Notion AI で​書類を​作り、​照合する​進め方​｜​指示書と​コードの​分け方の​実例

Notion AI に書類を作らせて照合するときは、3つに分けます。手順は Notion AI への指示書のページ、読めば決まる処理は添付のコード、1回ごとの結果は記録のデータベースです。

弊社の試作では、同じ題材で、文章の指示は発注番号を3回のうち2回誤り、添付のコードは2回とも誤りませんでした。合計は毎回合っていたので、目で見ても気づきにくい誤りでした。

この記事は、Notion AI で書類の下書きや照合を動かしたい、業務の担当者と情報システムの担当者に向けて書きます。

分け方の問い、進める手順、照合の進め方を、弊社が手がけた案件の記録（2026年7月〜10月）でまとめます。Notion のヘルプは2026年11月3日に確かめました。

記録には、お客様の Notion の実際の画面での測定、手元での比較、弊社のワークスペースでの試験があります。数ごとに、どこで測ったかを分けて書きます。

実行環境の数字と止まる場面は、Notion AI で Python が止まる理由にまとめています。この記事は、仕組みの分け方と照合に絞ります。

3つの​置き場の​分け方​: 指示書・​コード・​記録の​データベース

Notion のヘルプでは、Notion エージェントはアップロードされたファイル（PDF・CSV・Excel・Word・PowerPoint・ZIP）を読み、計算をし、必要なら簡単なコードを実行し、ダウンロードできるファイルを作れます。

入力欄でページを @ メンションできることも、ヘルプに書かれています。次の分け方は、この機能の上で弊社が決めた作り方で、ヘルプの手順ではありません。

置き場	持つもの	持たないもの
指示書のページ	手順・読み取りの決まり・読めないときの扱い・結果を書く先	計算そのもの・人に向けた説明・毎回の結果
添付のコード	行の対応づけ・集計・照合の判定・様式への書き出し	文のまとめや言い回しの判断
記録のデータベース	1回1行の結果・入力と出力のファイル・判定の列	手順とコード

人が読む使い方のページは、指示書と別に作ります。指示書に人に向けた文を混ぜると、AI がそれも指示と読むおそれがあると弊社は見ています。

出力を記録のデータベースに置くのは、指示書のページに置いた実例で困ったからです。2026年9月の案件では、出力を指示書に添付する指示文が5つあり、資料から成果物へたどれませんでした。

コードはページの本文でなく、添付で渡します。長いコードが本文で止まった記録は、上の実行環境の記事にあります。

ヘルプが読めると書く形式に .txt はありませんが、弊社の実測では .txt で渡したコードを取得して実行できました。

分け方を​決める​3つの​問い

処理ごとに、次の順で問います。これは弊社の整理です。

1. 読めば決まるか。行の位置の対応づけ・集計・検算は、コードに落とす
2. 正解と比べられるか。比べられない文のまとめは AI に任せ、人の文と併走させる
3. 誤りに気づけるか。合計が合っても個々の行が誤る処理は、コードの最後に内訳を1行出させる

書類を読むのは、AI の仕事に残します。弊社が手がけた仕入書類の照合でも、スキャンの PDF は AI に読ませました。

読んだ値を照らす判定は、コードの仕事にします。

進める​手順: 1つの​書類を​載せるまで

順と、各段で決めることは次のとおりです。

1. 入力と人の完成品がそろう1件を選ぶ。何を正解にするかを決める
2. 手元でコードを書き、完成品と全件で照らす。コードに落とす範囲を決める
3. 指示書を書く。読めないときの扱いと、結果を書く先を決める
4. 記録のデータベースを作り、見本の行を1件入れる。1行が何の単位かを決める
5. Notion AI で通し、出力を手元の出力と比べる
6. 誤りを仕込んだ書類で通し、誤りが出るかを見る
7. 担当の方に実際の書類で動かしていただき、指示書とコードを直す

