Python×GASで事務作業を全自動化——ルーティン業務から完全解放された実録

「ルーティン業務地獄」からの脱出

限られた人数で多くの社員を支える総務の現場では、毎月同じ作業を繰り返す「ルーティン業務」が膨大です。

• 月末：勤怠データの集計と確認
• 月初：経費精算の確認とリマインド送信
• 週次：備品在庫のチェックと発注判断
• 随時：各種申請フローの進捗確認

これらをすべて**「人間が毎回やる」前提で設計されていた**ことが、本来取り組むべき企画や改善業務を圧迫する最大の原因でした。

自動化の全体マップ

構築した自動化システムの全体像です。

[データソース]
スプレッドシート / Googleフォーム / メール

      ↓ GAS（データ取得・加工のトリガー）

[処理エンジン]
Python スクリプト（複雑な計算・判断ロジック）
Gemini API（テキスト解析・判断支援）

      ↓

[アウトプット]
Slack通知 / Gmailによる自動送信 / スプレッドシート更新

自動化①：勤怠集計レポート

所要時間の変化：月数時間 → 0分（完全自動）

月末になると自動でトリガーが走り、以下を実行します。

1. 勤怠管理スプレッドシートからデータ取得（GAS）
2. Pythonで残業時間・有休残日数・月次集計を計算
3. 異常値（残業時間の超過・有休消化率の停滞等）を検出
4. 部署別レポートをPDFで自動生成
5. 各部署長にメールで自動送信

# 勤怠異常値検出の一部（Claude Codeが生成）
def detect_overtime_anomaly(records: list[dict]) -> list[dict]:
   alerts = []
   for record in records:
       overtime_hours = record.get("overtime_hours", 0)
       if overtime_hours >= 80:
           alerts.append({
               "employee_id": record["id"],
               "name": record["name"],
               "overtime": overtime_hours,
               "level": "critical" if overtime_hours >= 100 else "warning"
           })
   return alerts

自動化②：経費精算リマインド

所要時間の変化：週数時間 → 0分

Googleフォームで受け付けた経費精算申請を監視し、承認が一定期間滞っている場合は承認者にSlack通知を自動送信します。

// GASのトリガー関数（毎朝実行）
function checkPendingExpenses() {
 const sheet = SpreadsheetApp.openById(SHEET_ID).getActiveSheet();
 const today = new Date();
 const data = sheet.getDataRange().getValues();

 data.forEach((row, index) => {
   if (index === 0) return; // ヘッダースキップ
   const submittedDate = new Date(row[1]);
   const status = row[4];
   const daysPending = Math.floor((today - submittedDate) / 86400000);

   if (status === "pending" && daysPending >= 3) {
     sendSlackReminder(row[3], row[0], daysPending); // 承認者ID・申請者名・日数
   }
 });
}

自動化③：備品発注アラート

所要時間の変化：週1時間 → 0分

在庫管理スプレッドシートの数量が閾値を下回ると、Amazonリンク付きで発注担当者にSlack通知が自動送信されます。Gemini APIが各備品の「消費ペース」を学習し、在庫がゼロになる日付を予測して事前アラートを送る機能も運用しています。

全体の成果

業務	月間工数（以前）	月間工数（自動化後）
勤怠集計	4時間	0時間
経費精算管理	8時間	0.5時間（確認のみ）
備品在庫管理	4時間	0時間
各種申請進捗確認	6時間	1時間
月間合計	22時間	1.5時間

年間換算で約240時間の削減を実現。少人数の総務チームに、実質1名分近い「思考のための余力」が生まれました。

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開発の舞台裏：泥臭いGASから「Claude Code」への進化

ここからは少し裏話になりますが、このシステムは一朝一夕でできたものではありません。

最初はプログラミングの知識もほぼゼロの状態から、ChatGPTに1行ずつコードを聞きながら泥臭くGASを組み上げるところからスタートしました。WordPressのPHPコードの修正も同様で、「このエラーは何？」「直したら別のエラーが出た」を何十回と繰り返すのが日常でした。1つの機能を追加するのに、AIとのやり取りが50回を超えることもざらでした。

2025年5月ごろからはWebアプリ開発にも着手しましたが、ここでも同じ泥臭さ。動いたと思ったら別の場所が壊れる、を繰り返しながらゼロから組み上げていきました。

転換点は2025年10月ごろのCodex導入です。コード全体の文脈を踏まえた提案が増え、「1行ずつ聞く」スタイルから少し前進できました。それでも複雑な処理では手戻りが多く、完成までの道のりは決して短くありませんでした。

そして2025年末のAntigravity、さらに最近のClaude Codeの活用で、状況が一変しました。

これまで継ぎはぎで作ってきたGAS主体のシステム、WordPressサイト、アプリ——これらすべてをClaude Codeで一気にアップデート。プロジェクト全体の構造を把握した上でコードの修正・改善を提案してくれるため、かつての「ChatGPTとの1問1答」とは比較にならないスピードで、品質と堅牢性を引き上げることができました。

これから始める人には、同じ遠回りをしてほしくありません。 最初からClaude CodeやAntigravityを使えば、あの泥臭い何十回ものやり取りを経ずに、同じゴールに辿り着けます。

まとめ

「プログラミングができない」は、もはや自動化の壁ではありません。 重要なのは、現場の痛みを理解し、業務の流れを言語化できることです。 「何を・いつ・どうやって・誰に渡すか」を明確に定義できれば、あとはAIがあなたの右腕となって、複雑なコードへと翻訳してくれます。まずは明日、自分が手作業で行う予定の「小さな通知」から自動化を始めてみませんか？