はじめに
皆さん、こんにちは！
ロボット掃除機を買ったけどそれを稼働させている間は目で追ってしまうので、結局のところ時短になっていないのではないかと思っている樫村です。
この記事は JADE Advent Calendar 2025 の18日目の記事です。
私は2025年3月にJADEに入社し、気づけばもう10ヵ月目に突入していました。
先日、社内の雑談で「時間の使い方を見直すために、日々のタスクの開始・終了時刻を記録してみようかな～」という発言を耳にしました。
そこで気づきました。
「そういえば自分は、入社時から常にNotionのデータベースにタスクの開始・終了時刻を記録しているな…。これを参照させてAIに分析してもらえば、時間の使い方のフィードバックをもらえるのでは…？ これはアドベントカレンダーのネタにちょうどいいぞ…ｸｸｸ…！」
というわけで今回は、2025年3月から12月現在までの約9か月間のタスクデータベース（Notion）をもとに、私個人の時間の使い方の傾向や、入社後の成長・課題を見つめなおしてみる、という試みです。
前提として、JADEではマネジメントや情報管理の観点から「業務上のタスクを一人で管理しない」というルールがあります。
今回の記事では私個人のタスク管理を紹介していますが、あくまでも上記ルールを守ったうえで、「タスクの実施時間だけ個人的に可視化している」という運用になります（タスク自体はチームが見える環境にある）。
前半では、このような分析を可能にするタスクデータベースの運用方法を私の実例で解説し、後半ではそのデータベースをもとにNotion AIに分析してもらった結果と所感をまとめます。
【もくじ】
前提：私のタスク運用方法
分析に移る前に、自分が日々の業務上のタスクをどのように管理しているのかを簡単にご説明します。
使っているツールは、言わずと知れたオールインワンツール「Notion」、そしてGoogleカレンダーとNotionを一元管理する縁の下の力持ち「Notionカレンダー」の2つです。
※Notionカレンダー：カレンダーアプリながら、Notionデータベースの時刻にまつわるプロパティをキーとして、カレンダーUI上でNotionのデータベースを操作することができる。もちろんGoogleカレンダーも操作できるため、Googleカレンダー×Notion という方には大変便利。
では、私が使っているタスクデータベースのサンプルをもとに、実際の記録プロセスを見てみましょう。
このデータベースには、完了したタスクが実際の開始・終了時刻データをもって蓄積されているのですが、それを可能にしているのが以下の運用です。
-
Notion上でタスクを作成する。ここではタイトルと日付情報だけ入力。
例）Notionのタスクデータベースに、「2026年1月1日」のタスクとして3件を作成 -
Notionカレンダー上で、「終日」セクションに表示されている各タスクを、Googleカレンダーの予定を見つつ、作業できそうな時間帯に配置していく。ここで想定の開始・終了時刻が付与される。
Notionカレンダーの週ビュー。「2026年1月1日」という日付情報だけを持ったNotion上のデータは、Notionカレンダーの「終日」セクションに表示される 
終日セクションからドラッグ＆ドロップで、1日のタイムラインにタスクを配置 
もちろん、Notionカレンダー上で付与された時刻情報は、Notionのデータベース上にも反映されている -
タスクをこなしていく際に、完了したタスクはNotionカレンダー上で実際の対応時間に修正しつつ、ステータスを「Archive」にする。
寝坊して「おもちを食べる」タスクが15分後ろ倒しになってしまったケース。この場合、「今年の抱負を考える」をサクッと終わらせる、「クリスマスツリーの片づけ」は午後に回すなどを検討して再スケジュール -
当日の業務が終わるころには、当日のタスクはステータスがすべて「Done」、かつ実際の開始・終了時刻が入力されている状態になる。
時刻を記録しておくことで、「抱負は予想より早く考えられたからこれは得意かもだけど、クリスマスツリーの片づけは重くて時間がかかったな、筋トレしなきゃ。」などの示唆につながる
少しまどろっこしく見えるかもしれませんが、このような運用をしているのは、現状のNotionには「時刻の入力が非常にしづらい」という明確な弱みがあるためです。
Notionでは、たとえば「今日の15時から16時半までの間にやるタスク」といった、時刻の粒度と幅を持つタスクを入力する際には少し操作が面倒なんですよね…。
時刻入力を簡単にする方法として、ボタンプロパティで「開始」「終了」のボタンを作成し、トリガーされた時刻を入力するようにするという方法が一般的ですが、私の実例のようにNotionカレンダーを使うことでも実現可能です。
