ChatGPT Workが出てもGAS・Pythonは消えない｜現役SEが分ける「任せる仕事」と「仕組みにする仕事」

2026年7月、ChatGPT Workが出ました。

長めの作業を任せて、調査して、ファイルや接続先をまたいで処理して、資料まで作る。

途中で人が方向を変えたり、重要な操作を承認したりすることもできます。

さらにScheduled Tasksで、決まったタイミングの実行や変化の監視まで扱える。

ここまで来ると、

「もうGASとかPythonっていらなくなるのでは？」

と思うのも自然です。

僕の答えは、消えないです。

むしろ役割が分かれます。

ChatGPT Workが得意なのは「考えながら進める仕事」。

GASやPythonが得意なのは「決めたルールを確実に回す仕事」。

この2つを同じものとして考えると、たぶん使いづらくなります。

■ ChatGPT Workの「考えながら進める仕事」

ChatGPT Workは、最初から手順が全部決まっていない仕事と相性がいいです。

例えば、

複数の資料を読む。

違いを探す。

必要な情報を調べる。

途中結果を見て次の調査先を変える。

レポートとしてまとめる。

こういう仕事。

人間がやるときも、

1をやったら必ず2。

2の次は絶対3。

とは限りません。

途中で、

「この数字おかしくない？」

「別の資料も見たほうがよさそう」

「この条件なら結論を変えよう」

と考えます。

この「途中で考える」がChatGPT Work側の強みです。

逆に、ここをGASだけで全部作ろうとすると大変です。

条件分岐を大量に書く。

例外を全部想定する。

文章の意味を固定ルールへ落とす。

無理ではないですけど、作り込みすぎると保守がつらくなります。

■ GASの「Google業務をつなぐ仕事」

GASはGoogleスプレッドシート、Gmail、Googleドライブなどを決めたルールでつなぐのが得意です。

例えば、

スプレッドシートの特定行を読む。

条件を満たしたらGmailの下書きを作る。

GoogleドライブへPDFを保存する。

毎朝決まった時刻に処理する。

こういう仕事。

判断ルールが明確なら、かなり強いです。

毎回、

A列が「完了」なら送信対象。

金額が0なら対象外。

同じIDなら重複登録しない。

と決まっているなら、ChatGPT Workに毎回考えてもらう必要はありません。

普通のプログラムで固定したほうが予測しやすいです。

そして、同じ入力なら同じ結果になる。

業務システムでは、これが大事なんですよね。

「今日はChatGPT Workがそう判断したので」

で請求金額が変わったら困ります。

はい。

そこは自由に考えなくていいです。

■ Pythonの「重い処理と自由度」

Pythonは、GASよりも環境を自由に作りたいときに強いです。

大量データ処理。

ファイル変換。

データ分析。

API連携。

Web情報の取得。

画像処理。

データベース処理。

このあたり。

もちろんGASでもできることはあります。

でも処理時間やライブラリ、データ量などを考えると、Python側へ分けたほうが素直なことがあります。

僕は「ChatGPT WorkかPythonか」みたいな二択で考えません。

考える部分をChatGPT Work。

決めた処理をPython。

という分け方もできます。

むしろこっちのほうが自然です。

■ 「任せる」と「仕組みにする」の境界

この2つを分ける簡単な質問があります。

「毎回、同じ条件なら同じ答えにしたいですか？」

YESなら、GASやPythonなどの固定処理を先に考えます。

例えば、

・CSVの列を決まった形へ変換

・商品コードの重複除外

・指定フォルダへファイル保存

・決まった宛先へ通知

・売上データの集計

こういう仕事です。

逆に、

「状況を見て考えてほしい」

「資料を読んで重要なものを選んでほしい」

「複数の候補から判断してほしい」

ならChatGPT Work向きです。

調査。

比較。

要約。

候補出し。

レポート作成。

このあたりですね。

もちろん境界は完全には分かれません。

ChatGPT Workが判断した結果をGASへ渡す。

Pythonで集めたデータをChatGPT Workへ読ませる。

そういう組み合わせができます。

■ 全部ChatGPT Workに任せると困るところ

ChatGPT Workが便利になるほど、

「じゃあ全部任せよう」

となりやすいです。

でも業務では、あえて任せない部分も必要です。

例えば請求データ。

金額計算のルールが決まっているなら、固定ロジックで計算したほうがいいです。

在庫数。

1個減ったら1個減らす。

ここに自由な解釈はいりません。

社員番号。

同じ人を別人として登録しない。

これも決まったルールで処理したい。

一方、

「この問い合わせはどの担当へ回すべきか」

「この資料の中で経営会議に必要な部分はどこか」

のような仕事は、ChatGPT Workの判断を使いやすいです。

つまり、

自由に考えてほしい場所。

絶対にルール通り動いてほしい場所。

この線を引きます。

■ 承認を残す場所

ChatGPT Workの公式説明でも、途中で質問に答えたり、方向を変えたり、重要な操作を承認したりできる設計になっています。

ここ、かなり大事だと思っています。

自動化は、

「人を全部外すこと」

ではありません。

外していい確認。

残したほうがいい確認。

を分けることです。

メール本文の下書きは任せる。

外部送信前は人が見る。

資料の候補は集めてもらう。

最終提出は人が確認する。

更新候補は作る。

本番データの削除だけ承認を入れる。

こういう形です。

全部自動にするほうが技術的には派手です。

でも、実務では「止めるボタン」があるほうが安心して使えます。

僕も自動化を考えるとき、どこを人に戻すかはかなり見ます。

■ ChatGPT WorkはGAS・Pythonの敵ではない

ChatGPT Workが進化したら、GASやPythonの仕事がなくなる。

僕はそうは見ていません。

むしろ、

ChatGPT Workが考える。

GASがGoogleサービスをつなぐ。

Pythonが重い処理を回す。

役割が分かれます。

以前は、人が全部橋渡ししていました。

資料を読む。

Excelへ入力する。

Pythonツールを実行する。

結果をメールへ貼る。

ここにChatGPT Workが入ることで、人がやっていた「考えて次へ渡す」が減る可能性があります。

でも、その先で確実にデータを更新したり、同じ計算を毎回再現したりする仕組みは残ります。

むしろ大事になります。

■ 「何を使うか」から考えない

ChatGPT Work。

GAS。

Python。

新しいものが出るたびに、

「どれを使えばいいですか？」

という話になります。

でも先に考えたいのは、

その仕事は毎回考える必要があるのか。

ルールを固定できるのか。

間違えたらどこまで影響するのか。

人の承認を残すべきか。

こっちです。

その後に技術を選びます。

ChatGPT Workに任せる。

GASで固定する。

Pythonへ分ける。

人の確認を残す。

これを組み合わせる。

たぶんこれからの業務改善は、「全部ChatGPTにする」ではなく、この分業が増えていくと思います。

もし、

「ChatGPT Workでどこまでできる？」

「今のGASを置き換えるべき？」

「Pythonとどう分ければいい？」

と迷っているなら、まず技術を決めなくて大丈夫です。

今やっている作業を、

考える仕事。

決まった仕事。

人が確認する仕事。

の3つに分ける。

そこから構成を考えると、かなり整理しやすくなります。