Gmailの問い合わせにAIが返信下書きを自動作成【GAS×Claude API】

毎朝、問い合わせメールを開いて、一件ずつ返信を書く。丁寧にやるほど時間が溶けていく——この作業を、AIに「返信の下書き」まで作らせて、送るかどうかは自分が最後に決める形にできたら、負担はぐっと減ります。

私はこれまで、Googleフォームの回答をAIで自動分類する仕組みや、フォーム回答者へ自動返信するGASを作ってきました。今回はその次の一歩として、Gmailに届いた問い合わせに、Claude APIが返信の下書きを自動で用意する仕組みを作ります。

ポイントは「全自動」にしないこと。下書きに保存するだけで、送信はしません。 事故の芽を摘みながら、面倒な下書き作業だけをAIに任せる——実機で踏んだつまずきと、opus/haikuの実測コストまで、一次情報でまとめました。

作るもの（完成イメージ）

作るのは「要返信 ラベルの付いたメールに、AIが返信案を書いて、下書きに保存する」仕組みです。実行すると、下書きフォルダに、元のメールにぶら下がる形で返信案が並びます。

処理の流れはシンプルです。

1. Gmailで対象メールに 要返信 ラベルを付けておく
2. GASが label:要返信 -in:draft で対象を集める
3. Claude APIが件名と本文を読んで返信案を書く
4. 元のメールへの返信下書きとして保存し、AI下書き済 ラベルを付ける（二重生成を防ぐ）

送信は一切しません。 保存された下書きを人が確認し、必要なら直して、自分の手で送る。この「人が判断する一点だけを残す」設計が、この記事の背骨です。

なぜ Gmail×GAS×Claude API（直叩き）なのか

メール返信の自動化は、専用SaaSやノーコードツールでも作れます。それでもGAS×Claude APIの直叩きにするのは、Googleアカウントの中だけで完結し（メールが外の基盤を経由しない）、月額課金も増えず、中身を自分で完全に制御できるからです。

前提として、GAS用のClaude公式SDKはありません。GASの UrlFetchApp から Anthropic の Messages API（POST https://api.anthropic.com/v1/messages）を直接叩きます。「直叩き」と言うと身構えますが、やることは「決まった住所に、決まった形の手紙を送って、返事を受け取る」だけです。

実装

全体像は上の一本道——対象を集める／本文を取り出す／AIに返信案を書かせる／下書きに保存する——をそのままコードにしたものです。書き換えるのはごく一部です。

1. 設定と鍵の取り出し

先頭に設定値をまとめます。ここを直せば対象ラベルや使うモデルを変えられます。

const ANTHROPIC_API_URL = 'https://api.anthropic.com/v1/messages';
const ANTHROPIC_VERSION = '2023-06-01';         // Claude APIに必須のバージョン指定
const MODEL = 'claude-opus-5';                  // 返信品質を優先（安いモデルとの比較は後述）
const MAX_TOKENS = 1024;                        // 返信文の長さの上限（後述の落とし穴に関わる）
const SEARCH_QUERY = 'label:要返信 -in:draft';  // 対象＝「要返信」ラベル付き・下書き未作成
const PROCESSED_LABEL = 'AI下書き済';           // 二重生成を防ぐための目印

APIキーはコードに直書きせず、スクリプトプロパティ（ANTHROPIC_API_KEY）から取り出します。

function getApiKey_() {
  const key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('ANTHROPIC_API_KEY');
  if (!key) throw new Error('スクリプトプロパティ ANTHROPIC_API_KEY が未設定です');
  return key;
}

鍵が無ければその場でエラーにして止めます。原因不明の不具合に悩むより、「鍵がない」と明示されるほうが親切です。

2. 返信案を作る（プロンプト設計＝いちばんの肝）

ここが最重要です。Claudeに「どう振る舞ってほしいか」をシステムプロンプトで伝えます。安全な下書きになるかどうかは、この指示文の設計で決まります。

function draftReply_(subject, body) {
  const system = [
    'あなたは日本語のカスタマーサポート担当です。',
    '受け取った問い合わせに対する「返信の下書き」を書いてください。',
    '- 丁寧で簡潔に。相手の要点に答える。',
    '- 署名は入れない（後で人が付ける）。',
    '- 【禁止】金額・納期・在庫など不確かな事実を勝手に約束/断定しない。',
    '- 分からない点は「確認のうえご連絡します」と留保する。',
    '- 【重要】返信本文だけを出力する。「下書き」等の見出し・注記・メタコメント・囲み記号を一切付けない。',
  ].join('\n');

  const payload = {
    model: MODEL,
    max_tokens: MAX_TOKENS,
    system: system,
    messages: [{ role: 'user', content: `件名: ${subject}\n\n本文:\n${body}` }],
  };
  const res = UrlFetchApp.fetch(ANTHROPIC_API_URL, {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    headers: { 'x-api-key': getApiKey_(), 'anthropic-version': ANTHROPIC_VERSION },
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true,
  });
  const code = res.getResponseCode();
  const raw = res.getContentText();
  if (code !== 200) throw new Error(`Claude API ${code}: ${raw}`);
  const json = JSON.parse(raw);
  const textBlock = (json.content || []).find(function (b) { return b.type === 'text'; });
  if (!textBlock) throw new Error('返信テキストのブロックが見つかりません: ' + raw);
  return textBlock.text.trim();
}

