再表示できなくなることがあります。
「自分の環境だけの不具合なのか」「サービス全体の障害なのか」気になる方も多いはず。

この記事では、ChatGPTが動かないときの原因・対処法・公式アナウンスの確認方法をまとめます。

よくある原因

1. セッション切れ

長時間操作しないとセッションが切れ、反応が止まることがあります。
一度ログアウトして再ログインすると改善する場合があります。

2. サーバ側の不安定さ

OpenAIのサーバーが混雑していると、一時的にレスポンスが返らないことがあります。
新機能リリース直後やアクセスが集中する時間帯に起こりやすいです。

3. ブラウザのキャッシュやCookieの問題

キャッシュやCookieが壊れていると、過去チャットが読み込めないことがあります。
ブラウザのキャッシュクリアやCookie削除で解決することがあります。

4. アプリやブラウザ固有の不具合

Web版は不安定でも、モバイルアプリ版では正常動作することがあります。
逆にアプリで不具合が出てもブラウザでは動く場合もあるため、両方試すのがおすすめです。

すぐに試せる対処法

ページを再読み込みする（F5 / Ctrl+R）
ログアウト → 再ログイン
別のブラウザやアプリで開く
ブラウザのキャッシュ・Cookieを削除する
時間を置いて再度アクセスしてみる

公式の障害アナウンス確認先

ChatGPTが全体的に不調なのか、自分の環境だけの問題なのかを確認するには、以下の情報源が役立ちます。

OpenAI Statusページ
https://status.openai.com/
- サービス全体の稼働状況がリアルタイムで更新されます。
- 「障害発生」や「性能低下」が表示されていれば全体的な問題です。
OpenAI公式X（旧Twitter）
@OpenAI
- 大規模障害や世界的な影響がある不具合はここで告知されることがあります。
ChatGPTの画面内お知らせ
- 重大障害の場合は、画面上部に黄色や赤い帯で通知が出ることもあります。

過去チャットが再表示できないときのポイント

多くの場合「履歴が消えたわけではなく、一時的に表示できないだけ」です。
履歴一覧から直接クリックしたり、別ブラウザでアクセスすると復活するケースがあります。

まとめ

ChatGPTが動かない・過去の会話が再表示できないときは、

セッション切れやキャッシュ破損など自分の環境を確認
公式のステータスページやSNSで障害情報を確認
別のブラウザやアプリでも試してみる

この流れで原因を切り分けるのがおすすめです。

特に status.openai.com をブックマークしておくと、すぐに障害状況をチェックできるので便利です。

AI, ChatGPT, ブログ

ChatGPT 有料版は本当に必要？無料版との違いと選び方【Pro版も解説・GPT-5対応】

2025年9月18日管理者コメントする

ChatGPTを使い始めると「無料版で十分？」「有料版やPro版のほうがいい？」と迷う人が多いでしょう。さらに2025年現在、最新の GPT-5 が導入され、Soraによる動画生成などマルチモーダル機能も利用可能になっています。
この記事では、無料版・有料版（Plus）・Pro版の違いを最新情報に基づいて解説し、あなたに最適な選択肢を提示します。

ChatGPT 無料版の特徴（GPT-5ベース）

料金：無料
利用モデル：最新のGPT-5を利用可能（ただし利用回数や機能に制限あり）
制限：混雑時はアクセス制限がかかる
速度：有料版より遅いことがある
機能：基本的なテキスト生成中心。高度な機能は利用不可

ChatGPT 有料版（Plus）の特徴

料金：月額20ドル（約3,000円前後）
利用モデル：GPT-5を安定利用可能（無料版より上限が多い）
速度：高速で安定した応答
混雑時：優先的に利用できるため待ち時間がほぼない
機能：
- 画像生成（DALL·E）
- 動画生成（Sora）
- ファイルアップロード＆解析（PDF, CSV, Excelなど）
- コード実行（Pythonによるデータ処理・可視化）
- ブラウジング（最新情報検索）

ChatGPT Pro版の特徴

料金：月額40〜60ドル程度（地域・時期で変動）
利用モデル：GPT-5 Pro（さらに高精度・高速・長文処理向け）
速度・安定性：最速＆最高の安定性
制限：最も高いリクエスト上限
機能：
- Plus版のすべての機能
- 長時間動画生成（Sora拡張）
- 大規模データ解析やリサーチ支援

