そもそも GAS とは？ 関数が苦手でも使える、広告レポートが毎朝ひとりでに更新される仕組み

こんにちは、広告データインフラ「Roboma（ロボマ）」のスタッフです。

広告ごとの CPA を毎朝管理画面で確認し、目標を超えたものをシートに書き写している方へ。 この確認と転記は、GAS（Google Apps Script）を使えばスプレッドシートの側で自動にできます。

GAS はプログラミングの仕組みですが、コードは AI に書いてもらえます。 この記事を書いている私も SQL は書けず、関数も得意ではありません。 それでも、ここで紹介する仕組みは AI に依頼しながら作れました。

この記事では、GAS でできることを関数との違いから整理し、AI に頼んで最初の1本を動かす手順までを説明します。

関数・GAS・BigQuery は、担当がちがう

同じ「自動化」でも、関数と GAS と BigQuery では受け持ちが違います。 たとえると次のような関係です。

• 関数は「電卓」。シートに並んだ数字を、開いたときに計算する

• GAS は「毎朝出社するアシスタント」。決まった時間に動き、数字を取りに行き、書き込み、知らせる

• BigQuery は「倉庫」。何年分もの広告データを置いておき、必要な分だけ集計して出す

広告ごとの CPA の判定は、関数でもできます。 =IF(D2>5000,"超過","") と書けば、目標を超えた行に印が付きます。

ただし、判定に使う数字を毎朝取ってくることは関数ではできません。 関数はシートを開くまで動かず、Slack やメールで知らせることもできないためです。 「データを取りに行く」「結果を知らせる」が必要な作業は、GAS の担当になります。

まずは、ご自身の作業を3つに分けてみてください。 計算するだけの作業は関数、毎回だれかが手を動かしている作業は GAS、データが多すぎてシートが重くなる作業は BigQuery。 GAS に分類された作業が、自動化できる候補です。

関数ではできない、GAS の3つの仕事

GAS が関数と違う点は3つあります。 広告ごとの CPA を毎朝監視する仕組みを例に、順番に見ていきます。

1つ目は、時間で動くこと。 GAS には「トリガー」という機能があり、「毎朝9時台に実行」のように決めておくと、シートを開かなくても実行されます。 前日分のデータが揃ってから動かしたいので、朝早すぎない時間に設定するのがおすすめです。

2つ目は、ほかのサービスとつなげること。 BigQuery から広告ごとの費用と CV を取得し、目標を超えた広告を Slack に投稿したり、担当者にメールで送ったりできます。 Gmail や BigQuery など Google のサービスは数行で呼び出せて、Slack にも投稿できます。 BigQuery からデータを取るための SQL も、AI に頼んで用意できるもののひとつ。

3つ目は、シートに書き込み、見た目を整えること。 取得した数字を決まった列に書き込み、目標 CPA を超えた行だけ背景を赤くする、といった処理ができます。 手作業でやっていた転記と色付けを、GAS に置き換えられます。

できる範囲には上限もあります。 Google の公式ドキュメントによると、1回の実行は最大6分。 トリガーで動かせる合計時間は1日あたり、無料の Google アカウントで90分、Google Workspace で6時間とされています（2026年10月時点）。 広告のモニタリングやレポートへの書き込みであれば、多くの場合この範囲に収まると思います。 何十万行もの集計は BigQuery で済ませ、GAS は結果を受け取るだけにすると、6分の上限にかかりにくくなります。

コードが書けなくても大丈夫。AI に頼んで1本目を動かす手順

GAS は無料で、Google アカウントがあればすぐに使えます。 最初の1本は次の4ステップで動かせます。

1. スプレッドシートを開き、メニューの「拡張機能」→「Apps Script」を選ぶ

2. Claude などの AI に、下の依頼文を渡してコードを書いてもらう

3. 出てきたコードをエディタに貼り、保存して「実行」を押す（最初はシートのコピーで試すと安心です）

4. 初回だけ出てくる承認画面で、アクセス先を確かめて許可する

AI への依頼文の例です。 シート名や目標 CPA を書き換えて、そのまま使ってください。

Google スプレッドシートで動く Google Apps Script を書いてください。

・対象のシート名：「CPA監視」
・A列：広告名、B列：費用、C列：CV数、D列：CPA（B÷C）
・目標CPA：5,000円
・やりたいこと：D列が目標CPAを超えた行の背景を薄い赤にする
・2行目からデータが入っていて、1行目は見出し
・初心者なので、貼り付け場所と実行方法も教えてください

AI に GAS を書いてもらうときのコツは4つです。

① シート名と列を具体的に伝える AI は、こちらのスプレッドシートの中身を見られません。 「CPA のシート」ではなく「シート名は CPA監視、D列が CPA」のように書くと、そのまま動くコードが返ってきやすくなります。

