AIに毎朝タスクを配信させていたら、文章が3000字に膨らんだ話

業務委託でEC運用支援をしているYasuakiと申します。

最近、自分専用のAIエージェント環境（Telegram経由で動く）を構築して、毎朝9時に「今日のタスク状況」をTelegramに配信させています。3つのプロジェクトを並列で進めている関係で、進捗の見える化は欠かせない仕組みになりました。

ところが運用2ヶ月目に入った頃、ある問題が起きました。

配信される文章が、日に日に長くなっていくのです。

最初は500字くらいだった配信が、気付けば3000字を超えていました。

スマホで開くたびにスクロールが必要になり、肝心の「今日やること」が一目で分からない。AIへの入力トークン量も増え続け、APIコストも地味に効いてきます。

本記事は、この「AI配信の肥大化問題」をGoogle Sheets と Apps Script で解決した実例の記録です。コードを書かない方でも理解できる粒度で書きました。

なぜ肥大化したのか

仕組みはシンプルです。

Google Sheetsにタスク一覧を書いておく。毎朝9時、AIエージェントがシートを読み込む。AIが内容を整形してTelegramに配信する。

このとき、AIは完了済みタスクも含めて全部読み込んでいたのが原因でした。

業務委託で動くタスクは、当然ながら完了するたびに増えていきます。3月時点で15件だったタスクは、5月初旬には39件（うち完了24件）に膨らんでいました。

人間なら「完了したタスクは見なくていい」と判断できます。でもAIは、シートの内容を素直に全部読み、全部配信文に含めようとします。

結果として、「3月22日に完了したタスクのお知らせ」が5月初旬の配信にもしぶとく登場し続けるという、誰得な状態になっていました。

解決方針: 「完了から30日経過したらアーカイブ」

シンプルなルールを設けることにしました。

ポイントは2つです。

ポイント1: データを消さない

タスクの履歴は半年後・1年後の振り返りで効いてきます。「あの案件、いつ完了したっけ?」という問いに答えられる状態は維持したい。なので、シート上のデータは触らず、配信側のロジックで「30日経過分は表示しない」にします。

ポイント2: 完了日を自動で記録する

「完了から30日」を判定するには、完了日が記録されている必要があります。手動入力は確実に忘れます。なので、ステータスを「完了」に変えた瞬間に自動で日付を記入する仕組みを作りました。

ここで登場するのが Apps Script です。

Apps Script とは

Google Sheets / Gmail / Google カレンダーなどに、ちょっとした自動処理を追加できる仕組みです。専用のサーバーは不要で、Googleアカウントさえあれば誰でも無料で使えます。

スプレッドシート上で「拡張機能 → Apps Script」を選ぶだけで、コードを書く画面が開きます。

私が書いたのは、ざっくり以下のような処理です。

これだけです。コード自体は20行程度。

実装後は、新しくタスクを完了させるたびに、I列に「2026-05-04」のような形式で日付が自動で入るようになりました。

既存の完了タスクへの遡及対応

新しいタスクは自動記録されますが、過去に完了済の24件はI列が空のままです。これも一括で埋める必要があります。

「全件手動入力」は現実的ではないので、こちらもApps Scriptで一括処理する関数を作りました。

ロジックはこうです。

実行ボタンを押すこと1回。5件の遡及記録が3秒で完了しました（残り19件は過去のオペレーションで既に手動記入済でした）。

完璧な日付ではありませんが、「30日経過判定」の精度としては十分です。明らかに違和感のある日付は後で目視修正すればOK、という割り切りで進めました。

配信側のフィルタロジック

最後の仕上げが、AI配信側のロジック修正です。

これも数行の追加で完了。

結果として、配信される完了タスクは直近30日以内のものに限定されるようになり、文章量が想定通りスリム化される見込みです。実際の効果は5月中旬以降の配信で観察予定です。

この経験から得たこと

技術的な学びより、運用設計上の学びの方が大きかったので、3つだけ書きます。

学び1: AIに任せきらず、データ構造で制御する

AIは賢いですが、「読み込むデータの範囲」を判断する仕事は、AIではなくデータ設計側でやる方が確実です。「完了から30日以内」のような明確なルールは、プロンプトでAIに伝えるよりも、データ取得段階でフィルタをかけた方が安定します。

学び2: 「データを消す」より「表示しない」を選ぶ

履歴は資産です。後から振り返ったとき、「いつ何を完了したか」が時系列で残っていると、自分の働き方の改善材料になります。配信から外すことと、データを消すことは別問題として分けて設計する。これは台帳運用全般に効く考え方だと思います。

学び3: 自動記録の「上書き防止」は必須

ステータス列の値を間違えて変えてしまったとき、完了日が今日に上書きされたら困ります。「I列に既に値があれば書き込まない」という1行のチェックを入れたことで、運用上の事故リスクが大きく下がりました。小さな配慮ですが、こういう積み重ねが台帳の信頼性を作ります。

おわりに

AIエージェントによる業務支援は、便利になればなるほど「AIに渡すデータの設計」が効いてきます。今回の経験で、AIの賢さ＝プロンプトの工夫、ではなく、AIの安定運用＝データ構造の設計だと改めて感じました。

似たような「AI配信が肥大化していく問題」を抱えている方の参考になれば嬉しいです。

次回は、3プロジェクトを並列で動かしているAIエージェントの役割分担設計について書く予定です。

ここまで読んでいただきありがとうございました。

Yasuaki — 業務委託でEC運用支援とAIエージェント運用設計を行っています。

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