弊社の​事例1: 同じ​題材で、​文章の​指示と​コードを​比べた

2026年7月、物流部門の書類の試作です。

出荷の依頼票から、インボイスの明細24行を作らせました。正解は、人が作った実物の書類です。

渡し方	回数	発注番号の誤り
文章の指示（変換の決まりを指示書に書く）	3回	2行・0行・1行
添付のコードを実行させる	2回	0行・0行

品番・数量・単価・合計は、文章の指示でも毎回合っていました。誤ったのは、請求とひも付く発注番号だけです。

弊社は、依頼票の並びが原因と見ています。発注番号の行は明細の行の下に来ますが、AI は直前の番号を引き継ぎ、番号の境目の行だけを誤りました。

コードにした後の指示書は、添付を取得して実行する、決まった空欄を埋める、そのまま出す、の3手です。コードの最後に、発注番号ごとの行の数を1行出させ、利用者が件数を見られるようにしました。

この比較は、1つの依頼票での5回の試作です。文章の指示がいつも誤るとは言えず、コードの正しさも、この書類の範囲で確かめただけです。

その後のお打合せで、書類全体を作る形は、既にあるマクロと重なるので要らないと分かりました。マクロの後の手直しを行う形に作り直し、今も試作の段階です。

弊社の​事例2: 読むのは​ AI、​照らすのは​コード

生産管理部門の、仕入書類の確認と受注登録の照合です。同じ指示書と記録のデータベースで動かしています。

記録のページの種別の列で、どちらの照合かを分けるので、指示書は1本で足ります。担当の方の操作は、記録のページに書類を添付し、チャットで指示書を @ で呼んで実行を頼むだけです。

AI は PDF を読み、決まった形のデータに値を書きます。

コードがそのデータを照らし、記録の列に書く値まで出します。AI には、その値をそのまま書かせます。

判定は、一致・差異・読み取り不能・参考の4つです。書類を1点だけ添付して試すと、AI は欠けた書類の値を推測せず、コードが読み取り不能として返しました（2026年8月）。

2026年10月、お試しとして担当の方がご自身で4回動かしました。仕組みの判定は3回が全項目一致、1回が読み取り不能ありでした。

担当の方から、仕入処理の前と後の2回に分けて確かめたいとのご要望をいただきました。1出荷＝1ページのまま、同じページに後の書類を足してもう1回実行する形に直しました。

同じ分け方は、文の仕事にも当てています。営業部門の会議の事前資料では、数字は毎日の同期で計算し、市場の動きのまとめは Notion AI が作り、拠点の責任者のまとめと併走させました。

この事前資料は、10月の営業会議から正式に使われることになりました（お客様のご連絡）。

落とし穴: 弊社が​踏んだ​もの

• 「このページ」が指示書を指す指示書に「このページに添付する」と書くと、開いているページでなく、@ で呼んだ指示書に添付されました（2026年8月）。添付先は「種別の列を持ち、書類が添付されたページ」のように性質か名前で書きます。
• 既にある行の更新が黙って戻るチャットでの更新の指示は、2026年7月に4回中2回戻り、そのターンは履歴からも消えました。行を足す形は、10月に12回とも書けました。
• 添付が残らない成功の応答なのに添付が残らなかった原因は、AI がファイルの URL を書き起こしていたことでした（2026年9月）。指示書に、発行された参照をそのまま使うと書いて直しました。
• 指示書が書き足されるAI が指示書のページに見出しと段落を足した回がありました（2026年9月）。通しの後は、添付だけでなく本文の増減も比べます。
• 同じチャットで古いコードが動く添付のコードを直した後、同じチャットで頼むと、直す前のコードで動いたと見られる回がありました（1回の観測）。直した後は新しいチャットで頼んでいただきます。

