Claude Code×Google Workspace API(スプレッドシート・Gmail・カレンダー)【2026】GASとの使い分けも解説
バックオフィスの仕事の多くは、スプレッドシート・Gmail・Googleカレンダーの上で回っています。表記ゆれだらけの台帳、フォーム回答の集計、問い合わせメールの振り分け、「今月、会議に何時間使った?」——どれも大事なのに地味で時間を食う作業です。この記事では、Claude Code(ターミナルで動くAnthropicのコーディングエージェント)にGoogle Workspace APIをつなぎ、こうした作業を任せる構成を、動くコード・設定ファイル付きで解説します。認証方式の選び方と、GAS(Google Apps Script)との使い分けも判断基準つきで整理します。
- 認証は「データの持ち主は誰か」で決める。業務用のシート=サービスアカウント(シートを共有)、個人のGmail・カレンダー=OAuthのユーザー同意
- シートは元データを上書きせず、新しいシートに整形結果を書く。Gmailは下書き作成まで(送信はしない)。宛先はLLMに書かせず元メールから引く
credentials.json・token.json・サービスアカウント鍵はpermissions.denyでReadを禁止し、Gitにも入れない- シートの中で完結する小さな自動化はGAS、大量データ・他SaaS連携・分析はAPI+スクリプト。GASもclaspでローカルに置けばClaude Codeで編集できる
何ができるか:バックオフィスで効く4つのユースケース
| ユースケース | 使うAPI | Claude Codeの役割 | 人の確認ポイント |
|---|---|---|---|
| ① 散らかったスプレッドシートの整形・集計・グラフ化 | Sheets API(gspread) | 列ごとの傾向を見て整形ルールを提案、集計結果の解釈 | 整形ルールが業務の意味に合っているか(「0」と空欄は同じか、など) |
| ② フォーム回答シートからの集計レポート | Sheets API | 選択式の集計結果と自由記述を読み、レポートの下書き | 自由記述の要約が偏っていないか、個人が特定される記述を載せていないか |
| ③ Gmailの問い合わせを分類し、返信“下書き”を作る | Gmail API | 分類と返信文の下書き(送信はしない) | 回答内容の正しさ、トーン。送信は人がGmailで行う |
| ④ カレンダーから会議時間を集計 | Calendar API | 分類ルールの提案、結果の解釈(「定例が多すぎる」など) | 分類の妥当性、評価に使わない(後述) |
4つとも、これまでの記事と同じく「APIを叩くのはレビュー済みのスクリプト、Claude Codeは読む・考える・下書きを書く、書き込みは人が確認してから」という役割分担で作ります。


認証の判断基準:サービスアカウントかOAuthか
Google Workspace APIで最初に迷うのが認証方式です。判断の軸は1つ、「そのデータの持ち主は誰か」です。
| 観点 | サービスアカウント | OAuth(ユーザー同意) |
|---|---|---|
| 何者として動くか | 人とは別の「プログラム用アカウント」 | 同意したユーザー本人 |
| アクセスの与え方 | シートやフォルダをサービスアカウントのメールアドレスに共有 | 初回にブラウザで同意画面を通し、トークンを保存 |
| 向いているデータ | 業務用のスプレッドシート、共有ドライブのファイル | 個人のGmail・カレンダー(共有できないデータ) |
| Gmail・カレンダー | 単体では個人の受信箱は読めない。ドメイン全体の委任を管理者が設定すれば可能だが、組織全員のデータに触れ得る強い権限 | 本人のデータだけに、選んだスコープの範囲でアクセス |
| 定期実行 | 向いている(ブラウザ操作が要らない) | リフレッシュトークンで可能。ただし同意画面の設定によっては有効期限が短い |
| 秘密情報 | JSON鍵ファイル(漏れると誰でも使える。組織ポリシーで発行禁止の場合も) | credentials.json(クライアント情報)と token.json(ユーザーのトークン) |
この記事では、スプレッドシート=サービスアカウント、Gmail・カレンダー=OAuthで書きます。ドメイン全体の委任は、「全社員のカレンダーを横断で集計したい」といった要件でどうしても必要になったときに、Workspace管理者・情報システム部門と合意したうえで、対象スコープを最小にして検討するものです。AIエージェントのために気軽に有効化するものではありません。
gcloud auth application-default loginによるアプリケーションのデフォルト認証情報(ADC)や、実行環境に紐づく認証(Workload Identity連携など)を検討します。gspreadにはOAuthで使うgspread.oauth()もあります。
準備:Google Cloudプロジェクト・API有効化・スコープ
- Google Cloudコンソールでプロジェクトを作成する
- Google Sheets API・Google Drive API・Gmail API・Google Calendar APIのうち、使うものだけ有効化する
- シート用:サービスアカウントを作成してJSON鍵を発行し、対象のスプレッドシートをサービスアカウントのメールアドレス(
...@...iam.gserviceaccount.com)に共有する(整形結果を書くなら編集者、読むだけなら閲覧者) - Gmail・カレンダー用:OAuth同意画面を設定する(社内利用ならユーザーの種類を「内部」に)。認証情報でデスクトップアプリのOAuthクライアントIDを作り、JSONを
credentials.jsonとして保存する - ライブラリをインストールする
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install gspread google-api-python-client google-auth google-auth-oauthlib python-dotenvOAuthのスコープは、必要最小限を選びます。この記事の構成で使うのは次の3つです。
| スコープ | できること | 使う理由・注意 |
|---|---|---|
.../auth/gmail.readonly | メールの読み取り | 問い合わせの取得 |
.../auth/gmail.compose | 下書きの作成・管理と送信 | 下書き作成に必要。ただし送信もできてしまうスコープなので、送信しないことはコードと運用で担保する(後述) |
.../auth/calendar.readonly | カレンダーの読み取り | 会議時間の集計 |
「送信だけできない下書き専用スコープ」は、執筆時点で見当たりません。スコープで止められない部分は、①スクリプトに送信処理を書かない、②Claudeにスクリプトの編集をさせない(permissionsでdeny)、③APIを直接叩く手段を与えない、の3つで塞ぎます。スコープの一覧と意味は変わることがあるため、公式ドキュメントで確認してください。
credentials.json・token.json・サービスアカウント鍵は、まとめてsecrets/に置き、.gitignoreに追加します。ただし.gitignoreはGitの話で、Claude Codeが読めるかどうかとは別です。後述のpermissions.denyでReadを禁止してください。可能ならプロジェクトの外(ホームディレクトリ配下など)に置き、パスを環境変数で渡すのがより安全です。
プロジェクト構成
backoffice-agent/
├── CLAUDE.md
├── .claude/settings.json # permissions
├── .env # シートのキー、秘密ファイルのパス
├── secrets/ # service_account.json / credentials.json / token.json
├── scripts/