上記の例の通り、Notionカレンダーでは、Googleカレンダーの予定を伸び縮みさせるのと同じ操作感で、ドラッグ＆ドロップでNotionデータベースの時刻を操作することができます。
そして、カレンダーアプリですので、もちろんGoogleカレンダーを連携させることが可能です。つまり、Googleカレンダーの予定とNotionデータベースを、1つのタイムラインで管理できるということです。
社内・社外のミーティングはGoogleカレンダーで管理されている方が多いでしょうから、Googleカレンダーの予定とバッティングしないようなスケジュール調整が簡単、というのもNotionカレンダーを用いるメリットです。
Notion AIによる集計・分析
では、上記の方法で記録した約9ヵ月間分・2,000件超のタスクデータベースをもとに、Notion AIに分析をしてもらいましょう。
注意：
このセクションは読み飛ばして頂いても大丈夫です。というのもこのセクションは、このようなタスク運用でどのようなアウトプットが得られるかをリアルにお伝えするため、Notion AIの出力を（若干の修正は加えつつも）ほぼそのまま採用しています。
よって、特に考察ではAI丸出しの絵文字や多少の飛躍もある仕上がりですし、かなり私個人に依存したデータになっているので、皆さんのお役に立つ情報ではないかもしれません。
ただ、同様の方法でタスク管理や振り返りをしたいという方がもしいらっしゃれば、「ふーん、こんな感じのアウトプットができるのね」くらいの参考にはなるかもしれません。
※逆に他のセクションは人間100％です。
⚠️データについて
- 2025年3月5日から2025年12月15日まで、約9ヵ月間のタスクデータを集計。
- タスクと紐づくお客様などの機密情報は「クライアントA」のように匿名化。
- 開始・終了時刻を記録していないタスクもある（2,026件中315件、全体の約15%）。
- 確認待ちや保留中ステータス（時間指定なし）をそのまま完了にしたケースなど
- 開始・終了時刻はあくまでNotionに記録した値にすぎず、厳密な業務時間ではない。
- タスク中に休憩をとったり家事をしたりしているケースなど。残業時間を算出する行為はお控え下さい。
1. 全体概要
■サマリー
約9ヵ月で2,000タスク超を完了
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 完了タスク総数 | 2,026件 |
| 時間記録あり | 1,711件（84.4%） |
| 記録期間 | 2025/3/5 ～ 2025/12/15 |
| 1タスクあたり平均時間 | 43分 |
■月別のタスク処理数推移
| 月 | 完了タスク数 | 1タスク平均時間 |
|---|---|---|
| 2025年3月 | 108件 | 52分 |
| 2025年4月 | 200件 | 48分 |
| 2025年5月 | 207件 | 43分 |
| 2025年6月 | 215件 | 43分 |
| 2025年7月 | 227件 | 45分 |
| 2025年8月 | 181件 | 42分 |
| 2025年9月 | 175件 | 44分 |
| 2025年10月 | 190件 | 41分 |
| 2025年11月 | 172件 | 37分 |
| 2025年12月 | 114件（途中） | 39分 |
トレンド：
- 入社直後は1タスク平均52分 → 直近は37-39分に短縮（約25%の効率化）
- 月間タスク数は4-7月にピーク（200件超）、その後は170-190件で安定
- タスクの細分化と習熟により、同じ業務をより短時間で処理できるように
2. プロジェクト別データ
■各プロジェクトの定義
| プロジェクト | 領域 | 期間 | 備考 |
|---|---|---|---|
| クライアントA | 広告 | 2025/3～現在 | メインクライアント |
| クライアントB | 広告（複数事業） | 2025/9～現在 | メインクライアント |
| クライアントC | SEO | 2025/3～11 | 担当変更済 |
| クライアントD | コンテンツ | 2025/5～6 | 担当変更済 |
| 社内プロジェクト | 広告（自社製品） | 2025/3～現在 | |
| 社内勉強会 | 学習 | 2025/3～現在 | JADE中学・大学など |
■プロジェクト別集計データ
| プロジェクト | タスク数 | 割合 | 平均時間/タスク |
|---|---|---|---|
| クライアントA | 463件 | 27.1% | 48分 |
| クライアントB | 141件 | 8.2% | 48分 |
| クライアントC | 114件 | 6.7% | 51分 |
| クライアントD | 22件 | 1.3% | 45分 |
| 社内プロジェクト | 280件 | 16.4% | 23分 |
| 社内勉強会 | 130件 | 7.6% | 57分 |
