売上データから週次マーケティングメールを自動生成するAIアシスタントの作り方
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売上データから週次マーケティングメールを自動生成するAIアシスタントの作り方

Python、OpenAI GPT、Google Sheets APIを使用して、売上データを魅力的なコンテンツに変換する自動化の方法を学びましょう。

Subash RIjal
Subash RIjal
Software Developer
2025年5月29日
3 分で読めます
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Table of Contents

AIマーケティングメールアシスタントの構築

マーケターとして、毎週の売上実績をメールにまとめるのに何時間も費やしていました。この時間のかかる反復作業は、自動化に最適なタスクでした。そこで、売上データから自動的に週次マーケティングメールを生成するAIアシスタントを構築しました。その方法をご紹介します！

構築するもの

以下の機能を持つPythonスクリプトを作成します：

  • Google Sheetsから売上データを取得
  • GPTを使用して魅力的な要約を生成
  • マーケティングメールの形式に整形
  • 週次で自動実行
graph LR
    A[Google Sheets] --> B[Pythonスクリプト]
    B --> C[OpenAI GPT]
    C --> D[メール形式]
    D --> E[Gmail/HubSpot]

Google Sheetsと売上データのセットアップ

まず、売上データを含むGoogle Sheetを作成します。以下は基本的な構造です：

日付,製品,売上,販売数,地域
2024-02-01,製品A,150000,3,北部
2024-02-02,製品B,75000,5,南部
2024-02-03,製品A,200000,4,東部

Google Sheets APIへの接続

Google Sheetsとの接続をセットアップしましょう：

from google.oauth2.credentials import Credentials
from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2 import service_account

def setup_sheets_api():
    # サービスアカウントファイルから認証情報を読み込み
    SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly']
    creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
        'service-account.json', scopes=SCOPES)
    
    # サービスの構築
    service = build('sheets', 'v4', credentials=creds)
    return service

def get_sales_data(service, spreadsheet_id, range_name):
    try:
        result = service.spreadsheets().values().get(
            spreadsheetId=spreadsheet_id,
            range=range_name
        ).execute()
        
        rows = result.get('values', [])
        return rows
    except Exception as e:
        print(f"データ取得エラー: {e}")
        return None

GPTを使用した売上データの処理と要約

OpenAIのGPTを使用してメールコンテンツを生成します：

from openai import OpenAI
import pandas as pd

def prepare_sales_summary(sales_data):
    # DataFrameに変換して処理を簡単に
    df = pd.DataFrame(sales_data[1:], columns=sales_data[0])
    
    # 主要な指標を計算
    total_revenue = df['売上'].astype(float).sum()
    top_product = df.groupby('製品')['売上'].sum().idxmax()
    total_units = df['販売数'].astype(int).sum()
    
    return {
        'total_revenue': total_revenue,
        'top_product': top_product,
        'total_units': total_units
    }

def generate_email_content(metrics):
    client = OpenAI()
    
    prompt = f"""今週の売上を要約するプロフェッショナルなマーケティングメールを作成してください：
    - 総売上: ¥{metrics['total_revenue']:,.0f}
    - 売上トップ製品: {metrics['top_product']}
    - 総販売数: {metrics['total_units']}
    
    魅力的な内容で、主要な成果を強調し、前向きな展望を含めてください。
    """
    
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[{
                "role": "system",
                "content": "あなたはプロフェッショナルなマーケティングコピーライターです。"
            }, {
                "role": "user",
                "content": prompt
            }],
            temperature=0.7
        )
        
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"コンテンツ生成エラー: {e}")
        return None

メールの形式設定と送信

Gmail APIを使用してメールを形式化し送信する関数を作成します：

from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from googleapiclient.discovery import build

def send_email(service, sender, to, subject, content):
    message = MIMEMultipart()
    message['to'] = to
    message['from'] = sender
    message['subject'] = subject
    
    # HTML本文の追加
    html_content = f"""
    <html>
        <body>
            <div style="font-family: Arial, sans-serif; max-width: 600px; margin: 0 auto;">
                {content}
                <hr>
                <p style="color: #666; font-size: 12px;">
                    このメールはAIマーケティングアシスタントによって生成されました
                </p>
            </div>
        </body>
    </html>
    """
    
    message.attach(MIMEText(html_content, 'html'))
    
    try:
        raw_message = base64.urlsafe_b64encode(message.as_bytes()).decode('utf-8')
        service.users().messages().send(userId='me', body={'raw': raw_message}).execute()
        return True
    except Exception as e:
        print(f"メール送信エラー: {e}")
        return False

週次スケジュールでの自動化

最後に、Pythonのscheduleライブラリを使用して週次実行を設定します：

import schedule
import time

def weekly_report_job():
    # APIのセットアップ
    sheets_service = setup_sheets_api()
    gmail_service = setup_gmail_api()
    
    # 売上データの取得
    sales_data = get_sales_data(sheets_service, SPREADSHEET_ID, 'Sheet1!A1:E')
    if not sales_data:
        return
    
    # コンテンツの生成
    metrics = prepare_sales_summary(sales_data)
    content = generate_email_content(metrics)
    if not content:
        return
    
    # メール送信
    send_email(
        gmail_service,
        'your-email@company.com',
        'marketing-team@company.com',
        '週次売上実績レポート',
        content
    )

# ジョブのスケジュール設定
schedule.every().monday.at("09:00").do(weekly_report_job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

エラー処理とベストプラクティス

  1. APIレート制限:

    • API再試行には指数バックオフを実装
    • 適切な場合はAPIレスポンスをキャッシュ
    • API使用量を監視

  2. データ検証:

    • 売上データの形式を常に検証
    • 欠損データや不正な形式のデータに適切に対応
    • データの不整合をログに記録

  3. セキュリティ:

    • API キーは環境変数に保存
    • 最小限の権限でサービスアカウントを使用
    • 定期的に認証情報をローテーション

まとめ

AIを使用して週次マーケティングメールを自動化することで：

  • 毎週の手作業の時間を節約
  • ステークホルダーとの一貫したコミュニケーションを維持
  • 戦略的なマーケティング施策に注力可能

このソリューションは以下のように拡張可能です：

  • カスタムチャートやビジュアライゼーション
  • 複数のデータソース
  • メールコンテンツのA/Bテスト
  • 受信者に基づくパーソナライゼーション

自分で試してみませんか？小規模なデータセットから始めて、徐々に機能を拡張していきましょう。自動化の可能性は無限大です！

リソース

自動化を楽しみましょう！🚀

Tags

# python # openai # automation # marketing # api

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