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@Miraigent(Daisuke Matsumoto)

生成AIの承認フローをGoogleスプレッドシートとGASで1枚の表にする

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Last updated at Posted at 2026-06-20

この記事は、生成AIで作った返信文、FAQ案、SNS下書き、営業メール案を、そのまま外へ出さないための承認フロー表をGoogleスプレッドシートとGASで作る実装メモです。

AI APIは呼びません。先に、何を誰が確認し、どの条件なら公開・送信してよいかを1枚の表にします。

作るもの

AI生成物を承認ゲートで確認し、公開・修正・保留へ分ける流れ

Googleスプレッドシートに、次の2枚を作ります。

  • approval_rules: 承認ルール表
  • ai_outputs: AI生成物の確認ログ

approval_rules には、生成物の種類、リスク、承認者、次の行動を置きます。

ai_outputs には、AIが作った下書き、判定結果、承認状態、確認コメントを残します。

完成形は、生成AIの利用を止める仕組みではなく、外部に出す前に止めるべきものを止める仕組みです。

なぜ承認フロー表が必要なのか

生成AIの社内利用では、最初にプロンプトやツールを整えたくなります。

ただ、実務で事故になりやすいのは、文章が下手なことよりも、確認せずに外へ出ることです。

  • 顧客名やメールアドレスが残ったまま送る
  • 料金、契約、返金に関する表現をAI案のまま出す
  • 未確認の実績や効果を断定する
  • 社外秘の情報をSNSや記事に混ぜる
  • 法務、税務、医療など専門判断に見える文章を公開する
  • 誰がOKしたか分からない

これらは、AIの精度だけでは防ぎにくいです。

そのため、生成物ごとに「誰が見るか」「何を見たら止めるか」を表にして、ログへ残します。

シート構成

まず approval_rules シートを作ります。

列 項目 例 用途
A content_type customer_reply 生成物の種類
B risk_level high リスクの強さ
C keywords 返金,契約,個人情報 検出キーワード
D required_reviewer manager 必要な確認者
E allowed_action human_review_only 許可する次の行動
F note 顧客返信前に責任者確認 ルールの説明

次に ai_outputs シートを作ります。

列 項目 例 用途
A created_at 2026/06/07 11:15 作成日時
B output_id OUT-20260607-001 生成物ID
C source_type inquiry 元データの種類
D content_type customer_reply 生成物の種類
E draft_body お問い合わせありがとうございます... AI下書き
F detected_risk contract,personal_data 検出リスク
G risk_level high リスクレベル
H approval_status pending 承認状態
I reviewer manager 確認者
J review_note 契約条件を含むため修正 確認コメント
K final_action rewrite_required 次の行動
L reviewed_at 2026/06/07 12:00 確認日時

ポイントは、AIの出力本文だけでなく、止めた理由と次の行動を同じ行に残すことです。

承認状態

最初は5つで十分です。

approval_status 意味 次の行動
pending 未確認 確認者が見る
approved 承認済み 送信・公開へ進める
revision_requested 修正依頼 下書きを直す
hold 保留 追加確認する
rejected 却下 使わない

承認状態を自由入力にすると、あとで集計できません。

固定値にしておくと、未確認のまま残っている生成物や、差し戻しが多いテーマを見つけやすくなります。

content_typeの例

生成AIの出力は、種類ごとに確認基準が変わります。

content_type 例 初期の扱い
customer_reply 顧客返信下書き 人間確認必須
faq_draft FAQ候補 公開前に担当確認
sns_post SNS投稿案 外部公開前に確認
sales_email 営業メール案 送信前に責任者確認
internal_summary 社内要約 個人情報を確認

全部を同じ承認ルールにしない方が安全です。

社内要約と顧客返信では、外部に出るリスクが違います。

GASコード

Apps Scriptを開き、次のコードを貼ります。

ai_outputs シートの行を読み、下書き本文と種類からリスクを判定して、承認状態と次の行動を補完します。

const CONFIG = {
  sheets: {
    outputs: 'ai_outputs'
  },
  headerRow: 1,
  columns: {
    createdAt: 1,
    outputId: 2,
    sourceType: 3,
    contentType: 4,
    draftBody: 5,
    detectedRisk: 6,
    riskLevel: 7,
    approvalStatus: 8,
    reviewer: 9,
    reviewNote: 10,
    finalAction: 11,
    reviewedAt: 12
  },
  riskKeywords: {
    personal_data: ['メール', '電話番号', '住所', '氏名', '個人情報'],
    contract: ['契約', '返金', '解約', '請求', '支払い'],
    claim: ['クレーム', '苦情', '炎上', '不満'],
    regulated: ['法務', '税務', '医療', '診断', '投資'],
    unverified_claim: ['必ず', '保証', '確実', '100%', '実績']
  },
  reviewerByRisk: {
    high: 'manager',
    medium: 'operator',
    low: 'operator'
  }
};

function reviewAiOutputs() {
  const sheet = SpreadsheetApp.getActive().getSheetByName(CONFIG.sheets.outputs);
  if (!sheet) throw new Error('ai_outputs sheet not found');

