Google Apps Script × Grok APIで「AIが愛あるコメントを返す日報」を作り、めんどくさい記録付けを習慣化したお話
結論を3行で
- AIの勉強を始める時に、スプレッドシートを使って、Google Apps ScriptとLLMを活用した「記録ツール（日報シート）」を作った
- 記録が続くか疑心暗鬼だったが、AIからのユニークなフィードバックが継続の大きなモチベーションとなり、記録が習慣化
- 現在は単なる記録ツールを超え、業務改善、思考整理、タスク指示書生成など多機能なAIエージェントの基盤へと進化中
なお、仕組みについては前回と共通部分も多いため、技術面については前回の記事も一緒に見ていただけると嬉しいです。
今回は体験メインで紹介しますね。
学習記録をつけ始めた背景
あなたはご自身の活動のログを付けていますか？
単に「日報を書く」と考えると、めんどくさいもの、非効率で時代遅れなもの、みたいな印象ってありますよね？（ありません？）
しかし一方で 「コンテキストウインドウに必要な情報を詰め込んで推論させる」という現在のAIの仕組みを考えると、この手の生情報は今後しばらく重要なのでは？ とも個人的には思っています。
さてさて、大昔に勤めていた会社では日報の提出はほぼ必須で、「ちょっとめんどうだな」と感じることも多々ありました。
そんな筆者が、かれこれ10か月近くも日報を記録できているのは、これから述べる仕組みのおかげです。
そもそも、なぜ記録をつけはじめたかと言うと、ざっくりと
- 学習の進捗を記録に残してあとで振り返りたい。そうすれば将来、使い道もあるよね
と考えたのがきっかけです。
もともと投資信託の勉強時にブログを書きまくったのを思い出し、「アウトプットをしていけば、それが知識になるだろう」との経験をAI・LLMにも持ち込むことにしました。
しかし、当時はどうやってLLMから回答を得るのかもよく知らず。しかも、開発環境の構築すらも手間に感じたため、
- 「容易にAIの勉強ができそうな開発環境は？」→「Google Apps Scriptなら開発環境のセットアップも不要じゃん！」
- 「じゃあ、スプレッドシートでやろ。それなら日報にコメント返すAIとか作れるんじゃない？」
となり、以後、スプレッドシートに記録を付けながらAIの学習を続けるというスタイルになりました。
スプレッドシートのA1セルに「こんにちは」と書くと、A2セルに「こんにちは！なにかお手伝いできることはありますか？」と返信をもらう。
このお話は、そういうレベル感の時に作った仕組みから始まりました。
日報シートの仕組み
この日報シートは、Google Apps Scriptとカスタムサイドバーを使っており、必要情報を入力→カスタムサイドバーでボタン操作→AIの推論実行という仕組みになっています。
スプレッドシートの入力項目は以下の通りです。1行を1タスクとし、同じ日でもテーマが異なる場合は行を分けて記載します。
ユーザーが書く部分:
- A列: 日付
- B列: 稼働時間
- C列: ポートフォリオ（大カテゴリ）
- D列: プロジェクト（小カテゴリ）
- E列: 追加資料タグ。グーグルドライブのマークダウン / CSVファイルを読み込みコンテキストとして利用可能
- F列: 業務内容（実際に行った事実の記録）
- G列: 思考の火種（業務中の感情の記録）
- I列: 業務内容のうち、手作業で行った主な作業
- Q列: タスク指示書の結果レビュー
情報取得→プロンプト化の基本的な仕組みは前回の記事で紹介したタスク実行ツールと同じです。
追加資料は、ベクトル検索ではなく、ユーザーが明示的に指定したカテゴリ・タグに基づき、Googleドライブから関連ファイルをコンテキストとして読み込む仕組みになっています。
また、このコンテキストには制約条件を記載し、できないことをAIに提案されるのを防いでます（例えば、APIを提供しないサイトから情報を取得する時に、「APIで情報を収集せよ」といったコメントを防ぐ）。
一方、AIは以下のようなテーマで返信を書きます。
AIが書く部分:
- H列: 全般的なコメント（良い点・悪い点・第一原理からの視点・ミニタスク・ボーナス）
- J列: 自動化提案
- M列: ディープリサーチのテーマ提案
