GAS(Google Apps Script)で案件を獲得するまでの学習ロードマップ|生成AIを使って効率的に学習をする方法。

GAS
Business concept. Improving productivity, reliability and business processes. Automation concept

一時期Google Apps Scriptを使った案件をこなしたことがある。

一般的によく使われているスプレッドシートやGoogleDriveに関する作業を自動化できる手段なので、多くの需要がある。

生成AIを使うことによってハードルがかなり下がっているから、習得すると結構世界が変わる。

この記事のゴール

今回紹介するロードマップをクリアすることで、データの整形業務や、スプレッドシートを使った見積書の自動発行などさまざまな業務を自動化できる。

それだけじゃなくて、今回のロードマップを実行して、自分は案件を獲得して、実際に納品まで行うことができた。

実際に仕事として受けることができるレベルまでの知識をつけるためのロードマップについて解説する。

GAS(Google Apps Script)とは?

Googleが提供するクラウドベースのスクリプト言語で、Googleのサービスを自動化・拡張することに使える。

特徴

  • JavaScriptベース だから初心者でも学びやすい
  • Googleの各種サービスと連携 できる(例:スプレッドシートのデータを自動で処理、Gmailを自動送信)
  • クラウドで動作 するのでインストール不要
  • 無料で使える(一部制限あり)

できることの例

  • スプレッドシートのデータを自動更新
  • メールの自動送信
  • フォームの回答を整理・通知
  • 外部APIと連携(ChatGPTと接続など)

要するに、GASを使うことによってGoogleのツールをカスタマイズして作業を自動化することができる。

ロードマップ

ステップ1|まずは動画をみる<基本編>

自分の動画じゃなくて恐縮だが、以下の動画を自分はお勧めしている。

内容としてはツールや言語の基本的な最初の一歩を説明している動画。

生成AIを使うと、わからないことをいろいろ聞くことはできるんだけど、最初の一歩は動画を見た方がいい。

というのも、ツールのセットアップとかは動画を見ながらじゃないと詰まることが多いから。

動画を見て学習する際のコツがある

  • 手を動かしながら動画を見る
    • 動画内で講師がやっていることは基本的に全部実際にやってみる
  • 覚えようとしない
    • ここでの目標はツールになれることや、実際に触ってみること。
    • 文法は覚えようとするのではなく、なんとなく「こんなものがあるんだ」程度で良い

ステップ2|またまた動画をみる<応用編>

「実際に何かを作る」or「実際に自動化をしてみる」という内容の動画を見てどんなふうに開発を進めていくのかを体感する。おすすめは以下の動画。

これも手を動かしながらやることが大事で、完成する何かを一つ作ってみるという経験が大事。

ステップ3|実際に自動化できそうなものを業務の中で探す

いつもやっている業務で自動化できないものがないかを探してみる。 実はここが結構難しくて、コツがいる

コツとしては

  • とりあえず「GAS 自動化」とかで検索してみる
  • ChatGPTに「GASを使って業務を効率化したい。アイデアはないか」と聞いてみる
  • 「毎回同じようなことをやっている業務」を思いつくだけ出してみる

こんな感じ。

おすすめはChatGPTに聞くことで、「こんなことは流石にできないよな〜」って思ったことでも案外対応可能だったりする。

Googleで検索するくらいのノリでChatGPTに聞いてみることをお勧めする。

ステップ4|実際に作って発信する

わからないことはChatGPTに聞けばいいので、とにかくいろんなものを自動化していく。 で、その成果を人に発信するのが重要。

自分はSNSとかブログとかでの発信じゃなくて、知り合いのフリーランスの人とかITコンサルとかしている先輩とかに「GASでこんなことしててめちゃめちゃ面白いんですよね」的なことを伝えてたら、そこからの縁で案件に繋がったところがある。

もし繋がりがない場合にはSNSとかクラウドソーシングを使ったりして小さな案件をこなしていくのがいいと思う。

まとめ

今回は案件を獲得するレベルまでGASを学習するためのロードマップを開設した。 生成AIの登場でスキルを習得するハードルは下がり続けている。

だからこそ、トライすることが必要だし、自動化できるというアイデアが大事だし、何よりも情報をキャッチアップして行動していくことが必要になる。

AIを使って読者の能力が拡張されることを願っている。

東京在住の25歳。
後先は考えないタイプで、高校受験、東大受験(現役・浪人)ともに併願なしで挑んでました。
東京大学文科1類に運良く合格。法学部に進みましたが、一番面白かったのはICT系・芸術の授業でした。
興味が続かずに弁護士にはならず、ITベンチャー企業で働いています。
動画編集、プログラミング、最近はAIなど色々やってます。

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