はじめに
こんにちは。shimodasと申します。医療機関でリハビリテーション職として働いています。
普段からNotionを使ってタスク管理・睡眠記録・パフォーマンスの追跡を行っています。
最近、Notion AIのデータ分析機能が進化しており、データベースから有益なインサイトを抽出したり、特定の情報を効率的に取得できるようになってきました。データベースを活用した自己管理の質が着実に向上していると実感しています。
今回は、Notion AIを使って1ヶ月間の活動を振り返り、そこから得られた気づきを共有します。
もくじ
- データベースの基本的な構造
- 📝 プロパティ入力ルール
- 📄 ページ本文の記述ルール
- 達成したこと・パフォーマンスが良かった日の傾向分析
- 今月達成したもの
- パフォーマンスが高かった時の傾向
- 今月のデータから得られるインサイト
- 達成した最も重要なタスク5選と次月のための行動指針
- 今月達成した最も重要なタスク5選
- さらなる詳細なインサイト
- タスクごとの寄与率を計算する
- カテゴリー別寄与率
- 主要タスクごとの詳細寄与率(推定)
- 分析結果からのインサイト
- 最後に
データベースの基本的な構造
データベースとページの内容から分析した、データ追記の運用ルール（推測含む）をまとめました。細かなアップデートはありますが，だいたいこんな感じで毎日タスクを立てて振り返りをしています。
📝 プロパティ入力ルール
データベースの各項目（プロパティ）の入力基準です。
| プロパティ名 | 入力形式・内容 | 傾向・基準の目安 |
|---|---|---|
| 今日の意気込み | 日付 (M/D) | タイトル欄ですが、実質的に「日付」として使用しています（例:11/30）。 |
| Mood | 選択リスト (🌟1〜5) | その日の起床段階での気分の良さ・メンタルの安定度。・標準〜良:🌟🌟🌟・最高:🌟🌟🌟🌟🌟
|
| Performance | 選択リスト (🔥1〜5) | その日の達成度・充実度。ページ内の合計ptsと相関させます。・100pts超:🔥🔥🔥🔥〜🔥🔥🔥🔥🔥・標準的達成:🔥🔥🔥・休日・低稼働:🔥🔥
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| 前日睡眠時間 | テキスト (半角数字) | 睡眠時間を「時間単位」で入力（例:6.5,7）。※分析しやすくするため、半角数字での統一を推奨します。 |
| 日記のまとめ | テキスト (要約) | 一日の活動(臨床、学術、学習、プライベート)を1〜2文で要約して記載。こちらはNotionAIで自動要約。 |
📄 ページ本文の記述ルール（テンプレート構造）
ページの中身は、以下のフォーマットで統一されています。これをコピー＆ペーストして使うのがおすすめです。
1. 最上部：集計・感謝
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### 本日のperfomance pts : [合計点数]- 各カテゴリの達成状況に応じて点数を計算し、最上部に記載します。
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### 感謝したい人- その日お世話になった人や感謝したい人の名前を挙げます。
2. 目標設定・タスク管理
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## 今日はどうなれば最高か？- 一日の意気込みや挨拶からスタートします。
3. カテゴリ別タスク（4領域）
各カテゴリに見出しを付け、配点（目標pts）とチェックリストを記載します。
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🔴 臨床 : [配点目安 20-30]
- 単位数、外来対応、書類業務など
-
🟢 学術活動 : [配点目安 10-20]
- 学会準備、論文執筆、査読など
-