| その他 | 561件 | 32.8% | 50分 |
■プロジェクト別の特徴
▼クライアントA（広告）
- 日次運用、週次・月次レポート、定例MTG、分析・提案が中心
- レポート作成に時間をかける傾向（月次は平均82分）
- 入社直後から継続している主力案件
▼クライアントB（広告・複数事業）
- 3つの事業の広告配信を担当し、並行管理
- 2025年9月から本格始動
- 構成設計・広告文作成・施策検討が多い
3. タスク内容別データ
■全タスクの業務種別集計
全1,711件のタスクを業務種別に分類して集計。
| 業務種別 | タスク数 | 割合 | 平均時間 |
|---|---|---|---|
| 日次運用 | 375件 | 21.9% | 34分 |
| 定例MTG | 357件 | 20.9% | 31分 |
| 社内勉強会 | 127件 | 7.4% | 59分 |
| クリエイティブ・入稿 | 121件 | 7.1% | 50分 |
| レポート作成 | 109件 | 6.4% | 71分 |
| 課題対応・確認作業 | 100件 | 5.8% | 38分 |
| 分析・調査 | 89件 | 5.2% | 57分 |
| 施策検討・提案 | 41件 | 2.4% | 49分 |
| LP・CRO関連 | 25件 | 1.5% | 41分 |
| タグ・計測設定 | 17件 | 1.0% | 37分 |
| その他 | 350件 | 20.5% | 46分 |
特徴：
- 定型業務（日次運用・定例MTG）が約43%を占める
- レポート作成は6.4%だが、1タスク平均71分と時間をかけている
- 非定型業務（分析・調査・施策検討・CRO等）は約10%
- 社内勉強会が7.4%で、継続的な学習時間を確保
■クライアントA（広告）の業務内訳
最も時間をかけているクライアントAについて、業務種別を詳しく見ていく。
| 業務種別 | タスク数 | 割合 | 平均時間 |
|---|---|---|---|
| 日次運用 | 179件 | 38.7% | 48分 |
| 定例MTG | 123件 | 26.6% | 29分 |
| レポート作成 | 71件 | 15.3% | 72分 |
| 分析・調査 | 20件 | 4.3% | 68分 |
| 課題対応・確認 | 11件 | 2.4% | 54分 |
| クリエイティブ・入稿 | 10件 | 2.2% | 58分 |
| 施策検討・提案 | 7件 | 1.5% | 47分 |
| LP・CRO関連 | 5件 | 1.1% | 54分 |
| タグ・計測設定 | 1件 | 0.2% | 45分 |
| その他 | 36件 | 7.8% | 45分 |
クライアントAの特徴：
- 日次運用が約39%、定例MTGが約27%で、定型業務が中心
- レポート作成が15.3%を占め、1タスク平均72分と時間をかけている
- 分析・調査も平均68分と、じっくり取り組む非定型業務が存在
4. 良かった点、成長した点
📈 業務効率が継続的に向上
■データから見る効率化の軌跡
- 2025年3月：1タスク平均52分
- 2025年5-8月：43-45分（約15%改善）
- 2025年11月：37分（入社時比で29%改善）
- 2025年12月：39分で安定
■何が起きたのか
- 入社直後（3-4月）は業務フローの理解と型の確立に時間がかかった
- 5月以降、定型業務のテンプレート化・ルーチン化が進み効率が向上
- タスクの細分化も進み、1件あたりの所要時間が短縮
🔍 非定型業務の比率が3倍に増加
■入社直後 vs 現在の変化
- 2025年3月：非定型業務比率14.3%（10件）
- 2025年4月：6.4%まで低下（12件）← 定型業務の確立期
- 2025年10月：11.1%に回復（21件）
- 2025年12月：12.3%（14件、途中集計）
■何が起きたのか
- 4月は定型業務の型を確立する期間で、非定型業務は一時的に減少
- 5-8月は安定期で、定型業務が8割を占める状態が続く
- 9月以降、定型業務の効率化により余裕が生まれ、非定型業務が増加
- 特に10月は21件と過去最多を記録
- 12月も12.3%と高い水準を維持（途中集計のため件数は少ない）
■12月の分析・調査タスクが急増
- 件数：3月の8件 → 12月の13件（1.6倍）
- 時間：3月の625分 → 12月の806分（1.3倍）
- 1タスク平均：3月の59分 → 12月の62分
- データを深掘りする時間が確保できるようになった証拠
5. 改善できる点、今後の課題
🚀 非定型業務の比率をさらに引き上げ、付加価値を最大化する
■現状の課題
定型業務と非定型業務の時間配分を月別で見ると、まだ定型業務が圧倒的に多い。
| 月 | 定型業務（時間） | 非定型業務（時間） | 非定型比率 |
