画面を閉じると眠るGemini関数の罠。GASとOpenAI APIで低コストに自動化する方法

こんにちは、e-Shikumi-Laboのシンです。このブログでは、スプレッドシート＆GASやChrome拡張機能をはじめとする、自動化のTipsを紹介しています。

前回は、「日米ITトレンドボード」の自動化のうち、データ取得部（IMPORTFEED関数）の自動化について検討しました。今回は、トピックス整理・要約部の自動化について考えていきます！

Gemini関数の限界

前々回で紹介した通り、私はGoogle Workspaceの「Business Standardプラン」を利用しているため、スプレッドシート上で直接AIを呼び出せる「Gemini関数（AI関数）」を使用して、トピックスの整理・要約部を作成しました。

しかし、その方法には限界があります。それはGemini関数が自動更新できないという関数の仕様です。

せっかく、前回データ取得部は自動更新できるようになったのに、これでは要約・整理部分は自動化できません。画面を閉じている間も裏側で勝手に要約してもらうには、関数を諦めてGAS（Google Apps Script）からAPI経由でAIを動かすしかありません。

Gemini APIの利用を検討したが……立ちはだかる2026年の罠

プログラムからAIを呼び出すため、Geminiのおすすめに従い、最初は「完全無料枠がある」と言われているGemini APIを使う方向で検証を進めていました。しかし、実際に2026年現在のAI StudioでAPIキーを取得し、テストしている時、軽量モデルの「gemini-2.5-flash-lite」であっても、1日最大「20回」しか使えないということが判明しました。（AIにさらっとゴメンナサイと言われ茫然自失・・・。たとえ同じGoogleであっても平気で堂々と嘘をいうので注意が必要です。そうはいっても、全部を検証できるわけではないですが・・・）

正直、これでは使い物になりません。

引用元（Google AI for Developers）：レート制限について（Rate Limits）

【結論】有料枠にするなら、圧倒的に「OpenAI API」の方が安全

「1日20回の制限」を外すには、クレジットカードを登録して有料枠（従量課金）へ移行するしかありません。軽量モデルであれば「100万文字処理して数円〜数十円」レベルと激安ですが、ここで私はGeminiを捨ててOpenAI（ChatGPT）のAPIへ切り替える決断をしました。理由は、API利用で最も恐ろしい「無尽蔵課金リスク」が全く違うからです。

Gemini（Google Cloud紐付け）： 有料枠にするにはGoogle Cloudの請求アカウントと連動させる必要がありますが、基本が「後払い」のため、もしGASのコードが暴走したりAPIキーが漏れてしまった場合、数万円単位の恐ろしい請求が来るリスクが付きまといます。
OpenAI API： こちらは「プリペイド（前払いチャージ）式」です。アカウントに「最低額の5ドル（約800円）」だけを手動でチャージし、自動チャージ（Auto-recharge）をオフにして使えば、万が一コードが無限ループを起こしても、5ドルが使い果たされた瞬間に物理的にアクセスが遮断されます。

過去に取得したOpenAIのAPIキーが手元に残っていることもあり、この安全性を最優先してOpenAIの gpt-4o-mini モデルで一気に実装することにしました。

引用元（OpenAI API）：API Pricing 2026

OpenAI APIを使ったGASコードのサンプル

OpenAI APIを叩くための本番用GASコードです。

今回は以下のような役割分担にしています。

プロンプトはすべて「セル」で管理（関数で自動結合） GASのコード内には、AIへの指示を記載していません。スプレッドシートのセル側（「元データ」シートのK列）に、関数を使って「依頼文（プロンプトの骨組み）」と「ソースとなる日米のニュース内容」をガッチャンコとつなげた文字列を用意しておき、GASはそれをただAIに届けるだけの役に徹しています。こうすることで、AIへの問い方の微調整がシート上で完結します。
取得したAPIキーは「スクリプトプロパティ」に格納 スプレッドシートの「拡張機能」＞「Apps Script」の設定（歯車マーク）にある「スクリプトプロパティ」を利用します。ここにプロパティ名 OPENAI_API_KEY として保存して安全に呼び出すことで、コード内に大事なキーを直書きするリスクを避けています。

function refresh_summary(){
  var motosheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("元データ");
  var outsheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("ITニュース分析");

  //fromrange:プロンプトが入力されているセル
  //torange:AIの回答の出力先
  var targetList = [
    { fromrange: "K5", torange: "B5" },  // 1つ目のプロンプトと出力セル
    { fromrange: "K9", torange: "B9" }   // 2つ目のプロンプトと出力セル
  ];

  // targetListの要素を1つずつ順番に処理する
  targetList.forEach(function(target) {
    // 1. 元データシートからプロンプト（AIへの指示）を取得
    var prompt = motosheet.getRange(target.fromrange).getValue();
    
    // セルが空でない場合のみAI処理を実行
    if (prompt) {
      Logger.log(`${target.fromrange} のプロンプトを送信中...`);
      
      // 2. 別関数にプロンプトを渡して、AIの回答のみを受け取る
      var aiResponse = askOpenAI(prompt);
      
      // 3. ITニュース分析シートの指定セルにAIの回答を書き込む
      outsheet.getRange(target.torange).setValue(aiResponse);
      
      Logger.log(`${target.torange} への書き込みが完了しました。`);
    } else {
      Logger.log(`${target.fromrange} が空欄のため、スキップしました。`);
    }
  });
}

/**
 * OpenAI APIを呼び出し、AIの回答テキストのみを返す関数
 * 入力：プロンプト（文字列）
 * 出力：AIの回答（文字列）
 */
function askOpenAI(prompt) {
  // スクリプトプロパティからOpenAIのAPIキーを取得
  const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OPENAI_API_KEY');
  
  if (!apiKey) {
    return '【エラー】スクリプトプロパティに OPENAI_API_KEY が設定されていません。';
  }
  
  const apiUrl = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';
  
  // ペイロードの設定（モデルは gpt-4o-mini）
  const payload = {
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [
      { role: 'user', content: prompt } // 引数で受け取ったプロンプトを設定
    ],
    temperature: 0.3
  };
  
  const options = {
    method: 'post',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true // エラー時も挙動を止めずに詳細を取得する
  };
  
  try {
    const response = UrlFetchApp.fetch(apiUrl, options);
    const resCode = response.getResponseCode();
    const resText = response.getContentText();
    
    if (resCode === 200) {
      const json = JSON.parse(resText);
      // AIの回答テキストのみを抽出して返す
      return json.choices[0].message.content.trim();
    } else {
      Logger.log(`【APIエラー詳細】: ${resText}`);
      return `【APIエラー: ステータスコード ${resCode}】`;
    }
    
  } catch (e) {
    Logger.log(`【通信エラー詳細】: ${e.message}`);
    return `【通信エラーが発生しました】`;
  }
}