AI運用ログを週次レビューし、FAQ・CRM・承認ルールへ戻すGAS実装

AIを問い合わせ対応、FAQ候補作成、CRMメモ整理に使い始めると、最初は「何に使ったか」を残すだけでも役に立ちます。

ただ、AI運用ログは残すだけでは改善につながりません。

• 同じ理由で人間確認に戻っている
• CRMの情報不足で毎回止まっている
• FAQにすれば減らせる質問が残っている
• 承認者や確認期限が曖昧なままになっている

この記事では、GoogleスプレッドシートとGASで AI運用ログを週次レビューし、FAQ・CRM・承認ルールへ戻す最小実装 を作ります。

AI APIの呼び出しや顧客への自動送信は扱いません。ログを改善サイクルへ戻すための実務向けテンプレートです。

作るもの

スプレッドシートに3つのシートを用意します。

• ai_ops_log: AIを使った用途、止めた理由、改善先を残す
• weekly_review: 週次レビューで見る集計を残す
• improvement_backlog: FAQ、CRM、承認ルール、フォーム、テンプレートの改善タスクへ変換する

流れは次の通りです。

AI運用ログ
  ↓
人間確認理由と改善先を固定値で記録
  ↓
週次レビューで偏りを見る
  ↓
改善バックログへ追加
  ↓
FAQ / CRM / 承認ルール / フォーム / テンプレートを直す

ログには、問い合わせ本文や顧客名をそのまま保存しません。後から改善できる分類だけを残します。

ai_ops_log の列

まず、ai_ops_log シートに次の列を作ります。

列名	例	用途
log_id	OPS-20260703-001	ログID
logged_at	2026/07/03 11:17	発生日
task_type	reply_draft	AIを使った用途
source_channel	contact_form	元の導線
data_level	masked	AIへ渡した情報の扱い
human_review_reason	missing_context	人間確認へ戻した理由
blocked_reason	missing_crm_status	止まった理由
improvement_target	crm	改善先
owner	ops_lead	確認担当
status	review_waiting	現在状態
review_note	既存顧客か不明	判断メモ

human_review_reason と improvement_target は自由記述にしすぎない方が集計しやすくなります。

固定値

最初はこのくらいで十分です。

const HUMAN_REVIEW_REASONS = [
  'personal_data',
  'price_or_contract',
  'complaint_or_risk',
  'missing_context',
  'public_output',
  'low_confidence',
  'other',
];

const IMPROVEMENT_TARGETS = [
  'faq',
  'crm',
  'approval_rule',
  'form',
  'template',
  'no_action',
];

ログを週次で見る目的は、AIの出力を採点することではありません。

「なぜ人間確認に戻したか」「どの情報が足りなかったか」「次にどこを直すか」を同じ粒度で残すことです。

セットアップ用GAS

スプレッドシートで 拡張機能 -> Apps Script を開き、次のコードを貼り付けます。

const SHEETS = {
  log: 'ai_ops_log',
  review: 'weekly_review',
  backlog: 'improvement_backlog',
};

const LOG_HEADERS = [
  'log_id',
  'logged_at',
  'task_type',
  'source_channel',
  'data_level',
  'human_review_reason',
  'blocked_reason',
  'improvement_target',
  'owner',
  'status',
  'review_note',
];

const REVIEW_HEADERS = [
  'week_start',
  'total_count',
  'missing_context_count',
  'personal_data_count',
  'contract_count',
  'faq_count',
  'crm_count',
  'approval_rule_count',
  'blank_blocked_reason_count',
  'next_action_hint',
];

const BACKLOG_HEADERS = [
  'backlog_id',
  'created_at',
  'source_week',
  'target',
  'change_summary',
  'owner',
  'due_date',
  'done_definition',
  'status',
];

function setupAiOpsLogFeedbackLoop() {
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  ensureSheet_(ss, SHEETS.log, LOG_HEADERS);
  ensureSheet_(ss, SHEETS.review, REVIEW_HEADERS);
  ensureSheet_(ss, SHEETS.backlog, BACKLOG_HEADERS);
}

function ensureSheet_(ss, name, headers) {
  const sheet = ss.getSheetByName(name) || ss.insertSheet(name);
  const current = sheet.getRange(1, 1, 1, headers.length).getValues()[0];
  const isEmpty = current.every((value) => value === '');

  if (isEmpty) {
    sheet.getRange(1, 1, 1, headers.length).setValues([headers]);
    sheet.setFrozenRows(1);
  }
}