|---|---|---|---|
| 3月 | 240分 | 459分 | 12.7% |
| 4月 | 3,205分 | 313分 | 3.5% |
| 5月 | 3,304分 | 463分 | 5.3% |
| 6月 | 3,667分 | 937分 | 10.2% |
| 7月 | 3,883分 | 503分 | 5.1% |
| 8月 | 3,021分 | 609分 | 8.1% |
| 9月 | 2,275分 | 429分 | 5.7% |
| 10月 | 3,720分 | 1,025分 | 13.2% |
| 11月 | 2,390分 | 596分 | 9.7% |
| 12月 | 1,561分 | 717分 | 16.2% |
■データから見える3つの事実
- 入社直後（3月）は非定型12.7% → 型作りの時期だが、時間としては少ない
- 安定期（4-8月）は非定型3.5-10.2% → 定型業務が9割を占める
- 直近（10-12月）は非定型9.7-16.2% → 効率化により余裕が生まれ、12月は過去最高の16.2%
■目指す姿：非定型業務を月20件以上、比率30%以上に
定型業務を効率化してできた時間を、より高い付加価値を生む非定型業務にシフトする。
📊 分析・調査の質を高め、戦略的な提案を増やす
■タスクデータから見える課題
分析・調査タスクは増えてきたが、時間配分と頻度に課題がある。
■月別の分析・調査タスクの推移
- 3月：8件（625分）、平均78分/タスク
- 8月：4件（163分）、平均41分/タスク ← 最も少ない
- 10月：10件（640分）、平均64分/タスク
- 12月：13件（806分）、平均62分/タスク ← 件数は過去最多
■データから見える2つの課題
- 分析タスクの時間が短い月がある
- 8月は平均41分/タスクと短く、件数も4件のみ
- 定型業務に追われ、深い分析ができていない可能性
- 非定型業務全体の時間がまだ少ない
- 現状：月平均500-1,000分（8-17時間）
- 目標：月1,500分以上（25時間以上）
- 分析・調査だけでなく、施策検討・提案・CROを含めて増やす必要
■目指す姿：データに基づく戦略提案を習慣化
単なる数値報告ではなく、データから示唆を導き、アクションにつなげる分析を増やす。
Notion AIの分析をうけて
自分の過去の時間の使い方を客観的に振り返ってみるのはなかなか面白いですね。
この分析を受けて、私が漠然と感じていた課題が定量的なデータで補強された気がします。
「良かった点、成長した点」と「改善できる点、今後の課題」で共通して、「定型業務 vs 非定型業務」のバランスについて言及されていました。
AIのアウトプットを総合すると、「入社直後よりは直近は非定型業務（分析・調査）の比重が増えているが、まだまだ不十分。量・質ともに伸ばしていく必要がある。」となるでしょうか。
私が感じていた課題感としても、依頼対応や日々の保守管理（＝定型業務）に時間がかかり、広告文のパターン作成や詳細なクエリ精査、広告管理画面外のGA4やClarityを用いた定性調査など、「重要だが期日がないタスク」（＝非定型業務）が後回しになりがちだと感じていました。
AIの分析によると、定型業務の中でも特に定例MTGや週次・月次レポートに時間がかかっているようです。
JADEでは、単純作業になりがちな広告レポートの作成はほぼ自動化されており、私のタスクで「レポート」と表現しているのは広告配信結果を受けた分析・提案作成がメインなので、単純なルーチン作業に圧迫されている、という解釈では少し齟齬がありますが、それを差し引いてもアドホックな分析・施策提案はもっともっと増やしていくべきですね。
また、このデータベース作成当初はAIでの振り返りを想定していなかったのでタスク名の命名規則も適当にやっていましたが、ここをもっと規則的に管理するようにすれば、より精度が高い分析が可能になるかと思います。
タスクによっては、クライアント名を書かずに「分析」「入稿」とかだけ書いてあったりもしたのでAIもきっと困ったことでしょう…。
今回は試験的な分析ですので、データの量・質やアウトプットの内容もまだ不十分ですが、これだけでもいくつかの発見があったのは驚きでした。
弊社では半期ごとに自己評価もあるので、このタスクデータベースを研ぎ澄ませていけば、半期の振り返りもあっという間に終わりそうですね…ｸｸｸ…。
おわりに
今回はNotionとNotionカレンダーを用いたタスクの実績記録方法と、それに基づいたAI分析を試験的に行ってみました。
人間とはタスク管理の方法を考える葦である、と偉い人も言っていたので、みなさんも2026年からキリよく、タスク管理の方法を見直してみてはいかがでしょうか？
明日のアドベントカレンダーは、篠原さんの「社内向けの週次検索レポート『Weekly Ranking Update』の3年を振り返る」です。お楽しみに！