🟠 AI・DataScience : [配点目安 30-50]
- NotionAIテスト、統計検定、Kaggleなど
-
🟣 プライベート : [配点目安 15-25]
- Obsidian日記、読書、家事、家族との時間など
💡 ポイント
-
ptsの計算: 各タスクに割り振った配点（例: 外来対応✅=10pts, NotionAIテスト✅=20ptsなど）を合計し、その日の
Performance(🔥) と本日のperfomance ptsを決定しているようです。 - リンク活用: 長期タスクや書籍名には、Notion内の該当ページへのリンク（メンション）を貼って管理しています。
達成したこと・パフォーマンスが良かった日の傾向分析
【プロンプト例】
1ヶ月分の睡眠時間、気分、パフォーマンス、タスク管理データをまとめたものを分析。
達成度に応じてポイントを付与しており、月間で達成したこと、パフォーマンスが高かった日の共通点、データから得られるインサイトを抽出してください。
1ヶ月のデータを分析しました。睡眠時間、気分（Mood）、パフォーマンス、そして日記のまとめから見えてきた成果とインサイトをお伝えします。
🏆 今月達成したもの
日記のデータから、今月は以下の大きなイベントやタスクを完了・進行させたことが読み取れます。
- 専門スキル向上:
- 資格試験の模試実施と学習の継続。
- 業務効率化ツールの構築。
- 新しいPC購入による環境整備。
- 学術・研究活動:
- 学会の準備から発表、そして振り返りと実務への還元。
- 論文執筆と研究の進行。
- プライベート:
- 出張、家族の誕生日祝い、友人の結婚式参列。
🔥 パフォーマンスが高かった時の傾向
パフォーマンスが高評価だった日のデータを分析すると、以下のような共通点が見られました。
- 「本業＋α」のタスクをこなした日
- 単に日常業務をこなすだけでなく、「学会準備」「専門学習」「論文執筆」など、将来への投資となる活動を並行して進められた日に高い評価をつけている傾向があります。
- 睡眠時間は「5〜6.5時間」が集中ゾーン
- 興味深いことに、パフォーマンスが最高の日の前日睡眠時間は5時間〜6.5時間に集中しています。
- 逆に8時間以上寝ている日はパフォーマンスが中程度に留まることが多く、「忙しく活動している日＝充実している」と感じ、短めの睡眠でも高い集中力を発揮できている可能性があります。
- 気分の安定と成果
- パフォーマンス最高の日は、気分が「普通〜良好」であることが多いです。気分が高揚しすぎている日よりも、平常心で淡々とタスクを処理できた日の方が、結果として達成感が高いようです。
💡 今月のデータから得られるインサイト
- 「学び」と「充実感」の相関: 日記の中で専門分野の学習に関する記述が出る頻度が非常に高く、新しいスキルの習得が進んでいる実感がある日に高い評価をつけています。
- オンオフの切り替え: 出張や家族との時間など、イベントを楽しみつつも、その合間や移動前後にしっかりタスクを組み込んでおり、タスク管理能力の高さを裏付けています。
- 次のステップ: 今月は「インプット（学習・準備）」と「アウトプット（発表・テスト）」のバランスが取れていました。来月は新しい環境を活用し、学んだ技術をさらに実践に移していくフェーズに入りそうです。
（※パフォーマンスの指標を基に分析しました）
⇒5-6時間睡眠で平日回してるときの方がタスクの達成度が高い？あるいは臨床業務頑張ってたからそっちのポイントが高かった可能性もありそうです。
達成した最も重要なタスク5選と次月のための行動指針
⇒もう少し達成したタスクを細分化して，来月の指針にしようと思いました。
【プロンプト例】
タスクの内容と達成度、ポイントへの影響を推定し、
・今月達成した最も重要なタスク5選
・さらなる詳細なインサイト
・来月のための行動指針
を抽出してください。
詳細な分析を行いました。各日の「パフォーマンスポイント」と、その内訳（カテゴリごとの配点）を分析することで、どのタスクが重要で、達成感に大きく寄与しているかが明確になりました。
