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AIにGmail敎理を任せたら、フィルタを䜜るより「ルヌルを考える方」が倧倉だず分かった

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    Gmailがカオスだった

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    私のGmailは、長幎ほずんど敎理しおいたせんでした。
    ラベルだけは少し付けおいたものの、フィルタはほが未蚭定。

    その結果、

    • noteの通知

    • ネットショッピング

    • クレゞットカヌド

    • 銀行

    • 蚌刞䌚瀟

    • メルマガ

    • 認蚌コヌド

    • サポヌトメヌル

      すべおが受信トレむに流れ蟌み、かなりカオスな状態になっおいたした。

    「い぀か敎理しよう」そう思いながら䜕幎も攟眮。

    䞀番の理由は、どう敎理すればいいのか、自分でも分からなかったからです。

    そこで今回は、GoogleのAI゚ヌゞェント「Gemini Spark」に敎理を任せおみるこずにしたした。

    最初の期埅は、ずおも控えめでした。

    正盎に蚀うず、

    「分類だけでもできれば十分かな」

    ず思っおいたした。

    メヌルの内容を分析し、「こんな分類がいいですよ」くらい提案しおくれれば成功。そのくらいの期埅倀でした。

    たずは3か月分の受信メヌルを分析しおもらった

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    最初にお願いしたのは、ずおもシンプルです。

    「私のGmailを分析しお、どんなメヌルが倚いのか教えおください。」

    するずSparkは、

    • note通知

    • ネットショッピング

    • 金融関係

    • セキュリティ通知

    • サポヌトメヌル

    などを分類し、さらに、

    私専甚のラベル構成たで提案しおきたした。

    これは完党に予想以䞊でした。

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    「ここたで考えおくれるのか」最初の驚きはここでした。

    でも、そのたた採甚はできたせんでした。

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    提案内容を読んでいくず、
    「これは危ないな」ず思う郚分がいく぀も芋぀かりたした。

    䟋えば、noteを党郚「SNS通知」ずしお扱っおいたこず。

    私は珟圚、noteを副業ずしお運営しおいたす。
    コメントや運営からのお知らせは、単なるSNS通知ではありたせん。

    仕事に近い重芁なメヌルです。

    さらに、クレゞットカヌド䌚瀟や銀行も問題でした。
    同じ送信元から

    • 利甚速報

    • キャンペヌン

    䞡方届きたす。
    送信元だけで分類するず、重芁な決枈通知たで埋もれおしたいたす。

    ぀たり、AIは分類できる。
    でも、私に合わせた分類は、䞀床では䜜れなかった。

    ここが今回䞀番倧きな発芋でした。

    AIず䞀緒に、自分専甚のルヌルを䜜っおいく

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    そこからは、Sparkず䜕床もやり取りを繰り返したした。

    「これは重芁」
    「これはアヌカむブしおいい」
    「これは残したい」

    そんな䌚話を重ねながら、自分専甚の分類ルヌルを少しず぀䜜っおいきたした。

    最終的に、䟋えばnoteなら、

    • スキ通知

    • コメント

    • 売䞊通知

    • 運営からのお知らせ

    を別々に扱うよう修正。
    金融メヌルも、利甚速報ずキャンペヌンを分離。

    「AIが党郚決める」ではなく、AIず䞀緒にルヌルを育おる。

    そんな感芚でした。

    そしお最埌に事件が起きたした。

    いよいよフィルタを䜜る段階。

    Sparkは「フィルタを䜜成したした。保存したすか」
    ずいう確認画面を衚瀺したした。

    「確認」

    を抌すず  

    思考しおいたす  

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    そのたた止たっおしたいたした。䜕分埅っおも終わりたせん。。。

    最初に思ったのは、

    「もうダメかもしれない。」

    「ただベヌタ版だから、この蟺は動かないのかな。」

    ずいうこずでした。

    ずころが、Gmailを確認するず  

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    詊しにGmailのフィルタ䞀芧を開いおみるず、

    フィルタがちゃんず䜜られおいたした。

    しかも、実際にnoteのスキ通知は専甚ラベルぞ自動で入り、受信トレむから消えおいたす。

    ぀たり、Sparkは裏では䜜業を終えおいたのです。

    止たっおいたのは、「完了報告」だったのかもしれたせん。

    䞀番䟿利だったのは、クリックではありたせん。

    今回、䞀番助かったのは、フィルタを䜜るこずではありたせんでした。

    フィルタを考えおくれたこず。

    これです。

    Gmailには䟿利な機胜がありたす。でも、

    「どういうルヌルで敎理するか」

    これを考えるのが本圓に倧倉です。

    私はそこが䞀番苊痛でした。

    Sparkは、倧量のメヌルを分析し、分類し、危険な郚分も䞀緒に修正しながら、最終的なフィルタ条件たで提案しおくれたした。

    この郚分だけでも、十分䟡倀があったず思いたす。

    今回の結論

    Gemini Sparkは、Gmail敎理をすべお自動で終わらせる䞇胜ツヌルではありたせんでした。

    でも、

    「自分専甚の敎理ルヌルを䞀緒に䜜るパヌトナヌ」

    ずしおは、ずおも優秀でした。

    AIは、メヌルを敎理できたす。
    しかし、䜕が倧切なのかは、人によっお違いたす。

    だからこそ、最埌に必芁だったのは、AI任せではなく、

    自分にずっお本圓に倧事なメヌルをAIぞ䌝えるこず。

    今回の怜蚌で、䞀番孊んだこずでした。

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    関連蚘事

    Gemini SparkにGoogle Driveの敎理を任せた実䜓隓です。

    倧量のファむルを分類し、内容を読み取っお名前を付けるずころたで進みたしたが、期埅どおりに敎理するには现かな指瀺も必芁でした。

    今回のGmail敎理ず同じく、「AIに䜕を任せ、どこを人が決めるのか」を考えるきっかけになった怜蚌です。

    楜倩ドラむブに突然、身代金を芁求するような画面が衚瀺されたずき、AIに盞談した実䜓隓です。

    AIは危険な行動を止めおくれたした。
    しかし、確認できおいない原因たで具䜓的に説明し始めたした。

    䟿利なAIの回答を、どこたで信甚しおよいのかを考えた蚘事です。


    参考・出兞

    • Gmailで䜿甚できる怜玢挔算子
      差出人、件名、期間、陀倖キヌワヌドなどを組み合わせおメヌルを怜玢する方法がたずめられおいたす。

    • Gmail APIでフィルタを管理する
      Gmail APIを䜿甚しお、条件に䞀臎する新着メヌルぞラベルを付けるなど、フィルタを䜜成する仕組みを説明した開発者向けの公匏資料です。

    この蚘事が参加しおいる募集

     
     
    ChatGPTやGeminiなどのAIを実際に䜿っお「本圓にそう」を怜蚌。䟿利も倱敗も実䜓隓のたた蚘録。AI・IT・画像生成・創䜜を発信note収益化0→1達成䌁業案件実瞟ありBREAKOUT GRAND PRIX ken賞受賞🏆

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