Notion API が HTTP 429 を返して止まるのは、要求の数の上限に当たったためです。上限は接続ごと・ワークスペースごと・一部の操作ごとにあり、どれに当たったかで待つ時間が変わります。弊社が試した構成では、同じデータベースに別の処理もアクセスしていた間、トークンの確認は通るのに問い合わせだけが 429 になり、Retry-After は484秒でした。切り分け、待ち方、大きな本文の 403 の回避、確かめ方を、弊社の実測と公開の文書でまとめます。
Notion API でデータベースへ行を一括で登録すると、同じ行が2つ以上できることがあります。弊社が読んだ Notion の文書には、同じ値の行の作成を断る仕組みが書かれていません。弊社が試した構成では、作った行を手元の記録で判断する投入を3つ同時に流し、数千行の投入が約3倍の行になりました。現物のキーを読んでから作る直し方、ロック、全行の照合での確かめ方を、弊社の実測と公開の文書でまとめます。
pandas の read_excel で Excel を読むと、#N/A などのエラー値のセルは空（NaN）になり、keep_default_na=False を付けても戻りません。read_excel が読み込みの途中で、エラー値のセルを空の値に置き換えるためです。弊社の事例では、品名が #N/A の行を「0行」と数え、実際は約2万4千行ありました。原因の切り分け、見分け方、openpyxl で数えて XML と照らす直し方、落とし穴、確かめ方を、弊社の実測と公開の文書でまとめます。
Salesforce から Notion へ同期していると、Salesforce で消した日付や数値が、Notion には前の値のまま残ることがあります。同期が空の値を送らずに項目を省き、Notion は送られない項目の値を変えないためです。原因の切り分け、見分け方、空の値の送り方、落とし穴、全セルの照合での確かめ方を、弊社が Notion Workers で作った同期での実測と、Notion・Salesforce の公開の仕様でまとめます。
マクロ入りの Excel ブック（.xlsm）を何冊か比べると、マクロが同じでも vbaProject.bin のバイトは違って出ます。入れ物には保存のしかたで変わってよい値が入るためです。お客様から受け取った6冊でも、バイトは全部違い、ソースは同じでした。原因の切り分け、VBA のコードの差分比較をモジュールごとのソースで行う手順、落とし穴、比べ方が正しいかの確かめ方を、弊社の実測と公開の仕様でまとめます。
Python で書き出した Excel を開くと「一部の内容に問題が見つかりました」と出て、修復を求められることがあります。弊社が切り分けた事例では、XML を ElementTree で読み書きして名前空間の宣言が落ち、互換性の属性だけが残っていました。openpyxl で読み直せても、Excel は修復を求めます。原因の切り分け、見分け方、宣言を補う直し方、落とし穴、出す前に通す検査を、弊社が実際の Excel で測った結果と ECMA-376 の仕様でまとめます。
Python で既存の Excel に値を書き込むと、その値を使う数式の計算結果が、書く前の数字のまま残ることがあります。数式のセルは最後に計算した結果（キャッシュ）をファイルに持ち、値を書いたプログラムは計算し直さないためです。弊社が切り分けた事例では、約4,000セルが古い値でした。原因の切り分け、見分け方、LibreOffice で計算し直して結果だけを移す直し方、落とし穴、確かめ方を、弊社の実測と公開の仕様でまとめます。
郵便番号データは、日本郵便が公開する郵便番号と住所のCSVで、登録なしでzipを取れます。2026年11月1日に弊社が全国一括のKEN_ALLを取ると124,841行・15列でした。取り方、形式の違いと規模、列の中身、町域が2行に分かれるなどの落とし穴、取ったデータで顧客の住所を直した例、利用の条件を、取った記録と公式の説明でまとめます。
弊社が試した構成（ベーシックの自動入力・ページ編集時に動かす設定）では、ページの本文を編集すると、人が手で直した値も AI の値へ書き直されました。「値があれば変えない」とプロンプトに書いても、日本語でも公式ヘルプの英語の一文でも止まりませんでした。弊社が構築で実測した上書きの仕組みと、保存漏れ・発火していないだけとの見分け方、運用での受け止め方、直ったかの確かめ方をまとめます。
データ分析の外注では、依頼書に書かれていないことは納品物で埋まりません。発注の前に決める5つ（決めたいこと・データ・成果物・検収・データの扱い）、依頼書の項目、経済産業省の契約ガイドラインが挙げる論点（加工・分析で生まれたデータの扱い、目的外利用、個人情報）、発注先の選び方を、一次出典つきで整理します。
勤怠データの集計は、打刻を足し上げる作業ではなく、法令が求める区分（労働時間・時間外・休日・深夜）に振り分ける作業です。締め日に時間がかかる理由の実態調査、1日単位の切り捨てが違反になる端数処理、36協定の上限との照合、給与計算へ渡す前の確認項目を、厚生労働省の資料と法令にもとづいて整理します。
給与計算のミスは計算式よりも、勤怠や異動の反映漏れと、年度ごとに変わる料率・税額表の切り替え漏れで起きます。ダブルチェックが同じ見落としを繰り返す理由、法令と公的機関の資料から引けるチェック項目、2026年度に変わった料率、チェックリストをルールとして書く方法を、一次出典つきで整理します。