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kintone連携サービスのDataCollect(データコレクト)でtoday関数を活用!データ整理が簡単になる関数一覧も紹介

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多種多様な情報を記録できるkintone(キントーン)。Excelで使用している関数を使って、kintoneのデータをもっと簡単に計算、集計したいと思ったことはないでしょうか。

四則演算のような簡単な計算であれば、kintoneの基本機能で実施することができますが、より高度な関数を使用したい場合は、kintoneの外部連携サービス『DataCollect(データコレクト)』の導入がおすすめです。

DataCollectを使えば、kintoneの各アプリに散らばっているさまざまなデータを集めて、目的に沿ったデータを導き出すことが可能になります。

今回は、DataCollectの基本的な機能や、使用可能な50種類以上の関数、メリットと注意点について解説します。さらに、DataCollectの具体的な導入事例も紹介しますので、導入の検討にお役立てください。

DataCollect 製品HPを見てみる

kintoneの基本機能だけでは難しいデータ処理

同一レコード内であれば、kintoneの基本機能を使って簡単な計算をすることができます。たとえば、請求アプリでは「単価×個数」「本体価格+消費税」「合計金額」などをよく使うでしょう。これらの計算は、アプリの「計算」項目を使用すれば、Excelと同じように計算できます。

しかし、この基本機能だけでは物足りないと感じることもあるのではないでしょうか。たとえば、複数のアプリ間にまたがって存在しているデータを参照して計算することはできません。「毎日の売上実績を集計して、予算と照合したい」という場合、実績と予算が別のアプリで管理されていれば、一度実績の数値をCSVで取り出して集計し、それを予算のレコードに貼り付けて……といった手間が発生します。こういった手動の作業が挟まると、どうしても人為的なミスが出やすくなってしまいます。

そんな問題を一括で解消するのが『DataCollect』。複数アプリ間のデータの収集・計算も可能にし、簡単にkintoneデータの関数計算を行うことができる、トヨクモが提供する連携サービスです。

トヨクモのkintone連携サービス『DataCollect』とは

DataCollectとは

『DataCollect(データコレクト)』とは、トヨクモが提供するkintone連携サービスの一つで、複数アプリ間での情報収集や計算が可能になるツールです。DataCollect を使えば、kintoneで作成した複数のアプリに散らばった情報を一元的に管理し、別のデータ管理に使用することができます。

さまざまなアプリのデータをExcelのように「集めて」「計算して」「管理する」ことができるため、普段からExcelを使う方ならスムーズに活用できるでしょう。

料金コースには「ライト」「スタンダード」「プレミアム」があり、ライトコースは1ドメイン当たり月額9,000円(税抜)から使用できます。また、スタンダードコースとプレミアムコースでは集計の実行回数に制限はありません。30日間の無料お試しも提供しているため、実際に操作感を試してから導入を決められます。

『DataCollect』の活用イメージ

売上の実績アプリと予算アプリが分かれていて、日々の実績の集計を予算アプリにまとめて表示したいという場合について考えていきます。

実績アプリと予算アプリが分かれている

この場合、実績アプリからデータを参照、予算アプリにはデータの書き込みが必要になるため、DataCollectのアプリ登録画面と各kintoneアプリの設定画面でAPIの生成などの設定を行います。DataCollect側に手順が出てくるため、それに従えばスムーズに設定を行うことができます。

DataCollectで設定する

今回は書き込みを行いたい予算アプリについて、DataCollect画面で操作を行っていきます。フィールド式というタブに、kintoneアプリに登録されている項目が順に出てくるので、関数を入れたい項目部分に入力を行っていきます。DataCollectに登録されたkintoneアプリのうち、どのアプリのどの部分のデータを使うのかを、マウス操作で選択できるので、関数の知識さえあれば簡単に登録できます。参照するアプリ数や関数の数に制限はありません。

設定と登録が完了したら、kintoneアプリに表示される「DataCollectする」というボタンを押すだけでいつでも最新のデータを計算することができます。

取り込んだ数値をもとに、kintoneレコード上で計算を行うこともできます。上記の例では、集計した実績を予算で割って達成率を算出しています。

トヨクモのkintone連携サービス『DataCollect』のメリット

DataCollectの機能的な利点や、導入によって期待できる効果には次のものが挙げられます。

  • 情報収集・計算の定期実行によりリアルタイムの情報処理が可能
  • なじみのある操作感で簡単に集計可能
  • 他機能との連携でグラフデータのWeb公開など幅が広がる

1つずつ見ていきましょう。

情報収集・計算の定期実行によりリアルタイムの情報処理が可能

数値の記録は日々増え、更新されていくもの。DataCollectの計算は手動ですることはもちろん、日時や時間を設定して定期的に自動で実行できます。自動計算を設定すれば、手動で行う手間を省けることはもちろん、集計作業を忘れることも防止することができます。

