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AIにGmail整理を任せたら、フィルタを作るより「ルールを考える方」が大変だと分かった

Gmailがカオスだった

私のGmailは、長年ほとんど整理していませんでした。
ラベルだけは少し付けていたものの、フィルタはほぼ未設定。

その結果、

  • noteの通知

  • ネットショッピング

  • クレジットカード

  • 銀行

  • 証券会社

  • メルマガ

  • 認証コード

  • サポートメール

……すべてが受信トレイに流れ込み、かなりカオスな状態になっていました。

「いつか整理しよう」そう思いながら何年も放置。

一番の理由は、どう整理すればいいのか、自分でも分からなかったからです。

そこで今回は、GoogleのAIエージェント「Gemini Spark」に整理を任せてみることにしました。


最初の期待は、とても控えめでした。

正直に言うと、

「分類だけでもできれば十分かな」

と思っていました。

メールの内容を分析し、「こんな分類がいいですよ」くらい提案してくれれば成功。そのくらいの期待値でした。

まずは3か月分の受信メールを分析してもらった

最初にお願いしたのは、とてもシンプルです。

私のGmailを分析して、どんなメールが多いのか教えてください。

するとSparkは、

  • note通知

  • ネットショッピング

  • 金融関係

  • セキュリティ通知

  • サポートメール

などを分類し、さらに、

私専用のラベル構成まで提案してきました。

これは完全に予想以上でした。

「ここまで考えてくれるのか」最初の驚きはここでした。

でも、そのまま採用はできませんでした。

提案内容を読んでいくと、
「これは危ないな」と思う部分がいくつも見つかりました。

例えば、noteを全部「SNS通知」として扱っていたこと。

私は現在、noteを副業として運営しています。
コメントや運営からのお知らせは、単なるSNS通知ではありません。

仕事に近い重要なメールです。

さらに、クレジットカード会社や銀行も問題でした。
同じ送信元から

  • 利用速報

  • キャンペーン

両方届きます。
送信元だけで分類すると、重要な決済通知まで埋もれてしまいます。

つまり、AIは分類できる。
でも、私に合わせた分類は、一度では作れなかった。

ここが今回一番大きな発見でした。

AIと一緒に、自分専用のルールを作っていく

そこからは、Sparkと何度もやり取りを繰り返しました。

「これは重要」
「これはアーカイブしていい」
「これは残したい」

そんな会話を重ねながら、自分専用の分類ルールを少しずつ作っていきました。

最終的に、例えばnoteなら、

  • スキ通知

  • コメント

  • 売上通知

  • 運営からのお知らせ

を別々に扱うよう修正。
金融メールも、利用速報とキャンペーンを分離。

「AIが全部決める」ではなく、AIと一緒にルールを育てる。

そんな感覚でした。

そして最後に事件が起きました。

いよいよフィルタを作る段階。

Sparkは「フィルタを作成しました。保存しますか?」
という確認画面を表示しました。

「確認」

を押すと……

思考しています……

そのまま止まってしまいました。何分待っても終わりません。。。

最初に思ったのは、

「もうダメかもしれない。」

「まだベータ版だから、この辺は動かないのかな。」

ということでした。

ところが、Gmailを確認すると……

試しにGmailのフィルタ一覧を開いてみると、

フィルタがちゃんと作られていました。

しかも、実際にnoteのスキ通知は専用ラベルへ自動で入り、受信トレイから消えています。

つまり、Sparkは裏では作業を終えていたのです。

止まっていたのは、「完了報告」だったのかもしれません。

一番便利だったのは、クリックではありません。

今回、一番助かったのは、フィルタを作ることではありませんでした。

フィルタを考えてくれたこと。

これです。

Gmailには便利な機能があります。でも、

「どういうルールで整理するか」

これを考えるのが本当に大変です。

私はそこが一番苦痛でした。

Sparkは、大量のメールを分析し、分類し、危険な部分も一緒に修正しながら、最終的なフィルタ条件まで提案してくれました。

この部分だけでも、十分価値があったと思います。

今回の結論

Gemini Sparkは、Gmail整理をすべて自動で終わらせる万能ツールではありませんでした。

でも、

「自分専用の整理ルールを一緒に作るパートナー」

としては、とても優秀でした。

AIは、メールを整理できます。
しかし、何が大切なのかは、人によって違います。

だからこそ、最後に必要だったのは、AI任せではなく、

自分にとって本当に大事なメールをAIへ伝えること。

今回の検証で、一番学んだことでした。


関連記事

Gemini SparkにGoogle Driveの整理を任せた実体験です。

大量のファイルを分類し、内容を読み取って名前を付けるところまで進みましたが、期待どおりに整理するには細かな指示も必要でした。

今回のGmail整理と同じく、「AIに何を任せ、どこを人が決めるのか」を考えるきっかけになった検証です。

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参考・出典

  • Gmailで使用できる検索演算子
    差出人、件名、期間、除外キーワードなどを組み合わせてメールを検索する方法がまとめられています。

  • Gmail APIでフィルタを管理する
    Gmail APIを使用して、条件に一致する新着メールへラベルを付けるなど、フィルタを作成する仕組みを説明した開発者向けの公式資料です。

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