NotionデータベースをChatGPTで自動整形する方法｜データクレンジング完全ワークフロー

NotionデータベースをChatGPTで自動整形・クレンジングするワークフローをイメージしたイラスト。NotionのロゴとChatGPTのロゴを中心に、データベースを整える人物が描かれた親しみやすいビジネス風デザイン。

Notionのデータ管理をもっとスマートにするには？

プロジェクト管理や顧客リスト、タスク管理など、
多くの業務でNotionデータベースが使われています。
しかし、運用を続けるうちに、次のような問題に直面したことはないでしょうか。

データ形式がバラバラで集計しにくい
同義語・重複データが混在して検索に時間がかかる
CSV出力したあと整形に数時間かかる
ChatGPTで分析したいけど、事前のクレンジングが面倒

これらの課題は、「人手によるデータ整形」を前提にしている限り、
時間と労力がかかり続けます。

そこで今注目されているのが、
Notion × ChatGPT のデータクレンジング自動化ワークフローです。

データクレンジングがなぜ重要なのか

データが汚れているとAIも間違う

ChatGPTをはじめとするAIツールは、入力されたデータをもとに判断・生成を行います。
つまり、データが不正確な状態では、どれだけ高性能なAIでも正確な出力を返せません。

例えば、Notionデータベースに以下のような表があるとします。

顧客名	住所	契約プラン	メールアドレス
株式会社ABC	東京	プレミアム	info@abc.co.jp
株式会社ＡＢＣ	東京都	standard	info@abc.co.jp
（株）ABC	Tokyo	Premium	info@abc.co.jp

このように「表記ゆれ」や「重複」があると、
集計結果やAI要約の精度が大きく下がります。

Notionの手作業修正は限界がある

Notionのデータベースは柔軟で便利ですが、
Excelのような一括置換・関数整形機能は限定的です。

「全角→半角変換」や「カタカナ統一」が手作業
CSV出力してスプレッドシートで整える必要あり
フィルタリング・重複削除に時間がかかる

結果、**「データ整理で1日が終わる」**という非効率な事態が起こりがちです。

ChatGPTを活用したデータ整形の新しいアプローチ

ChatGPTは、自然言語だけでなく構造化データの加工にも強みを持っています。
適切なプロンプト（命令文）を与えれば、次のような処理が自動化可能です。

処理内容	ChatGPTでできること
表記ゆれ修正	「㈱」「（株）」などを統一
フォーマット整形	日付や電話番号を指定形式に変換
重複検出	類似顧客名・同一メールを抽出
欠損補完	不足データを推測・補完
タグ分類	テキスト内容に基づいてカテゴリ分け

このように、NotionからエクスポートしたデータをChatGPTで整形し、
再インポートすることで、人手を介さずクリーンなデータベースを保つことができます。

ChatGPTが得意とするデータ整形のタイプ

ChatGPTは表計算ソフトの代わりに「構造と意味を理解して修正」できる点が特長です。
特に以下のケースでは非常に高い効果を発揮します。

住所の整形
　例：「東京都渋谷区」「渋谷区渋谷」「Tokyo Shibuya」→「東京都渋谷区」に統一
顧客名の正規化
　例：「㈱」「（株）」「株式会社」→「株式会社」に統一
タグ・分類の再整理
　例：「SEO」「search」「Search Engine」→「SEO」
テキスト内のノイズ削除
　例：「※参考用」「N/A」「–」などを除去
日付形式統一
　例：「2025/10/11」「10月11日」→「2025-10-11」

人間が目視で行うと数時間かかる処理が、
ChatGPTの1プロンプトで数秒です。

Notion×ChatGPT連携の全体像を把握する

このワークフローの流れを理解するために、全体像を整理してみましょう。

【ワークフロー全体】
Notionデータベース
　　↓（CSVエクスポート）
Googleスプレッドシート
　　↓（ChatGPT APIまたは拡張機能）
ChatGPTによる整形・正規化
　　↓（再インポート）
Notionへクリーンデータとして登録

この構造を作っておくと、
毎週・毎月のデータクレンジング作業を自動スケジュール化できます。

実現方法は3パターンある

ChatGPTを活用してNotionデータを整形する方法は、
目的と技術レベルによって次の3種類に分けられます。

方法	難易度	特徴
① 手動エクスポート＆ChatGPT整形	★☆☆	もっとも簡単。CSVを貼り付けて整形結果をコピペ。
② Googleスプレッドシート連携	★★☆	ChatGPT関数やスクリプトで自動整形。定期更新に強い。
③ Notion API＋ChatGPT API連携	★★★	完全自動化可能。プログラミングスキルが必要。

特に②のスプレッドシート経由の半自動ワークフローは、
技術に自信がないユーザーでも導入しやすく人気です。

ChatGPT整形のプロンプト設計が鍵

ChatGPTでデータクレンジングを行う際、最も重要なのが「プロンプト（指示文）」です。
ただ「整えて」と書くだけでは精度が安定しません。
以下のように、具体的なルールを言語化するのがコツです。

実用的なプロンプト例

次の表を整形してください。
・「㈱」「（株）」などはすべて「株式会社」に統一してください。
・住所は「都道府県＋市区町村＋番地」の形式に揃えてください。
・空欄は「不明」としてください。
・結果はCSV形式で出力してください。

このように条件を明示すると、ChatGPTは以下のような整った表を返してくれます。

顧客名	住所	契約プラン	メール
株式会社ABC	東京都渋谷区渋谷1-2-3	プレミアム	info@abc.co.jp
株式会社XYZ	大阪府大阪市北区梅田1-1	スタンダード	info@xyz.co.jp

