はじめに
私はプログラミングの知識はほぼありませんが
現在はAIを利用することで
簡単にツールを開発できるようになりました。
この記事では
Python と Google Apps Script(GAS)を使い、
リサーチと出品を最小労力で回す
実践向けミニAIツールを3つ紹介します。
誰でも30分〜1時間で動くレベルの
“ライトな作り方” までまとめたので
まずは気になるものから試してみてください。
ツール開発 前提の考え方
・データの自動収集:CSV⇆スプレッドシートで一元化。
・AIは判定役:人間の勘と経験をテキスト化してGPTに委任。
・1クリック運用:ボタン or 時刻トリガーで全自動。
事例①:Pythonでオークファン自動入札予約ツール
オークファンプレミアムの
「終了3分前に○円で入札」機能を
自己流でカスタマイズ。
簡単な作り方
import schedule, time, os
from selenium import webdriver
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
BID_PRICE = int(os.getenv("MAX_BID"))
URL = os.getenv("AUCTION_URL")
def place_bid():
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(URL)
# ログイン → 入札フォームへ移動
driver.find_element('id','bidPrice').send_keys(BID_PRICE)
driver.find_element('id','submitBid').click()
driver.quit()
schedule.every().day.at("23:55").do(place_bid)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
① .env
に最大入札額とURLを保存。
② ChromeDriverを PATH に置き、
③ schedule
で実行時間を予約するだけ。
事例②:GASで作ったヤフオク落札数表示ツール
Google スプレッドシートに
検索キーワード別の直近30日落札数を自動表示。
簡単な作り方
// スプレッドシートのA列にキーワード
function fetchYahuokuSold() {
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
const kw = sheet.getRange("A2:A").getValues().flat().filter(String);
kw.forEach((word,i) => {
const api = `https://auctions.yahooapis.jp/AuctionWebService/V3/search?query=${encodeURIComponent(word)}&results=0&closed=1`;
const xml = UrlFetchApp.fetch(api, {muteHttpExceptions:true}).getContentText();
const sold = xml.match(/(\d+)<\/totalResultsAvailable>/)[1];
sheet.getRange(i+2,2).setValue(Number(sold));
});
}
// 1日1回のトリガーを設定
落札数が一目でわかるので、
回転率の高い商品だけを狙い撃ちできます。
事例③:GAS×ChatGPTでAIキーワード調整ツール
スプレッドシートに貼った
商品タイトルを GPT-4o に渡し、
SEOを保ちつつ 40〜50 文字に圧縮。
簡単な作り方
const KEY = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("OPENAI_KEY");
function polishTitle() {
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
const titles = sheet.getRange("A2:A").getValues().flat().filter(String);
titles.forEach((t,i)=>{
const prompt = `次の商品名を50文字以内で重複語を削除しSEO最適化してください:${t}`;
const res = UrlFetchApp.fetch(
"https://api.openai.com/v1/chat/completions",
{
method:"post",
contentType:"application/json",
headers:{Authorization:`Bearer ${KEY}`},
payload:JSON.stringify({
model:"gpt-4o-mini",
messages:[{"role":"user","content":prompt}],
max_tokens:120
})
}
);
const polished = JSON.parse(res).choices[0].message.content.trim();
sheet.getRange(i+2,2).setValue(polished);
});
}
// メニュー → スクリプトトリガーで「シート編集時」に紐づけ
タイトル編集の手間が激減し、
ミスタイプもゼロになります。
まとめ
データ取得→AI判定→通知の流れを
Python と GAS の組み合わせなら
少ないコード量で実装できます。
まずは “一番面倒な作業” を1つ選び、
今日紹介したサンプルを土台に
自分仕様へカスタマイズしてみてください。
せどりは効率化が必須ですが、
開発がAIで簡単にできるようになったので
これを使わない手はありません。
ツールで時間を生み、
リサーチと戦略に集中しましょう!
ちなみにこの記事も
私の文体を読み込ませた
AIでほぼ自動で作っています。
(一部修正はしています。)