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@Miraigent(Daisuke Matsumoto)

初回相談フォームをAI導入診断キューに変えるGoogleスプレッドシートとGAS実装

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この記事は、初回相談フォームの回答を、AI導入の優先度、注意点、人間確認の有無まで見える診断キューに変えるための実装メモです。

AI APIは呼びません。Googleフォームとスプレッドシート、Google Apps Scriptだけで、フォーム回答を「そのまま読むログ」から「次に確認するべき診断キュー」へ変換します。

作るもの

Googleフォームの回答シートから、次の2枚のシートを作ります。

  • consultation_responses: 初回相談フォーム回答
  • diagnosis_queue: AI導入診断キュー
  • diagnosis_rules: 判定ルール

完成形は、初回相談を受けたあとに、どの相談を先に見るか、どの情報はAIへ渡さないか、どの担当者が確認するかを小さく揃える台帳です。

Googleフォームとスプレッドシートで無料診断の受付ログを作る流れ

なぜ初回相談フォームを診断キューにするのか

AI導入相談の入口では、次のような回答が混ざります。

  • 問い合わせ対応を早くしたい
  • FAQを整えたい
  • 営業メモをCRMへ残したい
  • 予約や日程調整を自動化したい
  • 社内ナレッジを検索しやすくしたい
  • 個人情報や契約情報を含む可能性がある
  • そもそも何から始めるべきかわからない

フォーム回答をそのまま読むだけだと、担当者は毎回同じ判断をします。

  • これはどの業務領域か
  • AI化の前にフォームやFAQを直すべきか
  • 人間確認が必要な内容か
  • 個人情報や契約情報が混ざっていないか
  • 次に聞くべき質問は何か

診断キューを作る目的は、AIで自動回答することではありません。

初回相談を「読む」だけで終わらせず、導入順、確認者、注意点、次アクションへ分解することです。

consultation_responses シート

Googleフォームの回答シートは、例として次の列を想定します。

列 項目 例
A timestamp 2026/06/28 11:18
B response_id RES-20260628-001
C company_name 株式会社サンプル
D contact_email info@example.com
E business_area 問い合わせ対応
F current_tool Googleフォームとスプレッドシート
G monthly_volume 80
H pain_point 返信漏れとFAQ不足
I contains_sensitive いいえ
J desired_outcome まず問い合わせを整理したい
K free_text 料金や導入手順の質問が多い

ここで重要なのは、自由記述だけに頼らないことです。

月間件数、業務領域、現在の管理方法、センシティブ情報の有無を分けておくと、AI導入前の優先度を機械的に見やすくできます。

diagnosis_rules シート

判定ルールは、スプレッドシート上で編集できるようにします。

rule_key field match_type keyword score risk_flag next_action
inquiry_area business_area contains 問い合わせ 3 false FAQ候補と返信下書き条件を確認
high_volume monthly_volume gte 50 2 false 月間件数が多いため優先確認
sensitive contains_sensitive equals はい 0 true AI投入前に人間確認
contract_keyword free_text contains 契約 0 true 契約条件を含む可能性として確認
crm_tool current_tool contains CRM 1 false CRM項目とステータスを確認

ルールは複雑でなくて構いません。

最初はキーワード、数値しきい値、危険フラグだけで十分です。

diagnosis_queue シート

GASで生成する診断キューです。

項目 例
created_at 2026/06/28 11:20
diagnosis_id DIA-20260628-001
source_response_id RES-20260628-001
priority_score 5
workflow_area 問い合わせ対応
risk_level low
human_review_required false
suggested_first_step FAQ候補ログと問い合わせ分類を作る
reviewer operations_owner
status waiting_review
decision_note 月間件数が多く、問い合わせ対応が主課題

