Notionシステム研究所 > Notion関数の使い方|業務DBで使う数式パターンを整理する
2026年6月6日
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Notion関数を、期限超過、進捗率、文字列整形、空欄チェック、リレーション集計など、業務DBで使う数式パターン別に整理して解説します。
Notionの関数は、一覧を覚えれば使えるようになりますか。
一覧を覚えるより先に、何を判断したいかを決めるべきじゃ。関数は構文ではなく、DBに判断項目を作るための道具じゃ。
Notionの関数は、データベースの数式プロパティで使います。
期限超過を判定する。残日数を出す。完了率を計算する。担当者未設定を見つける。リレーション先の情報を数える。こうした処理を、NotionのDB上で自動化できます。
Notion公式ガイドでは、数式は既存プロパティの情報を使って、データ抽出、計算、整形などを行うための機能として説明されています。
Notion公式ガイド:データベースの機能を拡張するNotion数式の作成方法
ただし、関数を覚えるだけでは、業務DBは良くなりません。
Notion関数は、構文暗記ではなく、業務DBに「自動判定」「集計補助」「表示ラベル」を追加するための設計部品 として使います。
この記事では、Notion関数の使い方を、期限超過、進捗率、文字列整形、リレーション集計、エラー回避、やりすぎない判断まで整理します。
Notion関数で作るべきものは、会議や日次確認で見る判断項目です。
| 作りたい項目 | 使う関数・考え方 |
|---|---|
| 期限超過 | 日付比較、条件分岐 |
| 残日数 | 日付差分 |
| 進捗率 | 数値計算、分母0の処理 |
| 確認待ちラベル | ステータス判定 |
| 空欄チェック | 空かどうかの判定 |
| 担当者数 | ユーザーやリストの件数 |
| 関連タスク数 | リレーション、ロールアップ、リスト処理 |
関数は、単体で価値を持つものではありません。
プロパティ、ビュー、レビュー運用とセットで価値が出ます。
基本の流れは次の通りです。
Notion公式ヘルプでは、数式はデータベースプロパティ、ボタン、データベースオートメーションなどで使えると説明されています。
業務DBでは、最初に出力を決めます。
| 出力 | 例 |
|---|---|
| テキスト | "期限超過"、"確認待ち" |
| 数値 | 進捗率、残日数、金額 |
| 真偽値 | 完了しているか、空欄があるか |
| 日付 | 次回確認日、期限の補正日 |
| リスト | 関連先の一部を絞り込む |
出力が決まらないまま関数を書き始めると、数式は長くなります。
Notion関数は、目的別に見ると分かりやすいです。
| カテゴリ | 用途 |
|---|---|
| 条件分岐 | 条件に応じて表示を変える |
| 空欄チェック | 入力漏れを見つける |
| 日付 | 期限、残日数、期間を扱う |
| 数値 | 金額、件数、進捗率を計算する |
| テキスト | 表示ラベルやリンク文字列を整える |
| リスト | 関連ページ、人、タグを数える、絞る |
| 型変換 | 数値、文字列、日付の扱いをそろえる |
公式ヘルプの関数リファレンスでは、条件分岐、空欄判定、文字列、日付、リストなど多くの関数が整理されています。
ただし、実務では全部を使う必要はありません。
最初は、次の5つの用途だけで十分です。
| 用途 | 例 |
|---|---|
| 条件分岐 | ステータスが完了なら1、未完了なら0 |
| 空欄チェック | 担当者や期限が空欄なら警告 |
| 日付差分 | 期限までの日数を出す |
| 数値計算 | 完了数 ÷ 全体数 |
| 文字列整形 | 顧客名と案件名をつなぐ |
期限超過は、業務DBで最も使いやすい関数パターンです。
必要なプロパティは次の通りです。
| プロパティ | 型 | 例 |
|---|---|---|
| ステータス | ステータス | 未着手、進行中、完了 |
| 期限 | 日付 | 2026-06-30 |
| 期限判定 | 数式 | 期限超過、今日、余裕あり |
考え方はシンプルです。
完了していない、かつ期限が今日より前なら「期限超過」
数式は、実際のプロパティ名に合わせて書きます。
if(prop("ステータス") != "完了" and prop("期限") < today(), "期限超過", "")
この数式だけでは、業務は回りません。
期限超過を表示するビューが必要です。
| ビュー | 条件 |
|---|---|
| 期限超過 | 期限判定が期限超過 |
| 今日確認 | 期限が今日、完了以外 |
| 担当者別期限 | 担当者ごとにグループ化 |
| 週次レビュー | 完了以外、期限が近い |
関数は、ビューに出して初めて役に立ちます。
進捗率は、Notion関数でよく使うテーマです。
ただし、式より先に分母を決めます。
| 方式 | 分母 | 向いている場面 |