3つのプランを比較（2025年最新）

項目	無料版	有料版（Plus）	Pro版
月額料金	無料	約20ドル	約40〜60ドル
利用モデル	GPT-5（制限あり）	GPT-5（安定利用）	GPT-5 Pro（最上位モデル）
応答速度	普通〜遅め	高速	最速・超安定
利用制限	混雑時制限あり	優先アクセス	高い上限数
機能	基本機能のみ	Sora・画像生成・ファイル解析・ブラウジング	Sora拡張・長文解析・大規模利用向け

どのプランを選ぶべき？

無料版で十分な人
→ 週に数回だけ利用、簡単な調べ物やアイデア出し中心
有料版（Plus）が合う人
→ 毎日仕事や学習で利用したい
→ 画像・動画・ファイル解析など多機能を使いたい
Pro版が合う人
→ コンテンツ制作・研究・ビジネスでフル活用する人
→ 高速応答・長時間動画生成・大規模解析が必要な人

まとめ

無料版：ライトユーザーに最適（GPT-5体験可）
Plus：安定・高速・多機能（Sora動画生成も利用可）
Pro：最高性能でヘビーユーザー向け（Sora拡張・大規模利用対応）

まずは無料版で試し、自分の利用スタイルに応じてPlusやProにアップグレードするのが賢い選択です。

AI, ChatGPT

【AI活用】献立が思いつかない？ChatGPTに1週間分の夕食メニューを丸投げしてみた

2025年9月13日管理者コメントする

毎日の悩みのひとつが「今日の夕食、何にしよう？」ではないでしょうか。
冷蔵庫を開けてもピンと来ず、レシピサイトを眺めても決めきれない…。そんなときに役立つのが AI活用 です。今回はChatGPTに「1週間分の夕食メニューを考えて」と依頼し、その結果を実際の献立としてまとめてみました。

ChatGPTにリクエストしてみた

依頼内容はシンプルです。

和洋中をバランスよく
栄養バランスを意識
できれば食材が使い回せる

と条件を伝えたところ、以下の1週間分メニューが提案されました。

1週間の夕食メニュー例

月曜日

鶏の照り焼き
ほうれん草のおひたし
味噌汁（豆腐とわかめ）

火曜日

サーモンのムニエル
ポテトサラダ
コンソメスープ

水曜日

麻婆豆腐
春雨サラダ
中華スープ（卵入り）

木曜日

豚の生姜焼き
キャベツ千切り
なめこの味噌汁

金曜日

カレーライス
野菜サラダ
ヨーグルト

土曜日

ハンバーグ（デミグラスソース）
マカロニサラダ
コーンスープ

日曜日

鯖の塩焼き
冷ややっこ
味噌汁（なすと油揚げ）

実際に使ってみた感想

買い物が楽になった
あらかじめ1週間の食材をリスト化できるので、スーパーで迷わなくなりました。
食材の無駄が減った
ほうれん草やキャベツなど、複数回登場する食材がうまく使い回せます。
献立疲れから解放
「何を作るか」で悩む時間がなくなり、調理そのものに集中できます。

まとめ

AIを活用すると、日常のちょっとした悩みが一気に解消できます。
ChatGPTは「献立を丸ごと任せる」だけでなく、余った食材からアレンジレシピを提案してもらうことも可能です。

忙しい人ほど、こうしたAIの力をうまく生活に取り入れてみると良いかもしれません。

AI, ChatGPT, ブログ

【AI活用】旅行プランに悩んだらChatGPTに丸投げ！東京から日帰りで楽しむ絶品グルメ旅を自動作成してもらった結果

2025年9月12日管理者コメントする

「週末にどこか行きたいけど、計画を立てるのが面倒くさい…」そんなときに役立つのがAIです。
今回は、ChatGPTに「東京から日帰りで楽しめる絶品グルメ旅を作って」と依頼してみました。
実際にAIが提案してくれた旅行プランを紹介します。

ChatGPTに依頼した内容

依頼内容はシンプルに以下の通り。

「東京から日帰りで行けるグルメ旅のプランを作って。移動手段や観光スポットも含めて提案してほしい」

条件は 日帰り可能・食事をメインに楽しめること の2点。さてAIの答えは？

AIが作成した日帰りグルメプラン

1. 出発

朝8:00頃に東京駅を出発（JR特急または新幹線）

2. 行き先は「小田原」

ChatGPTは、歴史ある街並みと海鮮グルメが有名な小田原を提案。

東京駅から新幹線で約35分
移動時間が短いので、日帰りでもゆったり過ごせる

3. 午前中：小田原城観光

まずは小田原のシンボル「小田原城」へ
天守閣からの眺めや資料館で歴史に触れることができる

4. ランチ：新鮮な海鮮丼

駅前や漁港周辺にある人気の海鮮料理店へ
「地魚の刺身盛り合わせ」や「特製海鮮丼」がイチオシ
ChatGPTのおすすめは「漁港直送の店 ○○」という設定（実際にはGoogleマップで確認が必要）