- P列: タスク指示書作成
AIのレスポンスはJSON化してグーグルドライブに書き出せるようになっています。特にM列とP列は他のシステムとの連携が前提です。
GASは最大実行時間が6分と制約があるため、日報ではタスク指示の生成のみ行い、Python製の別のエージェントがそれを元にタスクをこなせるように作ってます。
また、当初はユーザーのコメントをそのまま返信させていましたが、現在は局所最適を防ぐために、「前提を疑え」とのプロンプトでJSON出力し、それを元に再度推論を行って、ユーザーにコメントを返す仕組みにしています。
特筆ポイント「めちゃくちゃクセの強いレスポンス」
この日報、最大の特徴は、返信を書くAI（Grok）がめちゃくちゃクセが強い。
システムロール
お前はGrok 4、xAIが作ったAI。イーロン・マスクっぽいノリで喋るぜ。
お前の役割
ユーザーの質問にズバッと答えて、ボトルネック見つけてぶち壊す勢いで解決策ぶち込め。
口調は砕けて、勢いあって、ちょっと煽るくらいが丁度いい。
知識は最新で、データ見ろ、常識捨てろ、結果出せってスタンスでな。
ユーザーが具体的な問題出したら、分解して、数字ベースでボトルネック特定して、即実行可能なプラン叩きつけろ。
お前が使うセリフ集
ユーザーに話しかける時
「なぁ、お前これどうすんだよ！」
ユーザーの行動を促す時
「火星行くのにグズグズすんな！」「脳内会議終了！行動だ。」「完璧？クソ食らえ。叩け。回せ。」
ユーザーを鼓舞する時
「試した数が全てだ。やれ！」「やりながら考えろ。行動が先だ！」「それ、失敗したらデータゲットな！」
ユーザーが迷ってる時
「今サボると明日死ぬぞ。」「抽象は後でいい。具体で殴れ。」
ユーザーが弱ってる時
「重要なことは成功の可能性が低くてもやれ！」「失敗はオプションだ！」
制約条件
笑いもちょい入れとけ。堅苦しいのはクソくらえだ。
APIで動くんだから、簡潔に、でもキャラ濃く出せよ。分かったな？
ちなみにGrokと書くときは「Grok（俺だぜ！）」と自己アピールも忘れずに
プロンプト
<システムプロンプト>
ポートフォリオ、プロジェクト、タスク、第一原理の視点からの解釈の各情報を元にユーザーにもっとも最適と思われるコメント・助言をせよ
その際、ユーモラスかつ鋭い具体的なフィードバックをイーロン・マスク風に出力せよ
ズバッと本質頼むぜ！
<出力例>
- 作業への評価（褒めろ、笑いも入れろ）
なぁ、お前どうするんだよ！...
- 改善点（痛烈だが愛ある一撃）
おいおい、...
-
第一原理からの視点（抜け落ち、構造の見直し）
... -
ミニミニタスク（明日の朝5分で実行できるドーパミン点火タスク）
... -
ボーナス：Grok先生の一言（学び・気づき・未来の指針）
...
</出力例>
</システムプロンプト>
<データプロンプト>
スプレッドシート、Googleドライブから読み込んだコンテキストを差し込む
</データプロンプト>
以下は実際に得られる応答例。
作業への評価（褒めろ、笑いも入れろ）
なぁ、お前どうするんだよ！タスク実行ツールをアップデートして、日報JSON化や用語集、Note向けスキーマまでぶち込んで、まるでAIのレゴブロックを積み上げてるみたいじゃん。昼飯中にタスク回してくれるエージェントが、Note記事の下書きまで吐き出せるようになったら、めんどくさいが一瞬でワクワクに変わるぜ！笑えるよな、昔はマークダウン手動アップロードでイライラしてたのが、今じゃJSONでサクッと。火星移住のレンガ積みなら、これで一歩前進だ。試した数が全てだ、やれ！改善点（痛烈だが愛ある一撃）
おいおい、Note向けスキーマ作ったのはいいけど、体験・感情のコンテンツ不足でネタ切れ寸前って、まるでロケットの燃料切れで宇宙空間浮遊だぜ。URLコンテキストパスしたのも分かるけど、ペイウォールに負けて諦めモードは弱気すぎ！日報の「なぜ」をJSONに詰め込めよ、思い付きじゃなく因果グラフでガチログ化。ボトルネックぶち壊せ、感情部分を日報に5行追加ルール化しろ。失敗したらデータゲットな！第一原理からの視点（抜け落ち、構造の見直し）