営業時間外でもリアルタイムに実行できる

なじみのある操作感で簡単に集計可能

DataCollectは、多くの方が触れたことがあるであろうExcelのように、関数の設定などの操作ができる点が大きな特徴です。複数のアプリをまたいだデータの集計も、直感的に実施できます。

入力アシスタントや操作ガイド、ヘルプサイトも充実しているため、Excelに自信がない人でも安心して使えるでしょう。

さらに、1レコード単位から一覧の一括集計までkintone上のボタンをクリックするだけで集計が行えるため、日々の作業負担を軽減できます。自動実行も可能なので、手動操作の手間も削減可能です。

他機能との連携でグラフデータのWeb公開など幅が広がる

DataCollectを、トヨクモが提供する他のkintone連携サービスと連動させることで、DataCollectで作成したデータをさまざまな形で活用できます。

たとえば、集計した売上データをグラフ化してWeb上で公開したり、イベント予約システムの残席数を把握できる仕組みを構築したりすることが可能です。

こうした機能により、単に業務効率を上げるだけでなく、ユーザー体験や顧客満足度の向上も期待できます。

トヨクモのkintone連携サービス『DataCollect』を使用する際の注意点

複数データを連携するのに便利なDataCollectですが、使用時に困らないよう次の3ポイントに注意しましょう。

  • 1度に更新できるレコード数の上限は1,000件まで
  • DataCollect内でデータの保持はできない
  • 対応していないフィールドもある

1度に更新できるレコード数の上限は1,000件まで

「まとめてDataCollectする」機能では、表示されたレコードを一括処理できるため、1度に大量のデータを集計できるのが特徴です。ただし、1度に更新できる件数は1,000件までと制限されています。

1,000件を超えるレコードが画面に表示されている状態で実行すると、エラーが出て更新できません。表示レコード数が1,000件を超えている場合は、絞り込み条件を設定して1,000件以内に調整してから実行しましょう。

DataCollect内でデータの保持はできない

DataCollect上で処理を実行すると、設定に応じてリアルタイムにkintoneのレコードに反映されます。しかし、DataCollect自身の内部に「元のレコード情報」や「バックアップデータ」を保存できるわけではありません。

DataCollectはあくまでデータを集計するために操作する、いわば集計専用のツールです。別の方法でバックアップをとるなど、データの保管方法も考えておくとよいでしょう。

対応していないフィールドもある

DataCollectのフィールド式の設定では、利用できないフィールドもあるため注意が必要です。

フィールド式の設定に利用できるのは、文字列(1行/複数行)、数値、日付、ドロップダウン、ユーザー選択、ルックアップ、レコード番号といった一部フィールドになります。