診断キューは、営業管理のためだけではなく、AI導入前の整理にも使います。

どの相談を先に見るかだけでなく、どこまでAIに任せてよいかを判断する入口になります。

GASコード

次のコードは、フォーム回答から診断キューを作る最小実装です。

const SHEETS = {
  responses: 'consultation_responses',
  rules: 'diagnosis_rules',
  queue: 'diagnosis_queue',
};

function buildDiagnosisQueue() {
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  const responseSheet = ss.getSheetByName(SHEETS.responses);
  const rulesSheet = ss.getSheetByName(SHEETS.rules);
  const queueSheet = getOrCreateSheet_(ss, SHEETS.queue);

  const responses = readObjects_(responseSheet);
  const rules = readObjects_(rulesSheet);
  const existingIds = getExistingSourceIds_(queueSheet);
  const now = new Date();
  const output = [];

  responses.forEach((response) => {
    if (!response.response_id || existingIds.has(String(response.response_id))) {
      return;
    }

    const diagnosis = evaluateResponse_(response, rules, now);
    output.push(toQueueRow_(diagnosis));
  });

  if (queueSheet.getLastRow() === 0) {
    queueSheet.appendRow([
      'created_at',
      'diagnosis_id',
      'source_response_id',
      'priority_score',
      'workflow_area',
      'risk_level',
      'human_review_required',
      'suggested_first_step',
      'reviewer',
      'status',
      'decision_note',
    ]);
  }

  if (output.length > 0) {
    queueSheet
      .getRange(queueSheet.getLastRow() + 1, 1, output.length, output[0].length)
      .setValues(output);
  }
}

function evaluateResponse_(response, rules, now) {
  const matchedRules = rules.filter((rule) => matchesRule_(response, rule));
  const score = matchedRules.reduce((sum, rule) => sum + Number(rule.score || 0), 0);
  const hasRisk = matchedRules.some((rule) => String(rule.risk_flag).toLowerCase() === 'true');
  const workflowArea = response.business_area || '未分類';

  return {
    createdAt: now,
    diagnosisId: buildDiagnosisId_(now, response.response_id),
    sourceResponseId: response.response_id,
    priorityScore: score,
    workflowArea,
    riskLevel: hasRisk ? 'needs_review' : score >= 4 ? 'medium' : 'low',
    humanReviewRequired: hasRisk,
    suggestedFirstStep: buildFirstStep_(response, matchedRules, hasRisk),
    reviewer: hasRisk ? 'operations_owner' : 'cs_owner',
    status: 'waiting_review',
    decisionNote: matchedRules.map((rule) => rule.next_action).filter(Boolean).join(' / '),
  };
}

function matchesRule_(response, rule) {
  const field = String(rule.field || '');
  const value = response[field];
  const keyword = String(rule.keyword || '');
  const matchType = String(rule.match_type || 'contains');

  if (matchType === 'contains') {
    return String(value || '').includes(keyword);
  }

  if (matchType === 'equals') {
    return String(value || '') === keyword;
  }

  if (matchType === 'gte') {
    return Number(value || 0) >= Number(keyword || 0);
  }

  return false;
}

function buildFirstStep_(response, matchedRules, hasRisk) {
  if (hasRisk) {
    return 'AI投入前にセンシティブ情報と人間確認条件を確認する';
  }

  const area = String(response.business_area || '');

  if (area.includes('問い合わせ')) {
    return '問い合わせ分類、FAQ候補、人間確認ルールを作る';
  }

  if (area.includes('営業') || area.includes('CRM')) {
    return 'CRM項目、ステータス、送信抑止リストを確認する';
  }

  if (matchedRules.length === 0) {
    return '業務領域と導入目的を追加ヒアリングする';
  }

  return '業務棚卸しと自動化しない範囲を確認する';
}

function toQueueRow_(diagnosis) {
  return [
    diagnosis.createdAt,
    diagnosis.diagnosisId,
    diagnosis.sourceResponseId,
    diagnosis.priorityScore,
    diagnosis.workflowArea,
    diagnosis.riskLevel,
    diagnosis.humanReviewRequired,
    diagnosis.suggestedFirstStep,
    diagnosis.reviewer,
    diagnosis.status,
    diagnosis.decisionNote,
  ];
}

function readObjects_(sheet) {
  const values = sheet.getDataRange().getValues();
  const headers = values.shift().map((header) => String(header).trim());
  return values
    .filter((row) => row.some((cell) => cell !== ''))
    .map((row) => Object.fromEntries(headers.map((key, index) => [key, row[index]])));
}

