データベースとバックエンドロジック

🔄 Quick Recall: 前回のレッスンで自動化ワークフローを構築した。ワークフローはシステム間でデータを移動させる——でもそのデータはどこに住んでいる？ このレッスンでアプリや自動化を支えるデータ層を構築する。

データで考える

アプリも自動化もWebサイトも、裏側にはデータがある。ノーコード開発で最も重要なスキルの1つは「データで考える」力。

テーブルの基本

ノーコードデータベースの基本単位はテーブル。スプレッドシートに似ているが、もっと構造的。

スプレッドシートとデータベースの違い：

リレーション：テーブルをつなげる

データベースの真価はリレーション。テーブル同士をリンクで結ぶことで、データに文脈が生まれる。

主なリレーションの種類：

AIでデータモデルを設計：

以下のアプリのデータベース構造を設計して：

アプリの目的：[説明]
管理するデータ：[リスト]

各テーブルについて：
1. テーブル名
2. フィールド名と型（テキスト、数値、日付、セレクト等）
3. 他テーブルとのリレーション
4. 計算フィールド（あれば）
5. インデックスやフィルターのおすすめ

ビューで同じデータを多角的に見る

1つのテーブルから複数のビューを作成できる：

例：タスクテーブルの活用

✅ Quick Check: 自分の仕事で使っているスプレッドシートを1つ思い浮かべよう。そのデータを複数のテーブルに分けるとしたら、どう分ける？ テーブル間のリレーションは？

日本のノーコードデータベース環境

Notion： ドキュメントとデータベースが融合。社内Wiki＋タスク管理＋CRMの一体化に強い。日本での人気が急上昇。

kintone： 業務データベースとしても機能。レコードの承認フロー、アクセス権、プロセス管理をGUIで設定可能。日本語UIが完全。

Airtable： スプレッドシートの使いやすさとデータベースの構造を両立。APIが充実し、自動化との連携が強力。ただし日本語UIは限定的。

Googleスプレッドシート＋AppSheet： 既存のスプレッドシートをそのままアプリ化。Googleワークスペースを使っている企業に最適。

フィールド型の選び方

正しいフィールド型の選択が、データの品質を決める：

Key Takeaways

• データベースはスプレッドシートの進化系——型の厳密さとリレーションが違い
• テーブルを分けてリレーションでつなぐ（正規化）ことで、重複を防ぎ更新を楽にする
• ビューは同じデータの異なる「窓」——フィルター、ソート、グループ化で目的別に表示
• AIにアプリの目的を伝えれば、テーブル構造とリレーションを設計してくれる
• フィールド型の正しい選択がデータ品質の基盤——テキストに頼りすぎない
• Notion、kintone、Airtable、GoogleスプレッドシートがJP市場での主要選択肢

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