1. はじめに：AIに丸投げしても、動くコードは出てこない？
これまで在庫管理システムや進捗管理Botを自作してきましたが、これらはすべて**Google AI Studio（Gemini）**を使って作成しました。
AIを使えば、本来なら数日かかるコーディングが数分で終わります。しかし、初心者がやりがちな「〇〇のコードを書いて」という短い指示（プロンプト）だけでは、エラーばかりで動かないコードが返ってくることが多々あります。
今回は、私が現場で実際に使っている、**Google Apps Script（GAS）を正確に生成させるための「プロンプトのコツ」**を紹介します。
2. コツ1：スプレッドシートの「構造」を正確に伝える
GASの開発において、AIが一番迷うのは「どの列に何のデータがあるか」です。
- ダメな例： 「在庫管理のコードを書いて」
- 良い例： 「以下のスプレッドシートの構成で、入庫ボタンを押した時にA列の日付とB列の個数を更新するコードを書いてください。
- A列：日付
- B列：製品名
- C列：現在の在庫数」
このように、「どのセル（列）を操作するか」を具体的、かつ箇条書きで伝えるのが最大のポイントです。
3. コツ2：AIに「役割」を与える
指示の冒頭でAIに役割を与えると、出力の精度が劇的に上がります。
- 追加する一文： 「あなたは、Google Apps Script（GAS）と製造現場のDXに精通したシニアエンジニアです。現場の人間が使いやすく、エラーが起きにくい堅牢なコードを書いてください。」
これだけで、エラー処理（例外処理）が含まれた、より実用的なコードが生成されるようになります。
4. コツ3：「一度にすべて」作らせない
複雑なシステムを一度に作らせようとすると、AIは混乱してバグを出しやすくなります。
- まず「データを入力する機能」だけを作らせる。
- 動くことを確認してから「Google Chatに通知する機能を追加して」と指示する。
このように、**機能を小分けにして段階的に開発（プロンプトを重ねる）**ことが、完成への近道です。
5. まとめ：AIを味方につければ、現場のDXは加速する
Google AI Studioは、私たちの「やりたいこと」を形にしてくれる強力なパートナーです。しかし、それを活かすも殺すも、私たちが出す「指示（プロンプト）」次第です。
今回紹介した3つのコツを意識するだけで、生成されるコードの質は劇的に変わります。皆さんもぜひ、AIとの対話を楽しみながら、現場の「不便」を解決するツールを自作してみてください。
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