指示文の一行ずつに意味があります。特に 「不確かな事実を勝手に約束/断定しない」「分からない点は確認のうえご連絡しますと留保する」 の二つが安全設計の心臓部です。人間の最終確認だけに頼らず、AI自身にも「知らないことは言い切るな」と守らせています。実際に「土日は営業していますか」というテストを流したとき、AIは営業の有無を断定せず「確認のうえご連絡します」と返してきました。

最後の 「返信本文だけを出力する」 も実務で効きます。これがないと、モデルによっては返信の頭に「【返信の下書き】」といった見出しや運用者向けの注記を付けてくることがあります（後述の実測を参照）。

3. 対象を集めて、下書きに保存する

全体をつなぐ司令塔です。

function createAiReplyDrafts() {
  const threads = GmailApp.search(SEARCH_QUERY);
  const doneLabel = GmailApp.getUserLabelByName(PROCESSED_LABEL) || GmailApp.createLabel(PROCESSED_LABEL);
  threads.forEach(function (thread) {
    const msg = thread.getMessages().pop();        // スレッドの最新メッセージに返信
    const subject = msg.getSubject();
    const body = (msg.getPlainBody() || '').trim(); // 本文を取り出して前後の空白を除く
    const reply = draftReply_(subject, body);
    msg.createDraftReply(reply);                    // 元のメールへの返信として下書きに保存
    thread.addLabel(doneLabel);                     // 「AI下書き済」を付けて二重生成を防ぐ
  });
}

createDraftReply がこの記事の一線を体現する一行です。「新規メール」ではなく「元のメールへの返信」として下書きを作り、保存されるだけで、送信はされません。 最後に AI下書き済 ラベルを付け、次回の実行で同じメールを拾わないようにしています（このラベルはスクリプトが自動で作ります）。

なお、AIに送るのは件名と本文だけにとどめています。問い合わせの中身が外部AIに渡るからこそ、「何を送らないか」を先に決めておくのが安全設計の一部です。

createAiReplyDrafts を実行し、初回のGmail/AIアクセス承認を許可すれば、要返信 ラベルのメールに返信案が作られ、下書きに保存されます。

実機でつまずいた点（先に手を打っておく）

想像や一般論ではなく、実際に自分の環境で動かして見た挙動だけを載せます。

返信テキストの取り出しには「ひと工夫」が要る

claude-opus-5 は答える前に内部で思考する性質があり、返ってくるデータの先頭が空の「思考」の枠になっていることがあります。そこを返信文だと思って取り出すと中身が空で転びます。だから「最初の枠」ではなく「テキストの枠」を名指しで拾います。

const textBlock = (json.content || []).find(function (b) { return b.type === 'text'; });

この一行があるかないかで、動くか転ぶかが変わります。

出力が途中で切れる「静かな落とし穴」

Claude APIには出力長の上限（max_tokens）があります。返信文がこれを超えると、エラーにならず、正常な応答のまま途中で切れて返ってきます。分類のように出力が短い用途では起きにくいのですが、返信文は長くなりがちです。実測では、いちばん長い返信でも上限のおよそ四割程度でした。この記事は 1024 にしており十分余裕がありますが、長いスレッドで切れる症状が出たら値を上げてください。

動かないときに最初に疑う二か所

APIキーを間違えると認証エラー（401）、anthropic-version を書き忘れるとリクエスト不正（400）が返ります。200番以外はそのままエラーの中身を表示して止めるようにしておくと、原因をその場で切り分けられます。

if (code !== 200) throw new Error(`Claude API ${code}: ${raw}`);

このほか「本文先頭の余計な空白（.trim()で対処）」「下書きが元メールにぶら下がり送信されないことの確認」「ラベルによる二重生成防止」も実機で検証しています。

opus / haiku を「自分のデータ」で選ぶ

モデルは評判や値段だけで決めず、自分の題材で測るのが確実です。質問系・要望系・クレーム系の3題材で、opusとhaikuを実測しました（1ドル150円想定・記事執筆時点の料金）。

opusは3題材すべて文句なしでした。見出しや注記を付けず本文から始まり、要望系ではヒアリング項目を的確に並べ、クレーム系では謝罪から入り必要情報を求めてくれます。そのまま下書きに使える品質です。

haikuは安いが、そのままでは出せませんでした。 コストはopusの6〜9分の1と魅力的ですが、返信の頭に「【返信の下書き】」といった見出しや運用者向け注記が混ざり込みました。

選び方の型はこうです。まず賢いモデル（opus）で品質を確かめる。個人や小さなチームの問い合わせ量（1日数通〜数十通）なら、opusでも一通1円台＝コスト差は実質誤差です。処理量が増えてコスト差が効く段階に来たら、「安くした分どこが崩れるか」を自分の題材で測り直したうえでhaikuへ差し替える。賢いモデルで品質を担保し、安いモデルに落とすなら自分のデータで崩れどころを確かめる——これが、モデルが増え続ける時代に迷わない選び方です。

まとめ

• Gmailの 要返信 ラベルを起点に、Claude APIが返信の下書きを自動作成。送信は人間が最後に決める設計。
• プロンプトで「不確かなことは約束せず留保」「本文だけ出力」を徹底するのが安全と実用の肝。
• opus系のテキスト取り出し（type==='text'を名指し）と、max_tokensの余裕は先に手を打つ。
• モデルは自分のデータで選ぶ。少量ならopusが素直で合理的。

この記事のコードはコピペで動きます。さらに詳しい設計判断や実機ログの全記録、章立てで腰を据えて読みたい方は書籍版（『Gmailの問い合わせにAIが返信下書きを自動作成【GAS×Claude API】』）にまとめています。もう一歩踏み込んだ自動化テンプレートはnoteでも配布しています。