良いポイント
（英語ユーザです）
Google App Scriptをゼロから書くのではなく、やりたいことを伝えてcodeを生成してもらえば楽だろう、と考えて最初はGoogleのBardを利用し始めました。しかしながらBardだと直前の会話内容に対する返答ばかりに最適化して、それ以前のやり取りを踏まえた回答の生成をしてくれません。
そこでChatGPT（3.5）に同じ内容で会話を開始したところ、Bardでは解決できなかった様々な点（外部APIをCallしてそのResponseをGoogle Sheetへ保存する際に、Responseが空欄だった場合の処理やエラーハンドリングなど）全てに対応するcodeがいくつかのやり取りの後正しく生成されました。
また、やり取りの内容についても、Bardの方がより「BOT」風の回答で、ChatGPTの方がよりコミュニケーションを取っている感じがして、次の質問を行いやすい雰囲気が醸成される点もプラス評価です。
改善してほしいポイント
Promptの入力フォームの中での「改行」がデフォルトでは「送信」になってしまっていて、強制改行を行わないとならない点は、「送信」ボタンがあるのだから、改行はフォーム内での改行として欲しい。
また、（これは日本語環境の話だが）GASの生成とは別のプロジェクトで、与えた情報から文章を生成してもらう際には、実際に与えた情報以上に「類推」して情報を追加してしまういわゆるハルシネーションが発生してしまうケースが散見される。ただしこれについてはPromptの中で抑制を利かせることは可能なので、利用する側がある程度注意して活用する必要がある。
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
私自身はcodingをすることはできないが、具体的な要件と実装方針さえ決めることができればcodeの生成はある程度任せることができるレベルで実施してもらえる。
今までエンジニアにお願いしていたようなことを自分（＋ChatGPT）で完結できるという意味では効率アップに繋がっている。いわゆるNo code、Low codeのソリューションも多く出てきているが、完全なNo codeでやりたいことを完了できることは稀だと思うので組み合わせて活用することでちょっとした処理なら多くの課題を解決することができそう。
また、これは文章生成の方だが、翻訳の能力もかなり高く、日本語で出力されたものをDeepLなどで翻訳をするよりも、ChatGPTに翻訳までやってもらう方が質の高い翻訳結果となっていることが（日本語→中国語、日本語→英語においては）多かった。翻訳にかかるコストもDeepLのAPI利用料金よりもChatGPTのToken消費の方が経済的であった。