🏅 今月達成した最も重要なタスク5選
ポイントへの貢献度（重み）と、完了した際の影響力から推定しました。
- 学会での研究発表
- 推定pts貢献: 50pts（学術活動カテゴリ単体で）
- 理由: 通常10〜15pts程度の「学術活動」が、この日は50ptsに跳ね上がっています。プレッシャーのかかるタスクを完遂した今月のハイライトです。
- 専門試験・資格学習の継続と合格
- 推定pts貢献: 30〜55pts/日
- 理由: 専門学習カテゴリは、日によって40〜55ptsと最も配点が高く設定されています。毎日の学習の積み重ねが大きな自信になっています。
- 本業務の安定遂行
- 推定pts貢献: 20〜30pts/日
- 理由: 日常業務は、日々のベースラインとして20〜30ptsを安定して供給しています。これを崩さずに維持できていることが、全体の安定感に繋がっています。
- 専門試験の模試・復習サイクル
- 推定pts貢献: 10〜20pts/日
- 理由: 学習の中に組み込まれていますが、タスクが具体的で、着実にチェックがついていることが高得点を支えています。
- 新PC導入と環境構築
- 推定pts貢献: 未知数（今後への投資）
- 理由: 日記にある「PC購入」は、今後の学習効率を劇的に変えるため、タスクとしてのインパクトは特大です。
🧠 さらなる詳細なインサイト
- 「専門学習」がパフォーマンスのアクセル、「本業」はエンジン
- パフォーマンスが最高評価の日は、必ず専門学習カテゴリで40pts以上を稼いでいます。
- 逆に、本業だけを頑張った日は70pts前後に落ち着く傾向があります。「新しいスキルの習得」こそが、その日の充実感を決定づける最大の要因です。
- タスクの「粒度」が得点を左右する
- 高得点の日は、タスクが非常に具体的です。「学習 0.5時間」「復習 苦手部分3周目」など、行動が数値化・細分化されている日ほどチェックが増え、結果としてポイントが高くなっています。
- 「アウトプット」の習慣化
- 「目標宣言」「振り返り記録」がほぼ毎日チェックされています。この**「宣言と振り返り」のループ**が、モチベーション維持の隠れた立役者です。
- プライベートは「15-20pts」で安定
- 家族との時間や読書は、高得点を狙うものではなく、心の安定剤として機能しています。ここが0になると、全体のバランスが崩れる可能性があります。
🚀 来月のための行動指針
今月の成功パターン（大きな目標達成＋専門学習の習慣化）を踏まえた、来月の戦略です。
- ① 「次の大きなプロジェクト」の設定
- 今月は「学会発表」が大きな山でした。来月は、新しい環境を使った具体的な成果物（例：「実践的なプロジェクト完成」「データ分析レポート作成」など）を、次の大型タスクとして設定しましょう。
- ② 専門学習の「実践フェーズ」への移行
- これまでの「テスト・検定（インプット）」から、**「アウトプット・実装」**へポイント配点比重を移していきましょう。
- ③ タスクの「マイクロ化」を継続
- 忙しい時期こそ、タスクを「0.5時間」単位や「◯◯を1つ完了」レベルまで分解してください。今月のデータは、タスクが細かいほど達成感が高まることを証明しています。
- ④ 意図的な「リフレッシュ日」の許容
- 本業も学習も「休み」にして家族と過ごす日は、ポイントが低くても気にしない（またはプライベート枠の配点をその日だけ倍にする）運用で、罪悪感なく休むことも大切です。
⇒タスクの細分化がしきれなくてどこまで進めればいいのか明確でなかったことで，進みがよくなかったのかもしれないと反省しました。
⇒休日もタスクを進めなければいけないという意識が確かにあったので，反省。まさかAIにそこまで悟られているとは。
タスクごとの寄与率を計算する
【プロンプト例】
タスクごとの寄与率を計算してください。
複数日の詳細データを基に、各カテゴリーおよび主要タスクが「達成感（パフォーマンスポイント）」にどれだけ貢献しているか、寄与率を算出しました。
📊 カテゴリー別 寄与率