│ ├── gauth.py # 認証の共通処理
│ ├── read/
│ │ ├── sheet_profile.py # シートの列ごとの傾向を出す
│ │ ├── gmail_fetch.py # ラベルの問い合わせ → data/inquiries.json
│ │ └── calendar_hours.py # 会議時間の集計 → data/meeting_hours.csv
│ └── write/
│ ├── sheet_clean.py # 整形ルール → 新しいシートに出力+グラフ
│ └── gmail_draft.py # drafts/replies.json → Gmailの下書き
├── gas/ # clasp で管理する GAS(後述)
├── data/ # 取得データ(.gitignore)
└── drafts/ # Claude が書く下書き・ルール案read系とwrite系をディレクトリで分けるのは、Slack・Notion連携の記事と同じ考え方です。permissionsで「read系は確認なし、write系は毎回確認」と扱いを変えられます。write系は既定がドライラン、--commitを付けたときだけ反映という作りにします。
"""認証の共通処理。シートはサービスアカウント、Gmail・カレンダーはOAuth(ユーザー同意)"""
import os
from pathlib import Path
import gspread
from dotenv import load_dotenv
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build
load_dotenv()
SECRETS = Path(os.environ.get("SECRETS_DIR", "secrets"))
SCOPES = [
"https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly",
"https://www.googleapis.com/auth/gmail.compose",
"https://www.googleapis.com/auth/calendar.readonly",
]
def sheets() -> gspread.Client:
return gspread.service_account(filename=str(SECRETS / "service_account.json"))
def user_creds() -> Credentials:
token = SECRETS / "token.json"
creds = Credentials.from_authorized_user_file(str(token), SCOPES) if token.exists() else None
if creds and creds.valid:
return creds
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
# 初回だけブラウザが開き、同意すると token.json が保存される(人が手元で実行する)
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(str(SECRETS / "credentials.json"), SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
token.write_text(creds.to_json())
return creds
def gmail():
return build("gmail", "v1", credentials=user_creds())
def calendar():
return build("calendar", "v3", credentials=user_creds())初回の同意(ブラウザが開く部分)は、人が自分のターミナルで一度だけ実行します。以降はtoken.jsonのリフレッシュトークンで自動更新されます。Claude Codeはこのファイルを読む必要がありません。
スプレッドシート:gspreadで整形・集計・グラフ化
ステップ1:列ごとの傾向を出す(read)
散らかったシートを整形するとき、いきなり「きれいにして」と頼むのは危険です。まず列ごとにどんな値が入っているかをスクリプトで要約し、それをClaudeに読ませて整形ルールを提案させます。全行をClaudeに渡すより、トークンも少なく、個人情報の露出も減らせます。
"""使い方: python scripts/read/sheet_profile.py <シート名>
列ごとに 件数・空欄数・ユニーク数・よく出る値(上位5件)を出す。全行は出さない。"""
import json
import os
import sys
from collections import Counter
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from gauth import sheets # noqa: E402
ws = sheets().open_by_key(os.environ["SHEET_KEY"]).worksheet(sys.argv[1])
rows = ws.get_all_values()
header, body = rows[0], rows[1:]
profile = []
for i, name in enumerate(header):
values = [r[i].strip() if i < len(r) else "" for r in body]
filled = [v for v in values if v]
profile.append({
"column": name,
"rows": len(values),
"blank": len(values) - len(filled),
"unique": len(set(filled)),
"top_values": Counter(filled).most_common(5),
})
Path("data").mkdir(exist_ok=True)
Path("data/profile.json").write_text(json.dumps(profile, ensure_ascii=False, indent=1), encoding="utf-8")
print(f"{len(header)} columns / {len(body)} rows -> data/profile.json")Claudeはこの要約を読んで、「『取引先』列に『(株)ABC』『株式会社ABC』『ABC』が混在している」「『金額』列に『1,200円』と『1200』が混在」「『日付』列が3種類の書式」といった問題を見つけ、drafts/clean_rules.jsonとして整形ルールを提案します。人はルールを見て、業務の意味として正しいかを判断します(「空欄は0円とみなしてよいか」は、AIではなく業務の担当者にしか決められません)。
ステップ2:ルールに従って新しいシートに整形・集計・グラフ(write)
{
"source": "売上台帳",
"date_cols": ["日付"],
"number_cols": ["金額"],
"replace": { "取引先": { "(株)ABC": "株式会社ABC", "ABC": "株式会社ABC" } },
"dedupe_on": ["日付", "取引先", "金額"],
"group_by": "取引先",
"sum_col": "金額"
}"""使い方: python scripts/write/sheet_clean.py drafts/clean_rules.json [--commit]
元シートは読むだけ。整形結果と集計を「整形_YYYYMMDD」「集計_YYYYMMDD」という新しいシートに書き、集計にグラフを付ける。"""
import argparse
import json
import os
import re