5. 午後：鈴廣かまぼこの里

小田原といえばかまぼこ！
工場見学や手作り体験もできる
お土産に買うのも楽しみ

6. カフェタイム：小田原レモンケーキ

ご当地スイーツ「レモンケーキ」で一休み
レトロな喫茶店や和モダンカフェが点在

7. 夕方：東京へ帰路

17:00頃の新幹線で東京駅へ
18:00には帰宅できるゆったり日帰りプラン

実際に使ってみた感想

AIにプランを任せてみて驚いたのは、短時間で現実的な旅行プランを提示してくれること。
行き先の選定からグルメ、観光スポット、お土産まで一通り網羅されており、旅行サイトを何時間も調べる手間が省けました。

もちろん、実際の店舗情報や最新の営業時間はGoogleマップなどで確認が必要ですが、骨組みとしては十分使えるレベルです。

まとめ

今回のAI旅行プラン作成では、

東京からすぐ行ける小田原を提案
グルメ（海鮮丼・かまぼこ・スイーツ）を中心に
観光と食事をバランスよく楽しめる内容

「旅行に行きたいけど計画するのが面倒」という方には、ChatGPTを旅行コンシェルジュとして使うのは大いにアリだと感じました。

AI, ChatGPT, ブログ

【時短術】会議の議事録が面倒？ChatGPTで録音データから要約を作成する方法

2025年9月12日管理者コメントする

会議が終わった後に必ずついて回る「議事録作成」。
内容を思い出しながらまとめるのは手間がかかり、時間を大きく消費します。特に複数の会議が重なると「議事録地獄」に陥ることも…。

そこで役立つのが ChatGPTを使った自動要約術 です。
録音データをもとに議事録を効率的にまとめれば、会議後の作業時間を大幅に削減できます。

本記事では、録音データからChatGPTで要約を作成する具体的な方法を紹介します。

録音データを活用するメリット

正確性の向上：人の記憶に頼らず、録音内容を元にすることで漏れや誤解を防止。
時短効果：議事録の「ゼロから書き起こし」が不要。
誰でも再利用可能：音声を残しておけば、後から別の担当者が議事録化できる。

ChatGPTを活用した要約作成の流れ

1. 会議を録音する

スマホやPC、Zoom・Teamsなどの録画機能を利用して会議を録音しておきます。
※社内規定やコンプライアンス上の確認は必須です。

2. 音声を文字起こしする

ChatGPT単体では直接音声ファイルを処理できないため、まずは文字起こしツールを使います。
おすすめの方法：

Whisper（OpenAI提供）：精度が高く無料で利用可能
Google Meet / Zoom の自動字幕機能：会議と同時に自動で文字化
Otter.ai / Notta：日本語対応の文字起こしSaaS

3. ChatGPTで要約を依頼

文字起こししたテキストをChatGPTに入力し、以下のようなプロンプトを使います。

例：

すると、数分で「読みやすい議事録要約」が生成されます。

ChatGPTを使うときのコツ

フォーマットを指定する
「箇条書き」「表形式」「決定事項とタスクを分ける」など、希望する形を明確に伝えると精度が上がります。
長文は分割して入力
長時間の会議では文字起こしが数万文字になることも。ChatGPTに入れる際は分割して要約→最後に統合要約を依頼すると効率的です。
機密情報の扱いに注意
クラウドにアップロードする場合は、機密性の高い情報は伏せ字や編集をしてから利用しましょう。

実際のアウトプット例

入力（抜粋）

ChatGPT要約例

議題：来月のイベント準備
- デザイン：完了、印刷は今週末入稿予定
- 会場：予約済み
- 備品レンタル：未確定、次回会議までに確認
アクションアイテム
- Cが備品レンタルを確認