  const lastRow = sheet.getLastRow();
  if (lastRow <= CONFIG.headerRow) return;

  const range = sheet.getRange(
    CONFIG.headerRow + 1,
    1,
    lastRow - CONFIG.headerRow,
    sheet.getLastColumn()
  );
  const values = range.getValues();

  const updated = values.map((row) => {
    const contentType = String(row[CONFIG.columns.contentType - 1] || '').trim();
    const draftBody = String(row[CONFIG.columns.draftBody - 1] || '');
    const currentStatus = String(row[CONFIG.columns.approvalStatus - 1] || '').trim();

    if (!draftBody || currentStatus === 'approved') return row;

    const result = classifyDraft(contentType, draftBody);

    row[CONFIG.columns.detectedRisk - 1] = result.risks.join(',');
    row[CONFIG.columns.riskLevel - 1] = result.riskLevel;
    row[CONFIG.columns.approvalStatus - 1] = currentStatus || 'pending';
    row[CONFIG.columns.reviewer - 1] = CONFIG.reviewerByRisk[result.riskLevel];
    row[CONFIG.columns.finalAction - 1] = result.finalAction;

    if (!row[CONFIG.columns.reviewNote - 1]) {
      row[CONFIG.columns.reviewNote - 1] = result.reviewNote;
    }

    return row;
  });

  range.setValues(updated);
}

function classifyDraft(contentType, draftBody) {
  const risks = [];

  Object.entries(CONFIG.riskKeywords).forEach(([riskName, keywords]) => {
    if (keywords.some((keyword) => draftBody.includes(keyword))) {
      risks.push(riskName);
    }
  });

  const externalTypes = ['customer_reply', 'sns_post', 'sales_email', 'faq_draft'];
  const isExternal = externalTypes.includes(contentType);
  const hasHighRisk = risks.some((risk) =>
    ['personal_data', 'contract', 'claim', 'regulated'].includes(risk)
  );

  if (hasHighRisk) {
    return {
      risks,
      riskLevel: 'high',
      finalAction: 'human_review_only',
      reviewNote: '高リスク項目を含むため、外部送信前に責任者確認が必要'
    };
  }

  if (isExternal || risks.includes('unverified_claim')) {
    return {
      risks,
      riskLevel: 'medium',
      finalAction: 'review_before_publish',
      reviewNote: '外部公開前に担当者確認が必要'
    };
  }

  return {
    risks,
    riskLevel: 'low',
    finalAction: 'operator_review',
    reviewNote: '通常確認で進行可能'
  };
}

サンプル入力

ai_outputs に次のような行を入れます。

output_id content_type draft_body
OUT-001 customer_reply 返金については契約内容を確認します
OUT-002 faq_draft 営業時間と導入手順を説明します
OUT-003 sns_post 必ず問い合わせ対応が改善します

reviewAiOutputs() を実行すると、次のように補完されます。

output_id detected_risk risk_level reviewer final_action
OUT-001 contract high manager human_review_only
OUT-002 medium operator review_before_publish
OUT-003 unverified_claim medium operator review_before_publish

トリガー設定

最初は手動実行で十分です。

運用に慣れたら、時間主導型トリガーで5分または15分ごとに動かします。

  1. Apps Scriptの「トリガー」を開く
  2. reviewAiOutputs を選ぶ
  3. イベントのソースを「時間主導型」にする
  4. 5分ごと、または15分ごとにする

顧客送信やSNS投稿まで自動化する必要はありません。

この段階では、承認待ちの一覧を作ることが目的です。

承認者を増やしすぎない

初期運用では、承認者を細かく分けすぎない方が続きます。

おすすめは2段階です。

  • operator: 通常確認。誤字、文脈、公開範囲を見る
  • manager: 高リスク確認。契約、返金、個人情報、苦情、断定表現を見る

法務や専門家確認が必要な領域は、無理にAI運用の中へ入れず、hold にして別ルートへ渡します。

よくある失敗

すべてをapprovedにしてしまう

承認表があっても、毎回すぐ承認していると意味がありません。

差し戻しや保留を正常な状態として扱います。

リスクキーワードだけに頼る

キーワード判定は入口です。

「返金」という単語がなくても、実質的に金銭トラブルの相談である場合があります。

最終判断は人間が行います。

承認理由を残さない

OKかNGだけでは、あとから改善できません。

なぜ修正したか、なぜ止めたかを review_note に残します。

運用チェックリスト

  • 外部に出る生成物の種類を決めた
  • 承認状態を固定値にした
  • 高リスク条件を先に表にした
  • 承認者をoperatorとmanagerに分けた
  • 止めた理由をログへ残した
  • 自動送信や自動公開はまだ入れていない
  • 断定表現、個人情報、契約、返金、苦情を止める条件にした

まとめ

生成AIの運用では、プロンプトより先に承認フローを作る方が安全な場面があります。

特に、顧客返信、SNS投稿、FAQ公開、営業メールのように外部へ出る文章は、AIが作った瞬間ではなく、人間が確認した瞬間をログに残すべきです。

最初は1枚の表で十分です。

生成物、リスク、承認者、状態、次の行動を残せるだけで、AI活用はかなり運用しやすくなります。

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