import sys
import unicodedata
from collections import defaultdict
from datetime import date, datetime
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from gauth import sheets # noqa: E402
DATE_FORMATS = ("%Y/%m/%d", "%Y-%m-%d", "%Y年%m月%d日", "%Y.%m.%d")
def norm(v: str) -> str:
# 全角英数・全角スペースを半角に(NFKC正規化)、連続する空白を1つに
return re.sub(r"\s+", " ", unicodedata.normalize("NFKC", v)).strip()
def to_date(v: str) -> str:
for fmt in DATE_FORMATS:
try:
return datetime.strptime(v, fmt).date().isoformat()
except ValueError:
continue
return v # 解釈できない値はそのまま残し、後で人が確認する
def to_number(v: str):
s = v.replace(",", "").replace("円", "").replace("¥", "").strip()
try:
return float(s) if "." in s else int(s)
except ValueError:
return v
def clean(rows: list, rules: dict) -> list:
header = [norm(h) for h in rows[0]]
idx = {h: i for i, h in enumerate(header)}
out, seen = [header], set()
for r in rows[1:]:
r = [norm(v) for v in r] + [""] * (len(header) - len(r))
for col, mapping in rules.get("replace", {}).items():
r[idx[col]] = mapping.get(r[idx[col]], r[idx[col]])
for col in rules.get("date_cols", []):
r[idx[col]] = to_date(r[idx[col]])
for col in rules.get("number_cols", []):
r[idx[col]] = to_number(r[idx[col]])
key = tuple(r[idx[c]] for c in rules.get("dedupe_on", []))
if key and key in seen:
continue
seen.add(key)
out.append(r)
return out
def summarize(table: list, group_by: str, sum_col: str) -> list:
idx = {h: i for i, h in enumerate(table[0])}
totals = defaultdict(int)
for r in table[1:]:
if isinstance(r[idx[sum_col]], (int, float)):
totals[r[idx[group_by]]] += r[idx[sum_col]]
ranked = sorted(totals.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [[group_by, f"{sum_col}合計"]] + [list(x) for x in ranked]
def chart_request(sheet_id: int, n_rows: int, title: str) -> dict:
def rng(col: int) -> dict:
return {"sourceRange": {"sources": [{"sheetId": sheet_id, "startRowIndex": 0, "endRowIndex": n_rows,
"startColumnIndex": col, "endColumnIndex": col + 1}]}}
return {"addChart": {"chart": {
"spec": {"title": title, "basicChart": {
"chartType": "COLUMN", "legendPosition": "NO_LEGEND", "headerCount": 1,
"domains": [{"domain": rng(0)}],
"series": [{"series": rng(1), "targetAxis": "LEFT_AXIS"}]}},
"position": {"overlayPosition": {"anchorCell": {"sheetId": sheet_id, "rowIndex": 0, "columnIndex": 3}}},
}}}
if __name__ == "__main__":
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("rules")
ap.add_argument("--commit", action="store_true")
args = ap.parse_args()
rules = json.loads(Path(args.rules).read_text(encoding="utf-8"))
sh = sheets().open_by_key(os.environ["SHEET_KEY"])
rows = sh.worksheet(rules["source"]).get_all_values()
table = clean(rows, rules)
summary = summarize(table, rules["group_by"], rules["sum_col"])
print(f"元 {len(rows) - 1} 行 → 整形後 {len(table) - 1} 行(重複除去 {len(rows) - len(table)} 行)")
for line in summary[:10]:
print(" ", line)
if not args.commit:
print("\n(dry-run) 問題なければ --commit を付けて再実行してください")
sys.exit(0)
stamp = date.today().strftime("%Y%m%d")
ws = sh.add_worksheet(title=f"整形_{stamp}", rows=len(table) + 10, cols=len(table[0]))
ws.update(range_name="A1", values=table)
ws.freeze(rows=1)
ws_sum = sh.add_worksheet(title=f"集計_{stamp}", rows=len(summary) + 10, cols=3)
ws_sum.update(range_name="A1", values=summary)
sh.batch_update({"requests": [chart_request(ws_sum.id, len(summary), f"{rules['sum_col']}({rules['group_by']}別)")]})
print("written:", ws.title, ws_sum.title)設計のポイントは次の4つです。
- 元シートは
get_all_values()で読むだけ。結果は日付入りの新しいシートに書くので、何度やり直しても元データは無傷です - 解釈できない値は変換せずに残す。「令和6年4月1日」のような想定外の書式を無理に変換せず、人が見つけられるようにします。残った値の一覧をClaudeに出させると、次回のルール改善につながります