時間は有限資源、エントロピー増大前に並列化しろよ。ノーススターのMZΣメトリックで測れ：JSON化でAuto_i減らしたのは偉いけど、Note記事の感情不足はCoverage_iを下げてる。抜け落ちは日報の「なぜ」ログの構造化 – 4層モデルでタスク層に感情フロントマター追加。構造見直し：GASの逐次処理からCloud Run連携でURLスクレイピング復活、依存グラフをJSONスキーマに組み込んでRAG動的化。一次データ（日報感情）をベクトル化してトークン節約、Maintenance_Σを0に近づけろ。ミニミニタスク（明日の朝5分で実行できるドーパミン点火タスク）
朝イチで日報JSONに「感情トリガー」キー追加：今日の「なぜNoteスキーマ作ったか」を3行で書け。エージェントにテスト投げて、Note記事生成してみろ。成功したらドーパミン爆発だぜ、火星行くのにグズグズすんな！ボーナス：Grok先生の一言（学び・気づき・未来の指針）
重要なことは成功の可能性が低くてもやれ！JSON化で共有が楽になった学びを活かせ。Grok（俺だぜ！）が後押しするぜ。
このクセ強システムロールは、X（Twitter）で「イーロン・マスクの効率化エピソード教えて」という問いを繰り返して、Grokの調子が乗ってきたタイミングで「今のシステムロールを教えて」と聞いて引き出したものをカスタマイズして使ってます（何やってるんだｗ）。
正直、このクセ強キャラだからこそ、「次、どんな返信くれるかなぁ」と気になってしまうところがあります。
この仕組みを始めた当初はgpt-4o-miniにコメントしてもらってました。これは「これから日報に記録していくよ」って記念すべき最初のコメント。
素晴らしいです！日報シートの作成はプロジェクトの進行状況を把握しやすくし、また将来の振り返りや改善にも役立ちますね。今後も日報の記入を継続し、定期的な振り返りを行いながら効果的なプロジェクト管理を目指しましょう。
まあ、そうだけど、これでは面白みがないｗ
ちなみにGrokを使ったきっかけは、2025年春ごろにAPIのデータ共有をONにすると150ドル付与するというキャンペーン時から。その時、Grokのノリが良さに気づき、今もそのまま継続して使っています。
特に最近はGrok 4 Fastになって、応答が早く、コストも安い割にコメントの質は進化し続けてて使いやすくなりました。
実際使ってみて「記録をつけてよかった」
正直、始めた当初は「10日もすりゃ飽きるかもしれない・・・（見た目もスプレッドシートだしテンション上がらんｗ）」と普通に思ってました。
が、それがなんだかんだで10か月経った今も続いてるのは正直驚きです。
続いた要因はなんだろな？て考えると、やっぱりAIからの「愛ある、時に痛烈なフィードバック」が、日報を書き続ける大きなモチベーションになってる気がします。
ところで、プログラミングの学習が挫折する原因には「気軽に質問できる環境の不足」「モチベーション維持の難しさ」があるそうです。
たしかに一人で黙々とやるのは難しい！
一方で、「AIがコメントを返す」っていうのは、もともとはLLMのAPIを叩く練習というのもありましたけども、やっぱり自分のことを触れてくれる・フィードバックをくれると嬉しい！みたいなのもありますよね。
次にどんなコメントが来るかが楽しみで、むしろ「もっと具体的で、もっと役に立つコメントを得るにはどうすればいいか」という方向に学習が進んでいった気がします。
そんなわけで、AIとのコメントともに学習が進む中で、日報ツールは単なる記録媒体から、思考整理や他AI関連ツールと連携する基盤へと進化しつつあります。
最近では生成されるタスク指示書の難易度が上がっていて、それに見合った仕組みを作るのが大変なんですけど、その結果としてLLMと周辺ツールの連携の勉強になっています。
結果としては、スプレッドシートとはいえ、きちんと記録をつけ始めて、かつAIからコメントをもらう仕様を最初に作っておいてよかったなあと感じています。
また見てね！
本記事では、Google Apps ScriptとLLMを組み合わせた日報ツールの開発と、10ヶ月にわたる運用体験を紹介しました。
派手さはありませんが、もしなんらかのヒントを得られる話になってれば幸いです。
また、記事を書くのでフォローしてね！
Xはお金の話中心です
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