ログを追加する関数

AIを使った後、分類だけをログへ追加します。

function addAiOpsLog(entry) {
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  const sheet = ss.getSheetByName(SHEETS.log);
  if (!sheet) throw new Error('setupAiOpsLogFeedbackLoop() を先に実行してください');

  const humanReviewReason = normalizeHumanReviewReason_(entry.humanReviewReason);
  const improvementTarget = normalizeImprovementTarget_(entry.improvementTarget);

  sheet.appendRow([
    createLogId_(),
    entry.loggedAt || new Date(),
    entry.taskType || 'other',
    entry.sourceChannel || 'unknown',
    entry.dataLevel || 'internal',
    humanReviewReason,
    entry.blockedReason || '',
    improvementTarget,
    entry.owner || 'unassigned',
    entry.status || 'review_waiting',
    entry.reviewNote || '',
  ]);
}

function normalizeHumanReviewReason_(value) {
  const allowed = [
    'personal_data',
    'price_or_contract',
    'complaint_or_risk',
    'missing_context',
    'public_output',
    'low_confidence',
    'other',
  ];
  return allowed.includes(value) ? value : 'other';
}

function normalizeImprovementTarget_(value) {
  const allowed = ['faq', 'crm', 'approval_rule', 'form', 'template', 'no_action'];
  return allowed.includes(value) ? value : 'no_action';
}

function createLogId_() {
  const today = Utilities.formatDate(new Date(), Session.getScriptTimeZone(), 'yyyyMMdd');
  const random = Math.floor(Math.random() * 900 + 100);
  return `OPS-${today}-${random}`;
}

使い方は次のような形です。

function sampleAddAiOpsLog() {
  addAiOpsLog({
    taskType: 'reply_draft',
    sourceChannel: 'contact_form',
    dataLevel: 'masked',
    humanReviewReason: 'missing_context',
    blockedReason: 'missing_crm_status',
    improvementTarget: 'crm',
    owner: 'ops_lead',
    reviewNote: '既存顧客か新規相談か分からず返信下書きを止めた',
  });
}

ここでも問い合わせ本文や顧客名は入れません。必要な場合は、元システムの問い合わせIDだけを別途参照します。

週次レビューを作る

週次レビューでは、全ログを読まずに偏りを見ます。

見る条件は次の5つです。

• missing_context が多い: CRMや前回対応メモが足りない
• personal_data が多い: マスキングや入力前チェックが弱い
• price_or_contract が多い: 料金・契約まわりの承認条件が必要
• faq が多い: FAQ候補にできる質問が残っている
• blocked_reason が空欄: 止めた理由が残っていない

function runWeeklyAiOpsReview() {
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  const logSheet = ss.getSheetByName(SHEETS.log);
  if (!logSheet) throw new Error(`${SHEETS.log} sheet is missing`);

  const rows = readObjects_(logSheet);
  const now = new Date();
  const weekStart = getWeekStart_(now);
  const weekEnd = new Date(weekStart);
  weekEnd.setDate(weekEnd.getDate() + 7);

  const weeklyRows = rows.filter((row) => {
    const loggedAt = toDate_(row.logged_at);
    return loggedAt && loggedAt >= weekStart && loggedAt < weekEnd;
  });

  const summary = buildWeeklySummary_(weeklyRows, weekStart);
  writeWeeklyReview_(ss, summary);
  writeImprovementBacklog_(ss, summary);
}

function buildWeeklySummary_(rows, weekStart) {
  const reasonCounts = countBy_(rows, 'human_review_reason');
  const targetCounts = countBy_(rows, 'improvement_target');
  const blankBlockedReasonCount = rows.filter((row) => !row.blocked_reason).length;

  return {
    week_start: formatDate_(weekStart),
    total_count: rows.length,
    missing_context_count: reasonCounts.missing_context || 0,
    personal_data_count: reasonCounts.personal_data || 0,
    contract_count: reasonCounts.price_or_contract || 0,
    faq_count: targetCounts.faq || 0,
    crm_count: targetCounts.crm || 0,
    approval_rule_count: targetCounts.approval_rule || 0,
    blank_blocked_reason_count: blankBlockedReasonCount,
    next_action_hint: buildNextActionHint_(reasonCounts, targetCounts, blankBlockedReasonCount),
  };
}

function writeWeeklyReview_(ss, summary) {
  const sheet = ss.getSheetByName(SHEETS.review);
  sheet.appendRow(REVIEW_HEADERS.map((header) => summary[header]));
}