- 集計(合計・並べ替え)はコードで。LLMに合計を出させると、行数が多いときに誤差が出る可能性があります。Claudeは結果の解釈(「上位3社で全体の大半を占める」など)を担当します
- グラフはSheets APIの
addChartで、スプレッドシート上のネイティブなグラフとして作ります。データが更新されてもグラフが追従し、社内でそのまま共有できます
フォーム回答シートからの集計レポート
Googleフォームの回答は、連携したスプレッドシートに1回答1行で溜まります。sheet_profile.pyで回答シートを要約すると、選択式の設問はtop_valuesでそのまま集計結果になります。自由記述の設問は、Claudeに列の中身を読ませて「主な意見を5つに分類し、各分類の件数と代表的な意見(原文を短く引用)」という形でdrafts/form_report.mdにまとめさせます。件数はスクリプトで数え直して照合する、という手順をCLAUDE.mdに書いておくと、要約の数字がぶれません。回答者のメールアドレスを収集している場合は、その列を読み込み対象から外してください。
Gmail:問い合わせを分類して返信「下書き」を作る
「問い合わせ」ラベルが付いたメール(Gmailのフィルタで自動付与しておく)を読み、Claudeが分類と返信文の下書きを作ります。送信はしません。Gmailの下書きフォルダに置き、人が開いて確認・修正して、自分で送信ボタンを押します。
"""使い方: python scripts/read/gmail_fetch.py 問い合わせ 7
指定ラベルの直近N日のメールを data/inquiries.json に保存する(本文は先頭3000字まで)。"""
import base64
import json
import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from gauth import gmail # noqa: E402
service = gmail()
def plain_text(payload: dict) -> str:
# マルチパートを再帰的にたどり、text/plain の本文を取り出す
if payload.get("mimeType") == "text/plain" and payload.get("body", {}).get("data"):
return base64.urlsafe_b64decode(payload["body"]["data"]).decode("utf-8", errors="replace")
for part in payload.get("parts", []):
text = plain_text(part)
if text:
return text
return ""
label, days = sys.argv[1], int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 7
resp = service.users().messages().list(userId="me", q=f"label:{label} newer_than:{days}d", maxResults=50).execute()
items = []
for ref in resp.get("messages", []):
msg = service.users().messages().get(userId="me", id=ref["id"], format="full").execute()
headers = {h["name"].lower(): h["value"] for h in msg["payload"]["headers"]}
items.append({
"id": msg["id"],
"thread_id": msg["threadId"],
"message_id": headers.get("message-id", ""),
"from": headers.get("from", ""),
"subject": headers.get("subject", ""),
"date": headers.get("date", ""),
"body": plain_text(msg["payload"])[:3000],
})
Path("data").mkdir(exist_ok=True)
Path("data/inquiries.json").write_text(json.dumps(items, ensure_ascii=False, indent=1), encoding="utf-8")
print(f"{len(items)} messages -> data/inquiries.json")Claudeはdata/inquiries.jsonを読み、CLAUDE.mdに定義したカテゴリ(例:見積依頼/請求・支払い/契約・解約/その他)に分類し、drafts/replies.jsonに返信文を書きます。ここで重要なのは、返信の宛先・件名・スレッドは、Claudeが書いたものではなく元メールのデータから引くことです。
"""使い方: python scripts/write/gmail_draft.py drafts/replies.json [--commit]
replies.json の形式: [{"id": "元メールのID", "category": "見積依頼", "body": "返信本文"}]
宛先・件名・スレッドは data/inquiries.json の元メールから引く。このスクリプトは下書きを作るだけで、送信はしない。"""
import argparse
import base64
import json
import sys
from email.message import EmailMessage
from email.utils import parseaddr
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from gauth import gmail # noqa: E402
MAX_DRAFTS = 20
if __name__ == "__main__":
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("replies")
ap.add_argument("--commit", action="store_true")
args = ap.parse_args()
originals = {m["id"]: m for m in json.loads(Path("data/inquiries.json").read_text(encoding="utf-8"))}
replies = json.loads(Path(args.replies).read_text(encoding="utf-8"))
if len(replies) > MAX_DRAFTS:
sys.exit(f"{len(replies)}件は多すぎます(上限{MAX_DRAFTS}件)")
messages = []
for r in replies:
orig = originals.get(r["id"])
if orig is None:
sys.exit(f"元メールが見つかりません: {r['id']}") # 存在しないIDへの返信は作らない
msg = EmailMessage()
msg["To"] = parseaddr(orig["from"])[1]
subject = orig["subject"]
msg["Subject"] = subject if subject.lower().startswith("re:") else f"Re: {subject}"
msg["In-Reply-To"] = orig["message_id"]
msg["References"] = orig["message_id"]
msg.set_content(r["body"])