ChatGPTで整形する際の注意点

自動化とはいえ、万能ではありません。
以下のポイントを理解しておくと、失敗を防げます。

文脈で誤補完することがある
　例：「Tokyo」を「東京都」と誤って補うケース。
文字コードのずれ
　NotionのエクスポートCSVはUTF-8形式。
　ChatGPTで処理後に文字化けが発生することもある。
データ量制限
　一度に処理できる行数・文字数には上限があるため、
　数千件規模では分割処理が必要。

→ 対策として、ChatGPT APIやスクリプト連携でバッチ処理を組むのが効果的です。

ここまでで、ChatGPTがNotionデータ整形にどのように活用できるかを理解しました。
次のパートでは、**具体的な実装ワークフロー（手動・スプレッドシート・API連携の3段階）**と、
実務で役立つクレンジングテンプレートを紹介します。

Googleスプレッドシートを使った半自動整形ワークフロー

「ChatGPT APIまでは難しいけど、定期的にデータを整えたい」
そんな方におすすめなのが、Googleスプレッドシート連携による半自動化です。

以下の手順で構築できます。

ステップ①：NotionデータをCSV出力

Notionで整形したいデータベースを開く
右上の「…」メニューから「エクスポート」を選択
形式を「CSV」に指定して保存

ポイント：
カラム名（列タイトル）は英数字で整理しておくと後工程がスムーズです。

ステップ②：Googleスプレッドシートにインポート

新しいスプレッドシートを開き、「ファイル＞インポート」からCSVをアップロード
各列の形式を整える（特に日付・数値など）
不要な列は削除または非表示に

ステップ③：ChatGPT関数を導入（例：GPT for Sheets）

Google Workspace Marketplaceから「GPT for Sheets and Docs」を追加します。
この拡張機能を使うと、スプレッドシート上で直接ChatGPTを呼び出せます。

導入後、以下のような関数が使用可能です。

=GPT("「㈱」「（株）」を株式会社に統一し、空欄は不明にしてください：" & A2)

このように関数を設定しておくと、A列の内容が自動で整形され、
B列に修正版が出力されます。

ステップ④：一括処理でデータをクリーニング

GPT関数を全行にコピー
全列に処理結果を出力
「値のみ貼り付け」で固定化（API再呼び出しを防ぐ）
最終的にCSVとしてダウンロードし、Notionへ再インポート

🔹Tip：
処理回数に応じてトークン（APIコスト）が発生するため、1,000件単位などバッチ処理が効率的です。

Notion API＋ChatGPT APIで完全自動化する方法

より高度なワークフローを構築したい場合は、Notion APIとChatGPT APIの連携が最強です。
ZapierやMake（旧Integromat）を利用すれば、プログラミング不要で完全自動化も可能です。

自動化フローの全体構成

Notionデータ更新
　↓（トリガー）
ZapierまたはMakeが検知
　↓
ChatGPT APIにリクエスト送信
　↓
整形済データをNotion API経由で更新

これにより、Notion上で入力されたデータが即座に整形・クレンジングされます。
例えば、社内メンバーが新しい顧客を登録した瞬間に、ChatGPTが自動で名前・住所・プラン表記を統一してくれる、という仕組みです。

Make（旧Integromat）での設定例

トリガー：Notionモジュール
　データベース項目の新規追加・更新を検知
アクション①：ChatGPT（OpenAIモジュール）
　プロンプトに整形ルールを記述
　例：「株式会社名表記を統一し、空欄は『不明』にしてください」
アクション②：Notion更新モジュール
　整形済データを元のレコードに上書き

✅ メリット：

手動操作ゼロでクリーンデータを維持

毎回プロンプトを打たずに自動化

チーム全員が同じルールでデータ登録可能

実務での応用事例

ChatGPTによるデータクレンジングは、単なる整形作業にとどまりません。
次のように、分析や自動レポート作成にも応用できます。

① 顧客管理データの統一化

Notionで顧客一覧を管理
ChatGPTで顧客名・所在地・業種タグを整理
重複顧客を自動検出し、最新情報だけ残す

→ 結果：営業リストの精度が向上し、メール配信ミスを防止。

② 記事・コンテンツデータの正規化

ブログ記事のタグやジャンルをChatGPTが再分類
「SEO」「マーケティング」「AI」などテーマを統一
WordPress連携前にスプレッドシートで整形

→ 結果：カテゴリ別分析やリライト計画が簡単に。

③ プロジェクト進行表の自動整形

タスク登録時に「納期」「担当」「優先度」をChatGPTで正規化
「高・中・低」などの表記を自動変換
Slack通知で完了報告を自動送信

→ 結果：タスク管理が統一され、報告漏れが減少。

ChatGPT整形を安定稼働させる3つのポイント

1. プロンプトルールを明文化する

チームで運用する場合、「整形ルール表」をNotionページとして共有しておきましょう。
ChatGPTのプロンプトにもそのルールを毎回渡すことで、出力の一貫性が保たれます。

2. APIキー管理とアクセス制限

ChatGPT APIを利用する場合は、APIキーの漏洩防止が重要です。
MakeやZapierでは環境変数機能を使い、
公開リンクなどにキーが含まれないよう設定します。

3. テスト環境を分ける

本番データに直接反映する前に、
「テスト用データベース」で動作検証を行いましょう。
1文字の変換ミスでも、元データが破損する可能性があります。

比較：従来の手作業 vs ChatGPT自動整形

項目	手作業	ChatGPTワークフロー
所要時間	2～3時間／週	数分～自動
精度	人によるばらつき	一貫したルール整形
担当者依存	高い	低い（自動化）
拡張性	限定的	API連携で柔軟
コスト	人件費中心	API費用のみ（低コスト）