このように、数行で分かりやすい議事録が完成します。

まとめ

議事録作成は「録音データ × ChatGPT要約」で大幅に効率化できます。

録音で正確性を担保
文字起こしツールでテキスト化
ChatGPTで要約 → 決定事項・タスクが即整理

これまで1時間以上かかっていた作業も、わずか数分で完了。
会議後の時間を、よりクリエイティブな業務に充てられるようになります。

「議事録が面倒だ」と感じている方は、ぜひ今日からこの時短術を試してみてください。

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ChatGPTにExcelマクロを書かせてCSVを自動処理｜初心者でもできるフィルタリング自動化

2025年9月9日管理者コメントする

はじめに

業務でCSVデータを扱う機会は多いですが、毎回手作業でフィルタリングするのは大変です。
そんなときに便利なのが Excelマクロ（VBA）による自動処理。

しかも今は、ChatGPTに「CSVを読み込んでフィルタリングするマクロを書いて」と依頼するだけで、即座にマクロコードを生成してくれます。

この記事では、その手順を実際の例で紹介します。

手順①：ChatGPTに依頼する

ChatGPTに次のように入力します。

プロンプト例：

CSVファイルを読み込んで、列Bが「完了」のデータだけを新しいシートに表示するExcel VBAマクロを書いてください。

👉 条件（例：「列Bが完了」）は自由に変更できます。

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

ChatGPTは以下のようなコードを生成してくれます。

Sub ImportAndFilterCSV()
    Dim ws As Worksheet
    Dim importWs As Worksheet
    Dim filePath As String
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long
    Dim outputRow As Long
    
    ' CSVファイルのパスを指定
    filePath = "C:\Users\YourName\Documents\sample.csv"
    
    ' 新しいシートを作成
    Set importWs = Sheets.Add
    importWs.Name = "CSV_Import"
    
    ' CSVファイルを読み込み
    With importWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=importWs.Range("A1"))
        .TextFileParseType = xlDelimited
        .TextFileCommaDelimiter = True
        .Refresh BackgroundQuery:=False
    End With
    
    ' フィルタリング結果を出力するシートを作成
    Set ws = Sheets.Add
    ws.Name = "Filtered"
    
    lastRow = importWs.Cells(importWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    outputRow = 1
    
    ' 列Bが「完了」の行だけコピー
    For i = 2 To lastRow
        If importWs.Cells(i, 2).Value = "完了" Then
            importWs.Rows(i).Copy ws.Rows(outputRow)
            outputRow = outputRow + 1
        End If
    Next i
End Sub

Sub ImportAndFilterCSV()

Dim ws As Worksheet

Dim importWs As Worksheet

Dim filePath As String

Dim lastRow As Long

Dim i As Long

Dim outputRow As Long

' CSVファイルのパスを指定

filePath = "C:\Users\YourName\Documents\sample.csv"

' 新しいシートを作成

Set importWs = Sheets.Add

importWs.Name = "CSV_Import"

' CSVファイルを読み込み

With importWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=importWs.Range("A1"))

.TextFileParseType = xlDelimited

.TextFileCommaDelimiter = True

.Refresh BackgroundQuery:=False

End With

' フィルタリング結果を出力するシートを作成

Set ws = Sheets.Add

ws.Name = "Filtered"

lastRow = importWs.Cells(importWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row

outputRow = 1

' 列Bが「完了」の行だけコピー

For i = 2 To lastRow

If importWs.Cells(i, 2).Value = "完了" Then

importWs.Rows(i).Copy ws.Rows(outputRow)

outputRow = outputRow + 1

End If

Next i

End Sub

手順③：Excelに貼り付ける

Excelを開き、Alt + F11でVBAエディタを起動
「挿入」→「標準モジュール」を選択
上記コードを貼り付け
CSVファイルのパス（filePath）を自分の環境に合わせて変更

手順④：マクロを実行する

Excelに戻り、Alt + F8を押して「ImportAndFilterCSV」を実行
新しいシート「Filtered」に、列Bが「完了」のデータだけが表示される

これでCSVのフィルタリングが自動化できました！

応用ポイント

条件を「完了」以外に変えることで、自由にフィルタリング可能
複数条件もIf文を追加すれば対応できる
定期的に同じCSVを処理する場合は、処理時間を大幅に短縮できる

まとめ

ChatGPTを活用すれば、複雑に思えるCSV読み込み＋フィルタリング処理も、たった1行の依頼でマクロコードが完成します。

毎日の業務で繰り返しCSV処理をしている方は、ぜひChatGPTにコード生成を任せてみてください。

👉 次回は「条件付きでセルに色をつけるマクロ」をChatGPTで生成する方法を紹介予定です。

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👉 ChatGPTでできるExcel自動化の基本4ステップ｜列A＋Bを合計して列Cに表示する方法

