PythonとGASで作る!せどり効率化AIツール3選

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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)

.env に最大入札額とURLを保存。
② ChromeDriverを PATH に置き、
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。)