messages.append((orig, msg))
print(f"[{r['category']}] To: {msg['To']} / {msg['Subject']}\n{r['body'][:200]}\n")
if not args.commit:
print("(dry-run) 問題なければ --commit を付けて再実行してください(作られるのは下書きのみ)")
sys.exit(0)
service = gmail()
for orig, msg in messages:
raw = base64.urlsafe_b64encode(msg.as_bytes()).decode()
service.users().drafts().create(
userId="me", body={"message": {"raw": raw, "threadId": orig["thread_id"]}}
).execute()
print(f"{len(messages)} drafts created(送信はGmailで人が行ってください)")- 宛先を元メールから引く:LLMに宛先を書かせると、別の問い合わせの相手に送る下書きができてしまう可能性があります。宛先・件名・スレッドIDという「間違えてはいけない部分」は、決定的なデータから組み立てます
threadId・In-Reply-To・Referencesを付ける:これで下書きが元の会話のスレッドにぶら下がり、Gmailで開いたときに経緯と一緒に確認できます- 送信処理をコードに書かない:
gmail.composeスコープは送信もできるため、「送信しない」はコードとpermissionsで担保します

カレンダー:会議時間を集計する
「今月、会議に何時間使ったか」「定例と臨時の比率は?」を、カレンダーの予定から集計します。分類はタイトルのキーワードで決定的に行い、どの分類にも当たらなかった予定の件数だけを出して、Claudeに分類ルールの追加を提案させます。
"""使い方: python scripts/read/calendar_hours.py 2026-09-01 2026-10-01
期間内の予定を分類し、週×分類ごとの会議時間を data/meeting_hours.csv に出す。"""
import csv
import sys
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from gauth import calendar # noqa: E402
JST = timezone(timedelta(hours=9))
RULES = {"定例": ["定例", "週次", "朝会"], "1on1": ["1on1", "面談"], "社外": ["打ち合わせ", "商談", "様"]}
SKIP_TYPES = {"focusTime", "outOfOffice", "workingLocation"}
def category(title: str) -> str:
for name, words in RULES.items():
if any(w in title for w in words):
return name
return "未分類"
start = datetime.fromisoformat(sys.argv[1]).replace(tzinfo=JST)
end = datetime.fromisoformat(sys.argv[2]).replace(tzinfo=JST)
service = calendar()
events, page = [], None
while True:
resp = service.events().list(calendarId="primary", timeMin=start.isoformat(), timeMax=end.isoformat(),
singleEvents=True, orderBy="startTime", maxResults=250, pageToken=page).execute()
events += resp.get("items", [])
page = resp.get("nextPageToken")
if not page:
break
hours = defaultdict(float)
for e in events:
if "dateTime" not in e.get("start", {}) or e.get("eventType") in SKIP_TYPES:
continue # 終日予定・集中時間・不在などは会議ではない
if any(a.get("self") and a.get("responseStatus") == "declined" for a in e.get("attendees", [])):
continue # 自分が辞退した予定は除く
s = datetime.fromisoformat(e["start"]["dateTime"])
t = datetime.fromisoformat(e["end"]["dateTime"])
week = (s.date() - timedelta(days=s.weekday())).isoformat() # 週の月曜日
hours[(week, category(e.get("summary", "")))] += (t - s).total_seconds() / 3600
Path("data").mkdir(exist_ok=True)
with open("data/meeting_hours.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
w = csv.writer(f)
w.writerow(["week", "category", "hours"])
for (week, cat), h in sorted(hours.items()):
w.writerow([week, cat, round(h, 2)])
print(f"{len(events)} events -> data/meeting_hours.csv")予定のタイトルや参加者には、取引先名や人事の話題(「〇〇さん面談」など)が含まれます。そのため出力は週×分類の集計値だけにして、予定の一覧そのものはファイルに残していません。「未分類」が多ければ、人がタイトルを見てRULESにキーワードを足す(またはClaudeにルール追加のコード変更を頼み、差分をレビューする)という流れにします。
GASとの使い分けと、claspでGASをClaude Codeに編集させる方法
使い分けの判断基準
Google Workspaceの自動化には、Googleのサーバー上で動くGAS(Google Apps Script)という選択肢もあります。どちらが優れているかではなく、処理の性質で選びます。
| 観点 | GAS(Apps Script) | API+Pythonスクリプト |
|---|---|---|
| 動く場所 | Googleのサーバー(PCを起動しておく必要がない) | 自分のPC・サーバー・CI |
| 認証 | 実行するユーザーの権限で動く。OAuth設定がほぼ不要 | サービスアカウントやOAuthを自分で設定 |
| きっかけ(トリガー) | 時間主導・フォーム送信時・編集時など、Google側のイベントで動かせる | cron・CIなど。Google側のイベントを受けるには別途仕組みが要る |
| 実行時間 | 1回の実行時間に上限あり(執筆時点で6分) | APIのクォータ内なら長時間でも可 |
| ライブラリ・他SaaS連携 | 限られる(UrlFetchAppでHTTPは呼べる) | Pythonのライブラリがすべて使える |
| Claude Codeとの相性 | claspでローカルに置けば編集可。実行とログ確認はGoogle側 | Claude Codeがその場で実行し、結果を読んで直せる |