確かめ方​: 照合の​5つの​段

一致と書くときは、何と何を、どの範囲で比べたかを分けます。弊社は次の5段で確かめています。

1. 手元のコードと人の完成品試作の段階で、滞留在庫を調べる表は2か月分 約60万セルの値が人手の表と一致しました。比べたのは作った範囲で、作っていないセルは数えていません。
2. Notion の中の出力と手元の出力試作の段階で、原価の差異分析の7月分を Notion AI が約3分半で作り、8つのシートの全行が手元と一致しました。
3. 誤りを仕込んだ書類仕入書類（約90のチェック）と受注登録（約120のチェック）に5種ずつ誤りを入れました。差異は8行と5行で、先に固定した期待と一致しました（2026年9月・出典の列の表記を除く）。
4. 入力の持ち方を変えた比較前例の Excel 約180件（約24MB）を約1MBのデータに事前にまとめ、現物から作る場合と比べました。
5. 担当の方の実際の依頼改造の依頼書の作業内容の下書きは、担当の方に実際の依頼で試していただき、試用を続けて直しています。

2の手元の出力は、共有いただいた7月分の差異分析と数値・コメントまで一致しています。ただし判定とコメントの境目を7月分に合うように決め、同じ7月分で確かめたもので、ほかの月は確かめていません。

3の8行は、数字の誤りに連動して出た検算の差異を含みます。誤りを入れない書類だけでは、誤りを見つけられるかは分かりません。

4は、依頼の約880行を流し、下書きができた約170件で、出力の中身がすべて同じでした（取得元の注記の1行を除く）。

この比較は手元でのもので、Notion AI の実行ではありません。下書きが正しいことの照合でもありません。

この記事の数は、測った場所が違います。段1と段4は手元の比較で、カスタムエージェントの数は弊社のワークスペースでの試験です。

Notion AI についてのそのほかの数は、お客様の Notion の実際の画面で測りました。ほかの書類や今の Notion で同じになるとは限りません。

通しの多くはモデルを指定した回で、Auto での結果は比べていません。

自力で​どこまで​やれるか

入力が Excel で、計算の決まりがはっきりした1種類の書類なら、自力で足ります。人の完成品を1件用意し、手元のコードで全件を照らしてから、指示書と記録のデータベースを作ります。

自力の壁は次の3つです。

• スキャンの PDF を読ませ、読めない値を人に返す形を組む必要がある
• 書類どうしを照らす判定と、誤りを仕込んだ試験を作る必要がある
• コードを直したときの版と、指示書と添付の食い違いを見続ける必要がある

外注する​場合の​判断基準

外注の分かれ目は、照合の範囲を自社で決め、確かめ続けられるかです。外注するなら、見積もりを比べる前に次の3点を確かめてください。

• 読めば決まる処理をコードに分け、Notion AI の出力を手元と全件で比べるか
• 誤りを仕込んだ書類で、誤りが出ることを確かめるか
• 一致と言うときに、比べた範囲と比べていない範囲を分けて伝えるか

ゴムマリでは、Notion のデータベースの設計と構築、Notion AI で書類を作り照合する仕組みを、業務データベースの開発・構築（Notion 対応）として承ります。

料金は初期30万円から、保守は月3万円から、期間は2週間からです。

Notion の仕組みで頼めることの全体は、Notion の構築と開発にまとめています。

1つの業務を回す仕組みを、動かす場所を Notion の外も含めて選びたい場合は、AIエージェント導入で承ります。料金は1つの業務ごとに初期50万円から、月額5万円からです。

進め方は相談からご連絡ください。

次の​一歩

まず、毎月作っている書類を1つ選び、入力と人の完成品を1組そろえてください。その完成品が、最初の正解になります。

次に、処理を書き出して3つの問いに当て、コードに落とす所と AI に任せる所を分けます。迷う処理は、文章の指示で3回動かし、結果が揺れるかを見ます。

データベースの自動入力で値が戻る件は、Notion AI の自動入力が直した値を上書きする理由にまとめています。

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