改善バックログへ変換する

レビュー結果から、改善タスクを自動で1件ずつ作ります。

function writeImprovementBacklog_(ss, summary) {
  const sheet = ss.getSheetByName(SHEETS.backlog);
  const actions = buildBacklogActions_(summary);

  actions.forEach((action) => {
    sheet.appendRow([
      createBacklogId_(),
      new Date(),
      summary.week_start,
      action.target,
      action.changeSummary,
      'unassigned',
      '',
      action.doneDefinition,
      'todo',
    ]);
  });
}

function buildBacklogActions_(summary) {
  const actions = [];

  if (summary.faq_count >= 3) {
    actions.push({
      target: 'faq',
      changeSummary: '同じ質問をFAQ候補に追加する',
      doneDefinition: '質問、回答骨子、公開/社内区分、確認担当が決まった',
    });
  }

  if (summary.crm_count >= 2 || summary.missing_context_count >= 2) {
    actions.push({
      target: 'crm',
      changeSummary: '顧客状態、前回対応、担当者の不足項目を見直す',
      doneDefinition: 'CRM項目名、選択肢、入力タイミングが決まった',
    });
  }

  if (summary.approval_rule_count >= 2 || summary.contract_count >= 1) {
    actions.push({
      target: 'approval_rule',
      changeSummary: '料金、契約、返金、外部送信前の承認条件を明文化する',
      doneDefinition: '止める条件、確認担当、返答期限が決まった',
    });
  }

  if (summary.blank_blocked_reason_count >= 1) {
    actions.push({
      target: 'template',
      changeSummary: 'blocked_reasonを必須で残す入力ルールへ直す',
      doneDefinition: 'ログ入力時に止めた理由が空欄にならない',
    });
  }

  return actions;
}

function buildNextActionHint_(reasonCounts, targetCounts, blankBlockedReasonCount) {
  if ((targetCounts.faq || 0) >= 3) return 'FAQ候補を作る';
  if ((targetCounts.crm || 0) >= 2) return 'CRM項目を見直す';
  if ((reasonCounts.price_or_contract || 0) >= 1) return '承認ルールを追加する';
  if (blankBlockedReasonCount >= 1) return '止めた理由の入力を必須にする';
  return '今週は記録を継続する';
}

function createBacklogId_() {
  const today = Utilities.formatDate(new Date(), Session.getScriptTimeZone(), 'yyyyMMdd');
  const random = Math.floor(Math.random() * 900 + 100);
  return `IMP-${today}-${random}`;
}

共通ヘルパー

最後に、読み取りと日付処理の関数を追加します。

function readObjects_(sheet) {
  const values = sheet.getDataRange().getValues();
  const headers = values.shift();

  return values
    .filter((row) => row.some((value) => value !== ''))
    .map((row) => {
      const object = {};
      headers.forEach((header, index) => {
        object[header] = row[index];
      });
      return object;
    });
}

function countBy_(rows, key) {
  return rows.reduce((counts, row) => {
    const value = row[key] || 'blank';
    counts[value] = (counts[value] || 0) + 1;
    return counts;
  }, {});
}

function getWeekStart_(date) {
  const result = new Date(date);
  const day = result.getDay();
  const diff = day === 0 ? -6 : 1 - day;
  result.setDate(result.getDate() + diff);
  result.setHours(0, 0, 0, 0);
  return result;
}

function toDate_(value) {
  if (value instanceof Date && !Number.isNaN(value.getTime())) return value;
  const date = new Date(value);
  return Number.isNaN(date.getTime()) ? null : date;
}

function formatDate_(date) {
  return Utilities.formatDate(date, Session.getScriptTimeZone(), 'yyyy-MM-dd');
}

トリガー設定

毎週月曜の朝にレビューする場合は、手動で一度だけ次を実行します。

function createWeeklyAiOpsReviewTrigger() {
  ScriptApp.newTrigger('runWeeklyAiOpsReview')
    .timeBased()
    .onWeekDay(ScriptApp.WeekDay.MONDAY)
    .atHour(9)
    .create();
}

最初は自動トリガーにする前に、sampleAddAiOpsLog() で数件入れてから runWeeklyAiOpsReview() を手動実行する方が確認しやすいです。

AIに任せてよいこと、任せないこと

この実装でAIに任せてよいのは、分類候補やFAQ候補の下書きです。

AIに任せてよい	人間が確認する
ログ分類の候補	最終分類
FAQ候補のたたき台	公開してよいか
CRM不足項目の候補	項目追加の決定
承認ルール案の整理	誰が責任を持つか
週次レビューの要約	次に直す優先順位

顧客本文、個人情報、認証情報、契約の未確認情報はAIに渡しません。

外部へ送る返信文、公開FAQ、料金・契約・返金に関わる案内は、人間確認を完了条件にします。

まとめ

AI運用ログは、保存するだけでは弱いです。

価値が出るのは、週次レビューで止まった理由を見つけ、FAQ・CRM・承認ルール・フォーム・テンプレートへ戻した時です。

• ログには本文ではなく分類を残す
• 人間確認の理由を固定値にする
• 改善先も固定値にする
• 週次で偏りを見る
• 改善バックログに変換する

まずは1週間だけ、AIを使った用途、止めた理由、改善先の3つを残してみてください。

Miraigentでは、AI導入そのものより前に、人間確認・送らない情報・例外ケース・運用ログの戻し先を整理する支援をしています。