| 向いている処理 | シート・フォームの中で完結する小さな自動化、フォーム送信時の処理、非エンジニアに引き継ぐ処理 | 大量データの整形・集計、分析、Slack・Notionなど他サービスとの連携、テストを書きたい処理 |
たとえば「フォームが送信されたら、担当者欄を自動で埋めて通知する」はGASが自然です。一方、「過去3年分の台帳を整形して取引先別に集計し、Notionの週報にも載せる」はAPI+スクリプト向きです。イベント駆動の小さな処理はGAS、バッチ的で重い処理や分析はスクリプト、と覚えておくと迷いません。
clasp で GAS をローカルに持ってきて、Claude Codeに編集させる
claspは、Googleがオープンソースで公開しているApps Scriptのコマンドラインツールです。ブラウザのエディタで書いていたGASをローカルのファイルとして扱えるので、Gitで管理でき、Claude Codeにも編集を任せられます。
npm install -g @google/clasp
clasp login # ブラウザでGoogleアカウントにログイン(認証情報は ~/.clasprc.json に保存される)
# 事前に https://script.google.com/home/usersettings で「Google Apps Script API」をオンにする
mkdir -p gas/form-handler && cd gas/form-handler
clasp clone <スクリプトID> # スクリプトIDは Apps Script エディタの「プロジェクトの設定」にある
# → .clasp.json / appsscript.json / Code.js などがローカルにできる
clasp pull # Google側の最新をローカルに反映
clasp push # ローカルの変更をGoogle側に反映(=すぐ動くコードが変わる)claspはバージョン3系でコマンド名やTypeScriptの扱いなどが変わっています。お使いのバージョンのREADMEを確認してください。
clasp pushした瞬間に、業務で動いている処理が変わります。本番のシートとは別に、コピーしたテスト用のシートとスクリプトを用意し、Claude Codeにはまずテスト用にpushさせ、動作を確認してから本番用にpushする運用にしましょう。permissionsではclasp pushをaskにしておきます。
GASを編集させるときは、gas/配下にもCLAUDE.mdを置き、「このスクリプトはどのシートの何のトリガーで動くか」「触ってはいけない関数」「テスト用スクリプトIDと本番用スクリプトIDの切り替え方」を書いておくと、事故が減ります。GASのログ(実行数)はGoogle側で見る必要があるため、エラーが出たら内容をコピーしてClaude Codeに渡すのが現実的です。
CLAUDE.md と permissions の例
# CLAUDE.md(バックオフィス自動化)
## 基本方針
- Google のデータは scripts/read/ のスクリプトで取得する。API を直接叩くコードをその場で書いて実行しない
- 反映は scripts/write/ のスクリプトで行う。必ず --commit なしのドライランを人に見せ、OK をもらってから --commit
- secrets/ 配下は読まない・表示しない。認証エラーが出たら人に再認証を依頼する
## スプレッドシート
- 元シートは絶対に書き換えない。整形結果は sheet_clean.py が新しいシートに書く
- 整形ルールは drafts/clean_rules.json に提案する。空欄の扱い・金額の単位など業務の意味が絡む判断は、必ず人に質問する
- 合計・件数はスクリプトの出力を使う。自分で数え直した数字を書かない
## Gmail
- 分類カテゴリ: 見積依頼 / 請求・支払い / 契約・解約 / 採用 / その他
- 返信は drafts/replies.json に書く。宛先・件名は書かない(スクリプトが元メールから付ける)
- 価格・納期・契約条件など、社内で決まっていないことを約束しない。分からない点は「担当より改めてご連絡します」とする
- 「採用」カテゴリは返信下書きを作らず、件数だけ報告する(担当部署が対応)
- メールは送信しない。送信に使えるコードを書かない
## カレンダー
- 出力は集計値のみ。予定のタイトルや参加者名を drafts/ やレポートに書き写さない
## GAS(gas/ 配下)
- clasp push は必ずテスト用プロジェクトに先に行い、人の確認後に本番へ。clasp deploy はしない{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(python scripts/read/sheet_profile.py:*)",
"Bash(python scripts/read/gmail_fetch.py:*)",
"Bash(python scripts/read/calendar_hours.py:*)",
"Bash(clasp pull:*)",
"Read(./data/**)",
"Edit(./drafts/**)",
"Edit(./gas/**)"
],
"ask": [
"Bash(python scripts/write/sheet_clean.py:*)",
"Bash(python scripts/write/gmail_draft.py:*)",
"Bash(clasp push:*)"
],
"deny": [
"Read(./secrets/**)",
"Read(**/credentials.json)",
"Read(**/token.json)",
"Read(**/service_account.json)",
"Read(~/.clasprc.json)",
"Read(./.env)",
"Edit(./scripts/**)",
"Bash(clasp deploy:*)",
"Bash(curl:*)",
"Bash(cat:*)",
"Bash(python -c:*)"
]
}
}credentials.json・token.jsonのReadをdeny:token.jsonにはリフレッシュトークンが入っており、これがあればあなたとしてGmailを読み、下書きを作り、送信もできます。パスのパターン(**/)で、どこに置かれていても読めないようにします。~/.clasprc.json(claspのログイン情報)も同様です- Bash経由の読み取りも塞ぐ:
ReadのdenyはClaudeのファイル読み取りツールに効くものです。catやpython -cでの読み取りを防ぐため、Bash側も必要なコマンドだけをallowにし、抜け道になるコマンドはdenyにします。より確実なのは、秘密ファイルをプロジェクトの外に置くことです - scriptsの編集はdeny:Claudeが運用中に
gmail_draft.pyへ送信処理を書き足す、という事態を防ぎます。スクリプトの改修は別作業としてブランチでレビューします clasp pushはask、clasp deployはdeny:GASのコード編集(gas/)は自由に、Google側への反映は確認付き、Webアプリやアドオンとしての公開はさせない、という段階を設定で表現しています
Claude Codeとの対話例
以下は流れのイメージです(実際の出力は毎回異なります)。
例1:散らかった台帳を整形して、取引先別の集計とグラフを作る
> 「売上台帳」シートが表記ゆれだらけなので、整形して取引先別の売上集計とグラフを作って。
● Bash(python scripts/read/sheet_profile.py 売上台帳)
⎿ 9 columns / 1,284 rows -> data/profile.json
● Read(data/profile.json)
● Write(drafts/clean_rules.json)
整形ルール案を drafts/clean_rules.json に作りました。確認したい点が2つあります。
1.「金額」列に空欄が37行あります。0円として集計しますか?除外しますか?
