こんにちは。Web3に興味があって、AIをもっと使いこなしたい中高年を応援するWeb３とAIマニアじいじのko_sanです。
AIを使ったバイブコーディングって便利そうだけど万能ではないみたいね
プロンプトにもよるかもしれないけど、そういう時は、手動である程度処理してからAIを使った方がいい場合もあるよ
この記事では、全てAIに任せてやろうとして上手く行かなかったので、手動でメールをエクスポートした後でNotebookLMで処理したら上手く行って例を紹介するよ！
◾️AIで自動化したかった作業:yahooメールを読み取って表に整理
１）今回AIを使って効率化したかったyahooメールを読み取って表に整理する内容
AIを使って効率化したかった内容は、とある海外のクレカの明細がそのサイトで確認しようとすると、一定期間まで確認できて、それ以前のデータが見れない問題がありました。
まあ日本のクレカだとそんなことはないです。それはodeeカードというUSDTが扱えるクレカです。
Odeeカードの詳細についてはこちらの記事を参照下さい。
一件一件yahooメールに明細が届くので、それらを開けば確認はできるのですが、ちょっと手間なので、
AIエージェントで件名から検索して中身の数字から.csvファイルにすることを試みたわけです。
２）具体的に整理したかったyahooメール
こちらが、使用明細について、odeeから届くメールの件名一覧です。
中身はこのように、いついくらどんな内容の支払いに使ったが英語での通知メールになっています。
やりたいことは、これらの複数メールの使用金額と手数料（Fee）支払い日時と使用目的（何に使ったか）を一覧表に整理したかったわけです。
一件一件メールを開いて表にコピペする作業は大変なので、バイブコーディングかAIエージェントによる処理でなんとかできないか検討してみることにしました。
◾️まずAIエージェントで可能かどうかGeminiに聞いてみた
まずは、実施したいことを、Opalのエージェントか、Gemini CLIかClaude Codeのバイブコーディングなどで可能かどうかを聞いてみた内容と答えがこちら：
質問に対する回答：
どうもYahooメールから、Appleの自分のメールへの転送作業はできないようで、さらにスプレッドシートへの書き出しや追記もできなさそう。
Yahooメールからエクスポートはできないため、一旦エクスポート機能月のメールソフトに転送した上で、PDF化する方法をとりました。
そこで、手動の作業とAI作業のハイブリッドでの処理のフローを考えてやってみました。
◾️手動でメールをPDF化の後NotebookLMでデータを抽出して表にまとめてみた
１）全体の作業の流れ
以下が今回やってみた作業の全体の流れです：
２）具体的な作業の例：アップルメールに転送された関連するYahooメール
こちらが、該当するメールを転送したところです。この赤枠の中の数値などの情報を表に整理したいわけです。
３）該当メールを全てPDF形式で所定のフォルダにエクスポート
このメールアプリ上では、メールを開いた状態で、PDFファイルとして任意のフォルダーにエクスポートできます。
４）NotebookLMを開いて、エクスポートしてPDFファイルを全て読み込み
PDF化ができれば、あとはNotebookLMを開いて、読み込んで表形式に整理を依頼するだけです。こちらがその画面です。
５）最終的にスプレッドシートにまとめた結果
NotebookLMが表にまとめてくれた結果は、スプレッドシートにコピペするだけで、一部文字データを数値データに直すところはありましたがうまく表にまとまりました。
◾️まとめ
この記事では、Opal、Gemini CLI、Claude Codeを用いた完全自動化は、メール転送やスプレッドシートへの追記といった複雑な連携処理の壁を越えられなかったという事例を紹介しました。
本記事の結論は、AIが万能ではないこと、そして「ハイブリッド・ワークフロー」の有効性です。
- 人間による準備: メール転送とPDF化という、AIが苦手なローカル操作を人が行う。
- NotebookLMの活用: PDF化した複数の明細をNotebookLMに読み込ませることで、日付や金額などの情報を高速かつ正確に表形式で抽出。
- 手動で最終整理: 抽出結果をスプレッドシートにコピー＆ペースト（またはGASで簡易追記）。
この事例は、AIの卓越したデータ解析能力を最大限に引き出すためには、すべてを自動化しようとするのではなく、人間による柔軟なワークフロー設計とAIの強みを組み合わせるハイブリッドなアプローチが現実的で効果的な場合もあるあることを示しています。
