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プロパティストアを使う場合の基本パターンconst userProperties = PropertiesService.getUserProperties();//データセットuserProperties.setProperty('key1', value1);//データ削除userProperties.deleteProperty('key1');//全データ取得const data = userProperties.getProperties();for (var key in data) {//    Logger.log('キー: %s, 値: %s', key, data[key]);  } JSON形式を扱う場合//データ例const saveData = {   "key1": "value1",   "key2": 10,   "key3": ["50", "100"],   "key4": 500 }//保存userProperties.setProperty("key",JSON.stringify(saveData)); //データ取得let d = JSON.parse(userProperties.getProperty('key')); console.log(d['key2']);//10//更新例d['key3'][0] = 500;userProperties.setProperty("key",JSON.stringify(d));

「AIがExcelも読めるなら、わざわざJSON化する意味ある？」そう思いながらも、スプレッドシートからJSONデータを生成するウェブアプリ（Google Apps Script製）を作りました。実は作ってみて気づいたんです。JSONには、Excelにはない「使い道」があることに。作ったもの：スプレッドシート→JSON変換ツール機能はシンプルです。スプレッドシートのデータを読み込んで、ヘッダー行と任意の行数（デフォルト5行）をJSON形式に変換。ボタン一つでコピーできます。なぜ作ったのか。ClaudeやChatGPTにコード生成を依頼するとき、いつもスプレッドシートの構造を説明するのが面倒でした。「列Aが顧客名で、列Bが会員番号で、列Cが...」これを毎回説明するのは非効率。JSONなら構造が一目瞭然なので、会話がスムーズになると思ったんです。でも作ってから疑問が湧いた「そもそもAIってExcelも読めるよね？」調べてみると、ClaudeもChatGPTも、Excelファイルを直接読み込めます。CSVも画像も読める。つまり、わざわざJSON化する必要ないのでは...？一瞬、作ったツールが無駄に思えました。でも、実際に使ってみたら違ったJSON化ツールを使い続けてみて、Excelにはない明確なメリットがあることに気づきました。メリット1：会話がスムーズExcelファイルを渡した場合、AIとのやり取りはこうなります。私「このファイルの構造を理解して、GASコードを書いて」とExcelを添付。AI「列Aが顧客名、列Bが年齢ですね」私「いや、列Bは会員番号です」AI「失礼しました。修正

Firebaseのデータベース概要Firebase のデータベース（Cloud Firestore）と一般的に良く利用されている SQL データベースは少しコンセプトが違います。 - SQL データベースは「リレーショナルデータベース」 - Firebase のデータベースは JSON ベースのデータベース 一言で言えばこれが大きな違いです。 この記事ではさらに詳しく説明していきます！SQLのデータベース一般的に良く利用されている SQL のデータベースはリレーショナルデータベースに分類されます。厳密な定義はここでは省かせて頂きますが、簡単に言えば表（テーブル）を基にしています。さらに、複数のテーブルを関連付けて使う様に設計されています。 データベース自体は、エクセルの表が沢山あるイメージです。 データベースを利用する上で、最初にこの表の「形」を決めておく必要があります。テーブルの「列」にどんなデータを割り当てるかを予め決めておいて、この列の情報を基に情報の出し入れをします。 SQL のデータベースでは、各列の要素を含んだ「行」の集まりが基本的なデータ構造になります。 FirebaseのデータベースFirebase のデータベースは「表」という概念がありません！ ここが大きく違う所です。 Firebase のデータベースは「コレクション」という形でデータを管理しています。このコレクションに「ドキュメント」という形でデータを追加していくのが Firebase の基本的なデータ構造です。 - コレクション　ー＞　テーブル - ドキュメント　ー＞　テーブルの行のイメージ