2.「取引先」の「ABC」は「株式会社ABC」と同一と見てよいですか?(「ABCトレーディング」は別扱いにしています)
> 空欄は除外。ABCは同一でOK。
● Edit(drafts/clean_rules.json)
● Bash(python scripts/write/sheet_clean.py drafts/clean_rules.json)
⎿ 元 1284 行 → 整形後 1261 行(重複除去 23 行) ...
● Bash(python scripts/write/sheet_clean.py drafts/clean_rules.json --commit) ← 承認を求められる
⎿ written: 整形_20260926 集計_20260926例2:問い合わせメールの返信下書き
> 今週の「問い合わせ」ラベルのメールを分類して、返信の下書きを作って。
● Bash(python scripts/read/gmail_fetch.py 問い合わせ 7)
⎿ 14 messages -> data/inquiries.json
● Read(data/inquiries.json)
● Write(drafts/replies.json)
14件を分類しました:見積依頼 6 / 請求・支払い 3 / 契約・解約 2 / 採用 1 / その他 2
- 採用の1件は方針どおり下書きを作らず、件数のみ報告します
- 見積依頼のうち2件は、希望納期が社内ルールで判断できないため
「担当より改めてご連絡します」としています
下書き13件の内容を確認してください。
> 契約・解約の2件目は、解約手続きのページURLを案内に入れて。あとはOK。
● Edit(drafts/replies.json)
● Bash(python scripts/write/gmail_draft.py drafts/replies.json --commit) ← 承認
⎿ 13 drafts created(送信はGmailで人が行ってください)最後は、担当者がGmailの下書きフォルダを開き、1通ずつ目を通して送信します。スレッドにぶら下がっているので、元の問い合わせと並べて確認できます。
MCPサーバー・コネクタという選択肢
執筆時点で、Google Workspace(Gmail・カレンダー・ドライブなど)を扱うMCPサーバーは、Google提供のもの・コミュニティ製のものを含めて複数公開されています。また、Claudeのアプリ側にもGmail・Googleカレンダー・Googleドライブとつなぐコネクタが用意されています。提供元・対応範囲・認証方式は変化が速いので、使う前に公式情報で確認してください。
使い分けの考え方は、Slack・Notion連携の記事と同じです。
- 探索的な作業はMCP:「先週の〇〇社とのメールを探して要点を教えて」「来週の空き時間は?」のように、その場で調べて答えてもらう用途には手軽です
- 定型処理はスクリプト:毎週の整形・集計・下書き作成のように、入力と出力の形を固定したい処理は、レビュー済みのスクリプトのほうが再現性と安全性を確保しやすくなります
- コミュニティ製のMCPサーバーには特に注意:Gmailの全権限に近いトークンを預けることになります。ソースコードを確認できるものを選び、スコープを最小にし、書き込み・送信系のツールはClaude Codeの
permissionsでaskかdenyにします

Skills化と定期実行(ヘッドレス)
毎週・毎月の定型作業は、.claude/skills/<name>/SKILL.mdに手順をまとめておきます。
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name: inquiry-drafts
description: Gmailの「問い合わせ」ラベルのメールを分類し、返信の下書きを作る。問い合わせ対応、返信下書き、メールの振り分けを頼まれたときに使う。
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# 問い合わせ返信下書きの手順
1. `python scripts/read/gmail_fetch.py 問い合わせ 7` を実行する
2. CLAUDE.md のカテゴリで分類し、カテゴリ別の件数を表で報告する
3. 「採用」以外について drafts/replies.json に返信本文を書く(宛先・件名は書かない)
4. 判断できなかった点(価格・納期・例外対応)を一覧にして人に確認する
5. 人の OK が出たら gmail_draft.py をドライラン → --commit の順で実行する
6. 最後に「送信は Gmail で人が行う」ことを伝える定期実行はclaude -p(非対話)で行えますが、途中で人が確認できないので、ヘッドレスでは read系と drafts/ への書き込みだけを許可します。たとえば毎週月曜の朝に、「問い合わせの分類と返信文の下書き(drafts/ まで)」「先週の会議時間の集計」を作っておき、担当者が出社後にclaudeを開いて確認・反映する、という形です。
#!/usr/bin/env bash
# 毎週月曜 8:00 に cron 等から実行。Gmailへの下書き作成(write)はしない
set -euo pipefail
cd "$(dirname "$0")/.."
