集計・書類作成・フォーム対応から、営業の追客、解約の予兆検知まで。普段お使いのスプレッドシートを中心に、GASと生成AIで業務を自動化します。本業ではオンライン教育サービスのカスタマーサクセス責任者として、業務フローの整理と社内ツールの内製を担当し、非エンジニアのメンバーに定着させてきました。以下の実装例は、すべてダミーデータで紹介しています。
※効果の数字は、よくある業務量（例：月に数十〜数百件）を想定した目安です。実際の効果は、業務の量や進め方によって変わります。
| 業務の種類 | 例 | 実装例 |
|---|---|---|
| 営業・顧客フォロー | 資料請求・問い合わせ後の追客、見込み度の判定、担当者への通知 | 11 |
| 顧客の分析・解約防止 | 利用データからのヘルススコア計算、解約予兆の検知、フォロー対象の抽出 | 12 |
| データの集計・数値管理 | 売上・受注の集計、日報・月報、数値チェック | 1・8 |
| 書類の自動作成 | 注文データから発注書・請求書・見積書を作る | 6 |
| フォーム・予約の管理 | 自動返信、定員・締切の管理、予約の登録 | 2・5・9 |
| リスト収集・データ取得 | 企業情報・営業リストの収集、Webからの取得 | 7 |
| 通知・リマインド | 期限・在庫・価格の監視、LINE・Slack・Chatwork通知 | 3・10 |
| 生成AIとの連携 | 問い合わせ・メッセージの分類、要約、判定 | 4 |
毎月はじめに、明細をコピーして、ピボットで集計して、メールに貼る。この作業をボタン1つ（またはトリガーで完全に自動）にします。
毎月はじめに、明細をコピーし、ピボットで集計してメールに貼る。この作業に1〜2時間かかり、転記ミスも起きる。
申込や問い合わせが来たら、回答者に受付メールを返し、担当者に知らせ、シートに「未対応」と記録します。
問い合わせへの返信が遅れる。誰が対応したかが分からず、対応漏れが起きる。
タスク表を毎朝チェックして、期限が2日以内・超過しているものを担当者ごとに1通にまとめて送ります。
締切が近いタスクを、人が表を見て声をかけて回っている。抜けや遅れが出る。
シートに入った問い合わせを、生成AIのAPIで「分類・緊急度・要約」に整理します。緊急度が高いものはすぐにSlackへ知らせます。
問い合わせを全件読んで振り分けている。緊急の連絡に気づくのが遅れる。
予約の行をカレンダーの予定にし、予約者に確認メールを送ります。担当者の予定と重なっている予約は登録せず、「重複」と知らせます。
予約をシートからカレンダーに手で写している。ダブルブッキングや確認メールの送り忘れが起きる。
未発注の注文を仕入先ごとにまとめ、ひな形に流し込んでPDFにします。Driveに保存し、仕入先にメールで送り、注文に「発注済み」と記録します。請求書・見積書・領収書も同じ仕組みで作れます。
注文を見ながら、発注書のひな形に1件ずつ転記してPDFにしている。
「キーワード×地域」の条件ごとに企業情報のAPIを呼び、まだリストにない会社だけを追加します。手作業で検索して貼り付ける作業がなくなります。
営業リストを作るために、1社ずつ検索してコピー＆ペーストしている。
ECモールやレジから書き出したCSVを、フォルダに置くだけで取り込みます。列名や金額の書き方の違いをそろえ、重複した注文は除きます。
モールやレジごとにCSVの形式が違うので、毎回並べ替えてから貼り付けている。
受注日,受注ID,売上金額 2026/10/03,MA-201,"12,800円" 2026/10/09,MA-202,"5,400円" 2026/10/09,MA-202,"5,400円"
order_date,order_id,amount 2026-10-05,RB-77,3200 2026-10-12,RB-78,9800 2026-10-20,RB-79,4600
申込のたびに便（回）ごとの残りの席を数え、満席や締切を過ぎた便をフォームの選択肢から外します。すべて埋まったら受付を止めます。
予約の人数を数え、手でフォームを閉じている。定員を超えてしまうことがある。
在庫が発注点を下回ったときや、仕入れ価格が目標まで下がったときに、LINEのグループへ知らせます。同じ日に同じ通知は送りません。
在庫や価格を、毎日シートを開いて目で確認している。在庫切れに気づくのが遅れる。
資料請求のあとのフォローが担当者まかせで、忙しいと連絡が抜ける。見込みの高い人に気づくのも遅れ、他社に流れてしまう。
解約の連絡が来てから、利用が減っていたことに気づく。全員の利用状況を毎週見て回る時間はない。
平日夜・土日を中心に、週11〜20時間。ご連絡には原則24時間以内に返信します。
作って終わりにせず、現場の人が使い続けられること。お預かりしたデータは、了承なくAIツールに入力しません。