function getExistingSourceIds_(sheet) {
  if (sheet.getLastRow() < 2) return new Set();
  const values = sheet.getRange(2, 3, sheet.getLastRow() - 1, 1).getValues();
  return new Set(values.map((row) => String(row[0])));
}

function buildDiagnosisId_(date, responseId) {
  const ymd = Utilities.formatDate(date, 'Asia/Tokyo', 'yyyyMMdd');
  const suffix = String(responseId).replace(/[^0-9A-Za-z]/g, '').slice(-6);
  return `DIA-${ymd}-${suffix}`;
}

function getOrCreateSheet_(ss, name) {
  return ss.getSheetByName(name) || ss.insertSheet(name);
}

サンプルルール

diagnosis_rules は、最初は次のような内容で始められます。

rule_key,field,match_type,keyword,score,risk_flag,next_action
inquiry_area,business_area,contains,問い合わせ,3,false,FAQ候補と返信下書き条件を確認
high_volume,monthly_volume,gte,50,2,false,月間件数が多いため優先確認
sensitive,contains_sensitive,equals,はい,0,true,AI投入前に人間確認
contract_keyword,free_text,contains,契約,0,true,契約条件を含む可能性として確認
crm_tool,current_tool,contains,CRM,1,false,CRM項目とステータスを確認

診断キューで見るべき項目

診断キューができたら、次の順に見ます。

観点 見ること
human_review_required AIへ渡す前に人間確認が必要か
priority_score 先に対応すべき相談か
workflow_area 問い合わせ、CRM、FAQ、営業などの領域
suggested_first_step どの台帳やルールから作るか
decision_note なぜその判断になったか

スコアは厳密な評価ではありません。

担当者が最初に見る順番と、確認漏れを減らすための並び替えに使います。

AIへ送らない情報を先に分ける

初回相談フォームは、個人情報や契約情報が混ざりやすい入口です。

診断キューをAI下書きや要約に使う場合でも、次の情報は本文投入の前に分けます。

  • 氏名、メールアドレス、電話番号
  • 契約番号、請求、返金、解約に関する具体情報
  • 顧客固有の内部事情
  • 法務、医療、税務など専門判断に近い相談
  • 秘密情報、APIキー、パスワード、認証情報

今回のGASは、外部API送信をしません。

AI連携を後から足す場合も、診断キューの human_review_required と risk_level を見て、安全側に倒す設計にします。

運用チェックリスト

公開や社外送信の前に、次を確認します。

  • フォーム回答に response_id がある
  • 連絡先項目と相談本文が分かれている
  • センシティブ情報の有無を選択式で聞いている
  • 診断ルールを人間が編集できる場所に置いている
  • 未分類の相談を自動処理へ流していない
  • 診断キューに確認担当と次アクションが残っている
  • AIへ送らない情報を先に分けている

ここでは自動化しないこと

この記事の実装では、次のことはしません。

  • AI APIへフォーム本文を送る
  • 顧客へ自動返信する
  • 契約、返金、法務、医療、税務に関する判断を自動化する
  • 個人情報を含む自由記述をそのまま外部サービスへ送る
  • スコアだけで受注確度や売上を断定する

初回相談フォームの目的は、AIで即時回答することではありません。

AI導入前に、どの業務から整えるべきか、どこで人間が確認すべきかを見える状態にすることです。

まとめ

初回相談フォームは、受け付けるだけでなく、AI導入診断キューへ変換できます。

  • フォーム回答に業務領域、件数、注意情報を分けて持たせる
  • diagnosis_rules でスコアとリスクを判定する
  • diagnosis_queue に優先度、確認担当、次アクションを残す
  • センシティブ情報や契約系の相談はAI投入前に止める
  • AI導入は、ツール選定より先に入口の整理から始める

Miraigentでは、問い合わせフォーム、FAQ、CRM、人間確認ルールをまとめて見直し、AI導入前の無料診断として整理しています。

Miraigentの公開リソース

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