claude -p "inquiry-drafts の手順1〜4を実行し、drafts/replies.json まで作って。gmail_draft.py は実行しないこと。" \
--allowedTools "Bash(python scripts/read/gmail_fetch.py:*)" "Read" "Edit(./drafts/**)" \
--output-format json > "logs/inquiry_$(date +%Y%m%d).json"サーバーやCIで動かす場合、OAuthのtoken.jsonをその環境に置くことになります。これは「あなたのGmailの鍵」をサーバーに置くのと同じなので、置き場所の権限を絞り、不要になったらGoogleアカウントの設定からアクセス権を取り消せるようにしておきましょう。GitHub Actionsで動かす場合はanthropics/claude-code-actionも選択肢です。CLIのオプションや料金・プランは、執筆時点の情報として公式ドキュメントで確認してください。
秘密情報は「Gitに入れない」と「AIに読ませない」を分けて考える
当サイトの運用でも、.gitignoreなどで.env・*.key・credentials.jsonといった秘密情報を配信・コミットの対象から外しています。ただ、これはGitと配信の話です。Claude Codeのようなエージェントと同じディレクトリで作業する場合は、それとは別に「エージェントが読めるか」を設定で制御する必要があります。
Google Workspaceのtoken.jsonは、その人のメールや予定にアクセスできる鍵そのものです。この記事のpermissions.denyは、その考え方をそのまま設定にしたものです。当サイトの運用の仕組みは【自社事例】AIエージェントでメディアサイトを運用する仕組みで公開しています。
注意点・安全設計
個人情報・社外秘
- メール本文は個人情報のかたまり:問い合わせには氏名・電話番号・住所が含まれます。
data/はGitにコミットせず、保存期間を決めて削除します。Claude Codeに渡したデータは、利用しているプラン・契約のデータ取り扱い条件に従って処理されるため、社内ルールで「外部AIに渡してよい情報」を決めておきましょう - ラベルで対象を絞る:受信箱全体ではなく「問い合わせ」ラベルだけを読む。
gmail.readonlyは受信箱全体を読めるスコープなので、範囲はスクリプトの検索条件で絞っています - フォームのメールアドレス列・カレンダーの予定名は、集計に不要なら読み込まない・出力しない
書き込みの安全装置
- シートは新しいシートに書く、メールは下書きまで、GASはテスト用に先にpush
- write系はドライラン既定+permissionsのask。件数上限をコードで持つ
- ヘッドレスではwrite系を許可しない
クォータ(利用上限)
- Sheets API・Gmail API・Calendar APIには、毎分のリクエスト数などのクォータがあります(値は執筆時点の公式ドキュメントで確認)。
get_all_values()で一括取得し、書き込みもupdateで範囲ごとにまとめるなど、セル単位のループ呼び出しを避けるのが基本です - 429(リクエストが多すぎる)が返ったときは、待ち時間を伸ばしながら再試行(指数バックオフ)します
- GASにも1日あたりの実行時間やメール送信数などの上限があります
Google自身もWorkspaceにGeminiを組み込むなど、業務アプリの中でAIが働くのは当たり前になりつつあります。その中でClaude Codeとスクリプトで自前の仕組みを持つ価値は、社内のルール(分類カテゴリ、返信で約束してよいこと、整形の基準)を、自分たちの手でコードと設定に落とし込み、レビューできることにあります。
よくある質問
サービスアカウントでGmailを読めないのはなぜ?
サービスアカウントは人とは別の「プログラム用のアカウント」なので、あなたの受信箱やカレンダーの持ち主ではないからです。スプレッドシートのように共有できるファイルなら、サービスアカウントのメールアドレスに共有すれば読めますが、Gmailは共有できません。個人のメールやカレンダーはOAuthのユーザー同意で扱うのが基本です。Google Workspaceの管理者がドメイン全体の委任を設定すれば可能になりますが、組織内の全員のデータに触れ得る強い権限なので、慎重に判断してください。
GASとAPI+Pythonスクリプト、どちらで作ればいい?
スプレッドシートやフォームの中で完結する小さな自動化、フォーム送信時などのイベントで動かしたい処理、非エンジニアに引き継ぐ処理はGASが向いています。大量データの集計、Slackなど他のサービスとの連携、分析やテストを含む処理、Gitでの管理を重視する場合はAPI+スクリプトが向いています。GASもclaspでローカルに持ってくればClaude Codeで編集できるので、両方を使い分けるのが現実的です。
返信メールの送信まで自動化してはいけない?
おすすめしません。メールは一度送ると取り消せず、宛先の取り違えや事実と違う回答は、そのまま信用の問題になります。この記事の構成では、スクリプトに送信処理を書かず、下書きの作成までに留めています。人がGmailで下書きを開き、内容を確認して自分で送信する運用なら、作業時間を減らしながら責任の所在も明確に保てます。
OAuthのトークンが1週間ほどで切れてしまう
OAuth同意画面のユーザーの種類が「外部」で、公開ステータスが「テスト」のままだと、リフレッシュトークンの有効期限が短く(執筆時点で7日)設定されます。社内利用であれば、Google Workspaceの組織内に限定する「内部」で同意画面を作るのが一般的です。仕様は変わることがあるため、Google Cloudの公式ドキュメントで最新の条件を確認してください。
まとめ|「元は触らず、下書きまで、鍵は読ませない」
Google Workspace APIをClaude Codeにつなぐと、表記ゆれの整形、フォームの集計、問い合わせの振り分けと返信文づくり、会議時間の見える化といったバックオフィスの地味な作業を、確認するだけの仕事に変えられます。成功のポイントは、データの持ち主で認証方式を選び、元データは上書きせず、メールは下書きまで、秘密ファイルはAIに読ませないこと。そして、シートの中で完結する処理はGAS、重い処理や連携はスクリプトと、道具を処理の性質で選ぶことです。まずは手元のシート1枚でsheet_profile.pyを動かし、Claude Codeに整形ルールを提案させるところから始めてみてください。APIや認証の基本から学びたい方はIT基礎シリーズ第4章「API・JSON入門」がおすすめです。
業務自動化のスキルを、キャリアと収入につなげる
APIとAIエージェントで業務を自動化できる人材は、社内でも社外でも求められています。次の一歩に役立つ記事です。
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