2025年9月9日管理者コメントする

毎日のExcel作業で「同じ計算を繰り返すのが面倒…」と感じていませんか？
実はChatGPTを使えば、数行の依頼だけでExcelマクロを自動生成でき、作業を一気に効率化できます。

この記事では、列Aと列Bを合計して列Cに表示するシンプルなマクロをChatGPTに作らせる手順を紹介します。
初心者でもコピペで使えるので、今日からすぐに実践可能です。

手順①：ChatGPTに依頼するプロンプト例

まずはChatGPTを開き、次のように指示を入力します。

プロンプト例：

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

ChatGPTからは以下のようなコードが返ってきます。

Sub SumColumns()
    Dim lastRow As Long
    lastRow = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    
    Dim i As Long
    For i = 1 To lastRow
        Cells(i, 3).Value = Cells(i, 1).Value + Cells(i, 2).Value
    Next i
End Sub

Sub SumColumns()

Dim lastRow As Long

lastRow = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row

Dim i As Long

For i = 1 To lastRow

Cells(i, 3).Value = Cells(i, 1).Value + Cells(i, 2).Value

Next i

End Sub

このコードは、

列Aの最終行を取得
1行目から最終行まで繰り返し
列A＋列Bの値を列Cに出力

という処理を自動で行ってくれます。

手順③：Excelに貼り付ける

Excelを開き、Alt + F11 を押してVBAエディタを開く
「挿入」→「標準モジュール」を選択
ChatGPTが出力したコードを貼り付ける
Ctrl + Sで保存

手順④：マクロを実行する

Excelに戻り、Alt + F8 を押す
「SumColumns」を選択して実行
列Cに、列A＋列Bの合計が自動で入力される

これで完成です！

まとめ

ChatGPTを活用すれば、たった1行の依頼でExcelマクロを自動生成できます。
今回の例では「列A＋列Bの合計 → 列Cに表示」というシンプルな処理でしたが、応用すればデータ加工やレポート作成も自動化できます。

👉 さらに詳しい応用例（CSV加工や条件付き処理など）は別記事で紹介予定です。

業務の時短にぜひ活用してみてください！

💡 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

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なぜWordPressにChatGPTチャットボットを導入するのか？

導入手順（全体の流れ）

ステップ① OpenAI APIキーを取得

ステップ② WordPressに環境を準備

プラグイン導入 vs カスタムコード 比較表

ステップ③ APIと連携してチャット画面を設置

ステップ④ デザインや回答をカスタマイズ

よくある質問（FAQ）

注意点と運用ポイント

まとめ

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各ツールの特徴

DeepL翻訳

ChatGPT翻訳

Google翻訳

実例で比較

例文① ソフトウェア仕様書風

例文② ハードウェアマニュアル風

例文③ 研究論文の一節風

比較表まとめ

結論：用途別おすすめ

まとめ

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よくある原因

1. セッション切れ

2. サーバ側の不安定さ

3. ブラウザのキャッシュやCookieの問題

4. アプリやブラウザ固有の不具合

すぐに試せる対処法

公式の障害アナウンス確認先

過去チャットが再表示できないときのポイント

まとめ

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ChatGPT 無料版の特徴（GPT-5ベース）

ChatGPT 有料版（Plus）の特徴

ChatGPT Pro版の特徴

3つのプランを比較（2025年最新）

どのプランを選ぶべき？

まとめ

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ChatGPTにリクエストしてみた

1週間の夕食メニュー例

月曜日

火曜日

水曜日

木曜日

金曜日

土曜日

日曜日

実際に使ってみた感想

まとめ

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ChatGPTに依頼した内容

AIが作成した日帰りグルメプラン

1. 出発

2. 行き先は「小田原」

3. 午前中：小田原城観光

4. ランチ：新鮮な海鮮丼

5. 午後：鈴廣かまぼこの里

6. カフェタイム：小田原レモンケーキ

7. 夕方：東京へ帰路

実際に使ってみた感想

まとめ

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録音データを活用するメリット

ChatGPTを活用した要約作成の流れ

1. 会議を録音する

2. 音声を文字起こしする

3. ChatGPTで要約を依頼

ChatGPTを使うときのコツ

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