今月のパフォーマンス（達成感）を構成する要素の割合です。
カテゴリー 合計pts 寄与率 (%) 特徴 🟠 専門学習 195 43.3% **圧倒的1位。**充実感の源泉です。 🟢 学術活動 105 23.3% 学会発表（50pts）のインパクトが大きい。 🟣 プライベート 80 17.8% 毎日コンスタントに15-20ptsを積み上げ。 🔴臨床業務 70 15.6% 安定稼働ですが、ptsの変動幅への影響は小。 🔍 主要タスクごとの詳細寄与率（推定）
カテゴリーの中身をさらに分解し、どの具体的な行動がポイントを押し上げているかを分析しました。
※各日の配点ロジックから逆算した推定値です。1. 🟠 AI・DataScience (寄与率 43.3%)
このカテゴリーがコケると、その日のポイントは伸びません。
- オンライン学習・模試: 約15〜20%
- 最も頻度が高く、確実に完了されているタスク。これが「今日の進捗」の核になっています。
- 資格試験の学習: 約10〜15%
- 「2周目」「分散学習」など、負荷が高い分、完了時の加点が大きい傾向があります。
- アウトプット（コミュニティ活動・実践演習）: 約8%
- 日々の習慣として定着しており、底上げに貢献しています。
2. 🟢 学術活動 (寄与率 23.3%)
イベント依存型です。何もない日は0ですが、ある日は爆発的に寄与します。
- 学会発表・準備: 約15%
- 11月の特異点。単発ですが、この月の「達成感」を決定づけました。
- 論文執筆・査読対応: 約8%
- 地道ですが、完了した日の満足度は高いです。
3. 🟣 プライベート (寄与率 17.8%)
- 日記: 約8%
- ほぼ毎日チェックされており、最も安定した得点源です。
- 読書: 約5%
- 書籍の完読時のインパクトがあります。
4. 🔴 臨床業務 (寄与率 15.6%)
- 日々の業務対応: 約15%
- 日々のベースライン。ここが崩れると全体が崩れますが、ここだけで高得点を狙う構造にはなっていません。
💡 分析結果からのインサイト
- 「AI学習」への依存度が高い
- 寄与率43%ということは、**「AIの勉強が進まなかった日は、どんなに臨床業務を頑張っても達成感を感じにくい」**構造になっています。自己評価の基準が完全に「新しいスキルの習得」にシフトしています。
- 臨床業務は「衛生要因」化している
- 臨床業務（15.6%）は、できて当たり前の「衛生要因（不満を予防する要因）」になっており、モチベーションを向上させる「動機づけ要因」としての役割はAIや学術活動が担っています。
- 高得点の鍵は「イベント」の創出
- 学術活動（23%）が示す通り、学会のような「大きな山場」を作ると一気にポイントが跳ね上がります。12月も何か**「発表」や「提出」などのマイルストーン**（実践演習の提出など）を設定すると、高いパフォーマンスを維持できそうです。
⇒確かに自分が配点を決めているからこそ，自分がAIやその周辺の知識の学習に重点を置いているからこそ，そこの達成度に振り回されてる感じはありました。
⇒臨床は出来て当たり前，というよりは「単位を取ったか・取ってないか」をKPIにしているところがあるので，「患者さんをどれだけよくできたか」とかを指標にしたいですね
最後に
今回の分析を通じて、Notion AIがデータベースから有意義なインサイトを引き出す強力なツールであることを実感しました。特に、自分では気づきにくい行動パターンや優先順位の偏りを可視化してくれる点が非常に有用です。ただし、AIの分析結果はあくまで「過去のデータに基づいた傾向」であり、それをどう活かすかは自分次第です。また，日々のデータ蓄積の重要性と「AIに拾ってもらいやすいデータベースづくり」も重要だなと痛感しました。
今回得られた気づきをもとに、12月は臨床業務の評価軸を見直し、AI学習以外の領域でも達成感を得られるようなタスク設計を試みたいと思います。
皆さんもぜひ、日々の記録とNotion AIを組み合わせて、自己管理の質を高めてみてください。最後までお読みいただき、ありがとうございました。