はじめに

こんにちは！キャンプ歴4年目のズボラキャンパーです。

これまで2回の記事で、GASとスプレッドシートを使って「キャンプ予約メールを自動でカレンダー登録する仕組み」を作ってきました。

これで十分便利……と思っていたのですが、Googleから最新モデル 「Gemini 3.0」 が登場しました。
今回はこの最新モデルと、APIの機能である 「System Instruction（システム指示）」 を使って、GASのコード内に 「キャンプ予約解析専門のAI人格（Gem）」 を作り出します。

これにより、たまに起きていたAIの「お茶目な回答（余計な挨拶など）」を完全に封じ込め、エラー率ほぼゼロの最強システムとして完成させます。
※APIからGemを動かすことはできなかったです💦残念

「Gem」をコードで再現するとは？

ブラウザ版のGeminiには、自分好みのAIを作れる「Gem」という機能がありますよね。
API開発において、あれと同じことを実現するのが 「System Instruction」 という機能です。

これまでのやり方:
- 毎回「情報を抽出してください」とお願いする（AIは毎回初対面の状態）。
今回のやり方（Gem化）:
- 「お前は予約解析システムだ」という 人格設定（Gem） をあらかじめ定義し、それを強制する。

これに加えて、Gemini 3.0の 「JSONモード」 を組み合わせることで、システムとしての安定性を極限まで高めます。

GASコードの修正（完成形）

スプレッドシート連携（Vol.2）のコードをベースに、Geminiを呼び出す部分（parseEmailWithGemini）を書き換えます。
今回は 「コード自体が仕様書」 になるよう、コメントを細かめに入れています。

※ main 関数や getAllowListFromSheet 関数はVol.2のままでOKです！

変更する箇所：Gemini呼び出し関数

/**
 * 最新のGemini 3.0 Pro APIを叩く関数（Gem化・JSONモード搭載）
 * * @param {string} emailBody - 解析対象のメール本文
 * @return {object} 解析結果のJSONオブジェクト（title, startTime, endTime, memo）
 */
function parseEmailWithGemini(emailBody) {
  // スクリプトプロパティからAPIキーを取得
  const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
  
  // =================================================================
  // 1. モデルの指定
  // =================================================================
  // 最新の「Gemini 3.0 Pro」を指定します。
  // "preview" はプレビュー版を意味し、最新機能がいち早く使えます。
  const model = 'gemini-3-pro-preview';
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${apiKey}`;

  // =================================================================
  // 2. System Instruction（Gemの定義）
  // =================================================================
  // ここが「Gem」の本体です。
  // ユーザーの入力（メール本文）とは別に、「AIとしての振る舞い」を厳格に定義します。
  const systemInstruction = {
    parts: [{
      text: `
        あなたはキャンプ場の予約メールを解析するプロフェッショナルなシステムです。
        ユーザーから送られたメール本文から、カレンダー登録に必要な情報を抽出してください。
        
        【重要ルール：思考プロセス】
        1. メール本文から「キャンプ場名」「チェックイン日時」「チェックアウト日時」を探す。
        2. 日時が曖昧な場合（例: "午後"）は、チェックイン13:00、チェックアウト11:00と補完する。
        3. 年月日が省略されている場合は、メールの送信日時（今の年）を基準に補完する。
        
        【重要ルール：出力形式】
        - 必ず以下のJSONフォーマットのみを出力すること。
        - JSON以外のテキスト（挨拶やmarkdown記号）は一切出力禁止。
        
        {
          "title": "キャンプ場名",
          "startTime": "YYYY-MM-DD HH:mm",
          "endTime": "YYYY-MM-DD HH:mm",
          "memo": "サイト名やプラン名など"
        }
      `
    }]
  };

  // =================================================================
  // 3. ユーザープロンプト
  // =================================================================
  // 役割は上記で定義したので、ここではシンプルに「解析対象のデータ」を渡すだけです。
  const userPrompt = {
    parts: [{ text: emailBody }]
  };

  // =================================================================
  // 4. 設定（JSONモード）
  // =================================================================
  // "application/json" を指定することで、API側が強制的にJSON形式で返答します。
  // これにより、パースエラー（解析失敗）が劇的に減ります。
  const generationConfig = {
    responseMimeType: "application/json"
  };

  // リクエストデータの構築
  const payload = {
    systemInstruction: systemInstruction,
    contents: [userPrompt],
    generationConfig: generationConfig
  };

  // HTTPリクエストのオプション設定
  const options = {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true // エラー時も例外を投げずにレスポンスを確認できるようにする
  };

  try {
    // APIへのリクエスト実行
    const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
    const json = JSON.parse(response.getContentText());
    
    // エラーハンドリング：API側でエラーが返ってきた場合
    if (json.error) {
      console.error('Gemini API Error:', json.error.message);
      return null;
    }

    // =================================================================
    // 5. 結果の抽出
    // =================================================================
    // JSONモードのおかげで、replace等の文字列操作なしにそのままパースできます。
    const contentText = json.candidates[0].content.parts[0].text;
    return JSON.parse(contentText);

  } catch (e) {
    // 通信エラーやJSONパースエラーの捕捉
    console.error('Gemini解析中の予期せぬエラー:', e);
    // デバッグ用にレスポンスの中身をログに出す
    if (typeof response !== 'undefined') {
      console.error(response.getContentText());
    }
    return null;
  }
}

システム構成の進化

Vol.1〜2の構成と、今回のVol.3（Gemini 3.0 Pro）の構成を比較してみましょう。
「ただAIモデルが変わった」 だけでなく、データの流れと信頼性が劇的に変わっているのがわかります。

💡 ここが進化ポイント！

「ゴミ取り処理」の撤廃
- Before: AIが気を利かせて「解析しました！こちらです」などの前置きを入れてくるため、GAS側で無理やり削除する処理が必要でした。
- After: JSONモードにより、AIはJSONデータ以外を一切出力しなくなりました。これによりコードがシンプルになり、予期せぬエラーが激減しました。
「人格」の分離 (System Instruction)
- Before: プロンプトで「あなたはシステムです」と言い聞かせていましたが、メール本文の内容によってはAIがつられて普通の会話をしてしまうことがありました。
- After: APIレベルで「役割」を固定したため、どんなメールが来ても 「私はただの解析マシーンである」 というスタンスを崩しません。これが 「Gemをコードで定義する」 ということです。
推論能力の向上 (Gemini 3.0 Pro)
- 最新モデルにより 「文脈を読む力」 が上がっています。例えば「明日の午後イチ」のような曖昧な表現も、メールの日付から推測して正確な日時データに変換してくれます。

さいごに（シリーズ完結）

Vol.1からVol.3を通して、以下のシステムが完成しました。

GASがメールを監視
スプレッドシートのリストに基づいて対象を絞る
Gemini 3.0 Pro（Gem化済み） が超高精度にデータを選別
Googleカレンダーに登録する

ここまで作り込めば、もはや 「自分専用のSaaS（Webサービス）」 と言ってみたくなりました。
初期費用0円、維持費0円で作れる最強のキャンプ相棒として、ぜひ育ててみてください！

それでは、また次のキャンプ場でお会いしましょう