② エラーが出たら、そのまま貼り返す エラーの内容を自分で理解する必要はありません。 表示されたメッセージを全文コピーして「このエラーが出ました」と伝えれば、AI が修正したコードを返してくれます。

③ 承認画面の意味を知っておく 初回の実行では「承認が必要です」と表示され、アカウントを選ぶと「このアプリは Google で確認されていません」と出ることがあります。 自分で作ったスクリプトでは、よく表示される画面です。 「詳細」から先に進み、どのデータへのアクセスを求めているかを確認してから許可してください。

④ 小さく作って、足していく 「BigQuery から取得して、色を付けて、Slack に送る」をまとめて頼むと、うまく動かなかったときに原因が分かりにくくなります。 色付けだけ、次に通知、最後に BigQuery と、1つずつ追加していくのがおすすめです。 BigQuery を使うときは、エディタ左の「サービス」から BigQuery を追加する必要があります。この手順も、AI に聞けば画面のどこを押せばよいかまで教えてもらえるはずです。

まずは上の依頼文で、色付けの1本を動かしてみてください。

【実例】BigQuery の数値を、社内のレポートファイルに毎朝流し込む

同じように AI に依頼しながら作った、社内の仕組みを紹介します。

Roboma が BigQuery に出力している広告データを、GAS が集計し、社内のレポートファイルに数値だけを書き込む仕組みです。 集計用の SQL も AI に書いてもらいました。 月次・日次・曜日・媒体・キャンペーン・広告の各シートが、毎朝最新の数値に更新されます。 書き込み先は、社内だけで共有しているファイルに限っています。後で紹介するチェックリストの「社外と共有しているシートに、自動で書き込まない」に沿った運用です。

作ってみて分かったポイントは3つです。

① いつものテンプレートをそのまま使える GAS が書き込むのは数値と名称の列だけで、CVR や合計行はテンプレートの数式が計算します。 レポートの見た目を変えずに済むので、レポートを見る人も新しく覚えることがありません。

② 手作業のレポートと数値が合う 手作業で作ったレポートと照合し、表示回数・クリック・CV などの数値が合うことを確かめてから使い始めました。 自動化した直後は、一度手作業の結果と見比べておくと安心です。

③ ほぼ無料で動かせる GAS とスプレッドシートは無料です。 BigQuery は読み込んだデータ量に応じた料金ですが、毎月一定量までの無料枠があります。

動かす前に知っておきたい権限の話

GAS は、使う人の権限で Google ドライブや Gmail などにアクセスします。 仕組みを知らずに使うと、意図しないファイルに書き込んだり、思わぬ人に操作されたりするおそれがあります。 動かす前に、次の4つを確認してください。

• だれの権限で動くかを知っている トリガーで動く GAS は、トリガーを設定した人の権限で動きます。担当者のアカウントが無くなると止まることもあるので、だれが設定したかを記録しておきましょう。

• 編集者を絞っている スプレッドシートの編集者は、中のスクリプトも書き換えられます。社外の方には閲覧のみで共有しましょう。

• 社外と共有しているシートに、自動で書き込まない 書き込み先を間違えると、元に戻すのが難しくなります。自動で書き込むのは社内のファイルだけにして、社外共有のシートは内容を確認してから反映します。

• AI のコードを、そのまま信じない 承認画面で、Gmail の送信やドライブ全体へのアクセスなど、頼んでいない権限を求めていないかを確認します。コードが読めなくても「このコードは何にアクセスしますか」と AI に聞けば、日本語で説明してくれます。最初はシートのコピーで動かし、結果を確かめてから本番のシートで使いましょう。

先ほど紹介した社内の仕組みでは、書き込む前に毎回「一般公開されているファイルではないか」「書き込みを許可したファイル名か」をチェックしています。 1つでも当てはまれば、1セルも書き込まずに処理を止める作り。

まとめ

• 関数は計算、GAS は「取りに行く・書き込む・知らせる」、BigQuery は大量データの保管と集計を担当する

• GAS の強みは、時間で動く、ほかのサービスとつなぐ、シートに書き込む、の3つ

• コードも SQL も AI に書いてもらえる。シート名と列を具体的に伝え、エラーは貼り返し、小さく足していく

• 動かす前に、だれの権限で動くか、編集者はだれか、書き込み先は社内か、を確認する

まずは、CPA の色付けの1本から試してみてください。

弊社では、AI で簡単に広告データを分析できる環境を構築する支援を行っています。 GAS を使ったレポート自動化の構築支援も承っています。

「複数の広告媒体をまとめて分析したい」「BigQuery の広告データを、いつものレポートに自動で流し込みたい」「GAS を使ってみたいけれど、自分で作るのは不安」という方は、無料相談も行っておりますのでお気軽にご相談ください。

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