業務データの対象を整理する

このレッスンでは、あなたが日々の業務を「データの視点」で整理できるようになります。ノーコードツール（＝プログラミングをしなくてもアプリを作れる道具）でアプリを作る前に、「このアプリはどんな情報を扱うのか」を明確にするのが最初のステップです。

完了すると、業務に必要なデータの一覧表（エンティティ・属性リスト）が手元に残ります。これがこの先のアプリ設計の「設計図の材料」になります。

料理を始める前に「どんな食材が必要か」をメモしますよね。冷蔵庫の中身を確認して、「野菜」「お肉」「調味料」のようにグループに分け、さらに「にんじん」「豚肉」「しょうゆ」と具体的に書き出します。

業務データの整理もこれと同じです。あなたの仕事の中にある「扱っている情報」を、「顧客」「注文」「商品」のようなグループに分けて、それぞれの詳細を書き出します。このグループ一つ一つを「エンティティ（＝関連するデータのひとまとまり）」と呼びます。

特別な前提はありません。次のどちらかがあれば始められます。

• 紙とペン、またはメモアプリ
• AIチャットツール（ChatGPT、Claude など）— 無料プランでOK

まず、あなたがアプリで管理したい業務の流れを箇条書きで書き出しましょう。「誰が・何を・どうする」が分かるように書くのがポイントです。

良い例:

• お客様から問い合わせが来る
• 問い合わせ内容を記録する
• 担当者を割り当てる
• 対応が終わったら完了として記録する

悪い例:

• システムを作る（← 具体的な業務の流れが見えません）
• データを管理する（← どんなデータか分かりません）

AIに業務の流れを整理してもらう

うまく書き出せないときは、AIチャットに手伝ってもらいましょう。次のプロンプト（＝AIへの指示文）をコピーして、ChatGPT や Claude に貼り付けてください。

私は〇〇の業務をしています（例: 美容室の予約管理、ECショップの注文処理、不動産の物件問い合わせ対応）。
この業務の流れを「誰が・何を・どうする」の形式で、5〜8ステップの箇条書きにしてください。

AIが出した結果を見て、「うちの業務ではこの手順はない」「この手順が抜けている」と修正すればOKです。AIの回答をそのまま使うのではなく、あなたの実際の業務に合わせて直すことが大切です。

書き出した業務の流れの中から「何か（＝名詞で表せるもの）」を探しましょう。

見つかった「お客様」「問い合わせ」「担当者」「対応記録」がエンティティの候補です。

良い例: 「お客様」「問い合わせ」「担当者」のように、具体的な名詞をエンティティとして扱う

悪い例: 「管理」「処理」「送信」のような動作をエンティティにする（← エンティティは「こと・もの」の名前です）

AIにエンティティ抽出を手伝ってもらう

自分で見つけるのが難しい場合は、AIに次のように聞いてみましょう。

以下の業務フローから、管理すべき「もの・こと」（エンティティ）を抜き出してください。
動詞（する・やる）ではなく名詞（もの・こと）だけをリストアップしてください。
（ここに先ほど書き出した業務の流れを貼る）

見つけたエンティティごとに「どんな情報を持つか」を書き出します。この一つ一つの項目を「属性（＝エンティティが持つ情報の項目）」と呼びます。

お客様エンティティの属性の例:

• 名前
• メールアドレス
• 電話番号
• 登録日

問い合わせエンティティの属性の例:

• 問い合わせ内容
• 受付日時
• ステータス（未対応・対応中・完了）

良い例: 業務で本当に使う項目だけを書き出す

悪い例: 思いつく限り全部書いて、使わない項目だらけになる（← あとから追加できるので、最初は最小限でOK）

ここまで書き出したメモをAIチャットに渡して、きれいな表にまとめてもらいましょう。次のプロンプトをコピーして使ってください。

以下の業務メモから、管理すべきデータのエンティティとその属性を整理して、Markdown の表形式で出力してください。
各エンティティについて「エンティティ名」「属性（項目名）」「データの例」の3列で作ってください。
（ここにあなたのメモを貼る）

AIが出力した表を見て、あなたの実際の業務と照らし合わせます。

• 足りないものがあれば「〇〇というエンティティも追加してください」と伝える
• 不要なものがあれば「〇〇は使わないので削除してください」と伝える
• 属性が多すぎたら「各エンティティ3〜5項目に絞ってください」と伝える

整理が終わったら、次のチェックリストで確認しましょう。すべてチェックできたら、このレッスンは完了です。

• 業務の流れに出てくる「もの」がすべてエンティティとして書かれている
• 各エンティティの属性に、業務で本当に必要な項目だけが入っている（各エンティティ3〜7項目が目安）
• エンティティの数が3〜7個の範囲に収まっている（多すぎる場合はグループ化を検討）
• 「データの例」列に、実際の業務で使う具体的な値が1つ以上書かれている
• 表を見ただけで「このアプリではどんな情報を管理するか」が第三者に伝わる