|---|---|---|
| タスク件数 | 全タスク数 | 小さな案件 |
| ポイント | 見積ポイント合計 | 重さが違うタスク |
| 工数 | 予定工数 | 工数管理に近い案件 |
| ステータス重み | 状態ごとの重み | ざっくりした進捗 |
単純な考え方は次の通りです。
完了数 ÷ 全体数 = 進捗率
ただし、分母が0のときの処理を入れます。
if(prop("全体数") == 0, 0, prop("完了数") / prop("全体数"))
プロジェクトDBとタスクDBを分けている場合は、リレーションとロールアップで集計した値を使います。
関数は、計算だけでなく表示にも使えます。
| 用途 | 例 |
|---|---|
| 表示ラベル | "高優先度・期限超過" |
| 案件名 | 顧客名 + " / " + 案件名 |
| URL用文字列 | 管理番号を含む表示名 |
| 警告文 | "担当者未設定" |
たとえば、顧客名と案件名をつなげて、会議用の表示名を作ることができます。
prop("顧客名") + " / " + prop("案件名")
ただし、表示ラベルを作りすぎると、DBの本体が見えにくくなります。
重要なラベルだけを残します。
Notion関数は、リレーションやロールアップと組み合わせると強くなります。
| 作りたいもの | 構成 |
|---|---|
| プロジェクトの完了率 | タスクDB + ロールアップ + 数式 |
| 顧客ごとの未対応数 | 問い合わせDB + リレーション + 集計 |
| 採用候補者の選考進捗 | 候補者DB + ステータス + 数式 |
| ナレッジの更新漏れ | Wiki DB + 更新日 + 期限判定 |
公式ガイドでも、数式の例として、タグやユーザーの数を数える、2つの日付の間隔を出す、テキストを結合する、リレーションデータを絞り込むといった用途が紹介されています。
関数は、1つのDBだけで閉じるより、関連DBの値を判断に変える時に役立ちます。
ただし、複雑な集計をNotionだけで抱えすぎると、保守が難しくなります。
数式エラーの多くは、構文そのものより設計の問題です。
| 原因 | 対策 |
|---|---|
| プロパティ名が変わった | 数式で参照している項目を確認する |
| 空欄を想定していない | 空欄チェックを入れる |
| 数値と文字列が混ざる | 型をそろえる |
| 分母が0になる | 0の場合の処理を入れる |
| 関数を入れ子にしすぎる | 中間プロパティに分ける |
| ロールアップ結果の型が違う | 集計方法を確認する |
長い数式を1本で書くより、中間プロパティに分けた方が保守しやすいです。
| 分け方 | 例 |
|---|---|
| 完了判定 | 完了なら1、それ以外は0 |
| 期限判定 | 期限超過、今日、余裕あり |
| 表示ラベル | 会議で見る短い文字列 |
| 最終判定 | 複数の判定結果をまとめる |
Notionのヘルプでは、Notion AIを使って数式の作成や編集ができることにも触れられています。
AIに数式を作らせるのは有効です。
ただし、AIが作った式をそのまま業務ルールにしてはいけません。
| AIに任せやすいこと | 人が確認すること |
|---|---|
| 構文の下書き | 何を完了とみなすか |
| 関数候補の提案 | 分母や例外条件 |
| エラー修正の案 | 顧客確認待ちや保留の扱い |
| 表示ラベルの案 | 会議で見るべき指標か |
数式は動けばよいものではありません。
業務判断に使えるかを確認します。
Notion関数は便利ですが、万能ではありません。
次のような計算は、外部ツールを検討します。
| 条件 | 移す先 |
|---|---|
| 大量データを集計する | Googleスプレッドシート、Excel |
| 複雑なピボット集計が必要 | スプレッドシート、BI |
| 会計・請求の正式数値 | freee、会計ソフト |
| 承認や監査ログが必要 | kintone、業務システム |
| API連携で大量更新する | 外部DB、専用アプリ |
Notion関数は、現場の確認と判断を速くするために使います。
正式帳簿、原価管理、大量集計、監査が必要な領域まで抱えると、あとで移行が難しくなります。
関数は、DBに判断を追加する部品です。
式を増やすより、業務で使う項目を絞り、誰が見ても意味が分かる数式にすることが重要です。
千葉県出身。10歳の頃からプログラミングを始め、ゲーム、Webサイト、ロボット、スマホアプリなどを制作。大阪大学基礎工学部情報科学科で情報工学と統計学を学び、大学時代はAIを研究。大学在学中にWeb広告代理店でのインターンや人材系Webサービスの立ち上げを経験し、卒業後はフリーランスエンジニアとしてGISシステム、データ基盤構築、Webシステムの開発に従事。10年以上のWebアプリ開発・データ分析経験を基に、2023年9月に株式会社ビットライトを設立し、現場業務の仕組み化からデータ基盤構築、データ活用支援までを一気通貫で支援。