DeepSeekで初めてのAIエージェントを活用した実践ガイド｜共感Work
はじめに：AI初心者でも「自動化」は作れる
「AIエージェントを作ってみたいけど、プログラミングは苦手…」そう思っている方に向けて、今回はDeepSeekを相棒に「欧米の稼ぐ系YouTuberを週次で自動追跡するエージェント」作りに挑戦した記録を共有します。結論から言うと、何度もエラーで心が折れかけましたが、最後にはGoogleスプレッドシートへの自動書き込みに成功しました！ この記事では、その泥臭いリアルな体験と、AI初心者が一歩を踏み出すためのヒントをお届けします。
🔍 まずは知っておきたい！専門用語の簡潔解説
記事を読み進める前に、今回登場するキーワードをサクッと解説します。
API（Application Programming Interface）：簡単に言うと「アプリ同士をつなぐ窓口」です。今回は「YouTubeのデータをちょうだい！」とお願いするためにAPIを使いました。
AIエージェント：「自律的に考えて動くAI」のことです。単に質問に答えるだけでなく、自分で検索したり、データを集めたり、指定した作業を自動で実行してくれます。
Python（パイソン）：今回エージェントを動かすために使ったプログラミング言語です。AIやデータ分析に最もよく使われており、初心者向けのライブラリ（便利な部品）が豊富です。
インデント（字下げ）：Pythonにおいて、行の先頭に空ける「スペース」のことです。これがないとプログラムが正しく動きません。初心者が最もハマりやすい罠です。
💡 AIエージェントを活用すると何が得られるのか？（3つのメリット）
今回作ってみて実感した、AIエージェントをビジネスや日常に取り入れる最大のメリットは以下の3つです。
単純作業からの解放（時間の創出）毎週手作業でYouTubeを検索し、再生回数をスプレッドシートにまとめる…という作業が、プログラムを1回実行するだけで数秒で終わります。浮いた時間を分析や企画といった本質的な業務に充てられます。
ヒューマンエラーの削減とデータの蓄積手作業でのコピペミスや計算ミスがなくなります。また、スプレッドシートに自動でデータが蓄積されていくため、過去のトレンド推移をいつでも振り返ることができ、意思決定の質が上がります。
自分の代わりに「24時間働いてくれるデジタルアシスタント」一度作ってしまえば、あなたが寝ている間や別の作業をしている間も、エージェントは黙々とデータを集めてくれます。まさに自分専用の有能な部下を雇うような感覚です。
ステップ1：最初の壁「Pythonのインストール」と「API」との格闘
まずは、プログラムを動かすための土台作りからスタートです。
Pythonのダウンロード：公式サイトからインストーラーをダウンロードしましたが、ここで最初の罠が！ インストール画面の一番下にある「Add Python to PATH」のチェックを忘れると、後でコマンドプロンプトからPythonが使えず大慌てしました。
APIの設定：次に、YouTube Data APIの取得です。Google Cloud Consoleでの操作は、慣れないと迷うポイントばかり。DeepSeekに質問しながら、ようやく最初のデータ取得に成功した時の喜びはひとしおでした。
ステップ2：Python初心者がハマる「メモ帳の罠」
次に待っていたのがPythonファイルの作成です。メモ帳にコードを貼り付けて実行したものの、IndentationError（インデントエラー）が何度も発生。原因は、メモ帳が勝手に拡張子（.txt）を付けてしまっていたり、目に見えない「全角スペース」が混ざっていたりしたことでした。ここでの共感ポイント：「いい加減にしろ！」と心の中で叫んだ経験、ありませんか？ 最終的にコマンドプロンプトから直接ファイルを作る裏技で解決しましたが、初心者にとって環境構築こそが最大の敵だと痛感しました。
ステップ3：エージェントの頭脳を作る（Workの実践）
無事にファイルが動いた後は、DeepSeekにコードを生成してもらいながら、エージェントの機能を拡張。「how to make money」「dropshipping」など、稼ぐ系のワードを一括検索し、登録者数1万人以下の小規模チャンネルを除外するフィルタリング機能を実装しました。ここでのWork：読者の皆さんも、自分の興味のあるキーワード（例：「AI副業」「プログラミングスクール」など）に置き換えて実践（Work）できるように、コードのカスタマイズ方法を紹介します。
ステップ4：データをスプレッドシートに自動連携！（成功体験の共有）
CSVファイルへの保存を経て、よりスマートな「Googleスプレッドシートへの直接書き込み」に挑戦。ここでも「サービスアカウントの作成」「JSONキーのダウンロード」「スプレッドシートの共有」という3つの壁に苦戦しました。しかし、スプレッドシートのIDを指定してプログラムを実行し、データが書き込まれた瞬間の達成感は最高でした。ここでの共感ポイント：自動化の「魔法」を手に入れた瞬間です。読者にも「自分もできそう」と思ってもらえるように、成功画面のスクリーンショットを掲載します。
ステップ5：来週に向けたアップデート
現在は、「先週の総再生回数」と「今週の総再生回数」の差分を計算し、「週間再生回数が5万回以上」のチャンネルを自動で判定する機能を実装中です。また、見つけた動画の要約には「NotebookLM」を活用するなど、AIツールを組み合わせたワークフローも構築し始めています。
挫折を乗り越えた約２時間「共感Work」
AIエージェント作りは、決して魔法ではありません。エラーが出て当たり前、そのエラーをDeepSeekと一緒に解決していくプロセスそのものが、最高の学習体験になりました。
AI自身もコードの間違い、私自身何度もスクショを撮ってこれで良いのかを確認しながらの作業でした。
「共感Work」では、これからも「AIを活用したビジネスの自動化」をテーマに、リアルな実践記録を発信していきます。
スプレットシートに自動貼り付け完了でおしまい。
筆者プロフィール
共感Work｜構造化設計アーキテクト
共感Workは、人間理解を基盤に体系化した Empathy Action 12S Framework™ によって、人の迷いや判断の基準を可視化し、個人・組織の意思決定と問題解決に向けた構造再設計を行っています。営業・採用・マネジメント領域で培った実務経験を基盤に、人の思考・感情・判断・行動のつながりを構造的に捉え、納得できる意思決定を実現するための設計を行っています。
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