ただし、ルックアップで「ほかのフィールドのコピー」に指定されたフィールドには、式を設定しても動作しません。

また、テーブル内のフィールドを計算式に使う場合には、テーブル展開の設定を事前に行う必要があるため注意しましょう。

DataCollectで使用できる関数一覧

ここからはDataCollectで使用できる関数を具体的に紹介していきます。2025年10月現在、下記を含めた50種類以上の関数を使用することができます。

関数 説明 活用例
AND すべての論理値がTRUEのときはTRUEを返す。いずれかの論理値がFALSEのときはFALSEを返す。 IF関数と組み合わせて、「10代」かつ「高校生」と回答している人に、「該当者」と記載させる。
IF 論理式がTRUEの場合にはある値を返し、FALSEの場合には別の値を返す。 売上管理アプリで、目標金額「達成」か「未達」か表示させる。
IFS 複数の論理式を検証し、最初に条件を満たした値を返す。 在庫管理アプリの在庫数が0なら「在庫切れ」、1〜10なら「要発注」、それ以上なら「在庫あり」と表示させる。
NOT 論理値の逆を返します。TRUEのときはFALSEを、FALSEのときはTRUEを返す。 IF関数と組み合わせて、条件に当てはまらない案件を「該当なし」と表示させる。
OR いずれかの論理値がTRUEの場合はTRUEを返す。すべての論理値がFALSEの場合はFALSEを返す。 IF関数と組み合わせて、「10代」または「高校生」と回答している人に「該当者」と記載させる。
INT 数値をもっとも近い整数に切り捨てる。 消費税の計算で小数点以下を切り捨てる。
ROUND 数値を四捨五入して、指定された小数点以下の桁数にする。 消費税の計算で小数点四捨五入する。
ROUNDDOWN 数値を切り捨てて指定された桁数にする。 営業1人あたりの売上金額について、千の位以下を切り捨てる。
ROUNDUP 数値を切り上げて指定された桁数にする。 営業1人あたりの売上金額について、千の位以下を切り上げる。
SUM 数値の合計を返す。 受注管理・売上管理アプリに登録された金額から、合計を計算する。
SUMIF 条件に一致する数値の合計を返す。 売上一覧のうち、平日の売上金額合計だけ計算する。
SUMIFS 複数の条件に一致する数値の合計を返す。 売上一覧のうち、平日且つ晴れている日の売上金額合計だけ計算する。
AVERAGE 数値の平均値を返す。 売上管理アプリの集計額から1日あたりの売上金額平均を計算する。
CORREL 2データの相関係数を返す。 売上管理アプリで、「気温」と「売上額」に相関があるか確認するため、相関係数を計算する。
COUNT 数値の個数を返します。数値以外も数えたい場合はCOUNTAを使用する。 売上管理アプリから、先月の売上件数を数えて表示させる。
COUNTA 空白ではない値の個数を返す。数値のみを数えたい場合はCOUNTを使用する。 在庫管理アプリに登録されている商品数を数えて表示させる。
COUNTIF 条件に一致する数値や日付、文字列の個数を返す。 メルマガ送信リスト内にメルマガ配信停止の要望があったメールアドレスがあるか、個数を数える。
COUNTIFS 複数の条件に一致する数値や日付、文字列の個数を返す。 メルマガ配信リスト内で、「20代」「男性」のペルソナ像に合う件数を数える。
MAX 値の最大値を返す。 1日あたりの売上金額のうち、最高値を表示する。
MEDIAN 数値の中央値を返す。 顧客単価の中央値を表示する。
MIN 値の最小値を返す。 1日あたりの売上金額のうち、最小値を表示する。
PERCENTILE 参照式中の値を昇順に並び替え、小さいほうから数えて任意の%に位置する値を計算する。 営業別売上管理アプリから、上位10%の社員の売上額を計算する。
STDEV 標本の値をもとに計算した標準偏差を返す。 アンケートの結果から、ペルソナ像の所得の標準偏差を算出する。
STDEVP データを母集団とみなしたときの標準偏差を返す。 売上管理アプリから、1カ月間の1日あたりの売上額の標準偏差を算出する。
TTEST t検定に関連する確率を返します。2つのデータが平均値の等しい母集団から取り出されたものかどうかを確率的に調べることができる。 売上管理アプリから、商品カテゴリーによって1日あたりの平均売上個数に差があるか確認する。
VAR 標本を基に計算した分散を返す。 アンケートの結果から、ペルソナ像の所得の分散を算出する。
VARP データを母集団とみなしたときの分散を返す。 売上管理アプリから、1カ月間の1日あたりの売上の分散を算出する。
DAY 「(西暦年)-(月)-(日)」または「(西暦年)-(月)-(日) (時):(分)」の形式の文字列から(日)を整数として返す。 登録された日付から、日にちだけを整数で表示する。
MONTH 「(西暦年)-(月)-(日)」または「(西暦年)-(月)-(日) (時):(分)」の形式の文字列から(月)を整数として返す。 登録された日付から、月だけを整数で表示する。
TODAY 今日の日付を「(西暦年)-(月)-(日)」という形式の文字列で返す。 今日を基準として30日後の日付を表示する。
YEAR 「(西暦年)-(月)-(日)」または「(西暦年)-(月)-(日) (時):(分)」の形式の文字列から(西暦年)を整数として返す。 登録された日付から、年数だけを整数で表示する。
HOUR 「(時間):(分)」または「(西暦年)-(月)-(日) (時間):(分)」の形式の文字列から(時間)を整数として返す。 登録された日付から、時間だけを整数で表示する。
MINUTE 「(時間):(分)」または「(西暦年)-(月)-(日) (時間):(分)」の形式の文字列から(分)を整数として返す。 登録された日付から、分だけを整数で表示する。
NOW いまの日時を「(時間):(分)」または「(西暦年)-(月)-(日) (時間):(分)」という形式の文字列で返す。 現在時刻を基準として3時間後の時刻を表示する。
XLOOKUP 検索値にマッチするレコードのフィールドを取得する。 社員名簿アプリを社員番号で検索し、該当社員の名前を表示させる。

日付・時刻関連の関数「NOW関数」と「TODAY関数」について

2023年7月に新しく追加された「NOW関数」と「TODAY関数」の使用場面を具体的に挙げていきます。

「NOW関数」とは

「いま」を基準とする関数のため、「いまから1時間後」の時間をデータ集計時間と設定し、kintoneのレコードに登録したい場合に、「=NOW()+1」と入力すれば、1時間後の時刻を表示させることができます。時計を確認することなく、正確な時刻の計算が可能です。

「NOW関数」のメリットと注意点

NOW関数を使うことで、レコード保存時や更新時にその時点の日時が返されるため、作業の開始・完了時刻を正確に記録できます。ただし、関数を呼び出したタイミングで値が返されるため、リアルタイムで連続的に更新されるわけではありません。常に現在時刻を表示したい場合には、別の方法を検討する必要があります。

「NOW関数」の例

  • レコード作成時に「作成日時+作業開始時刻」を自動で記録する。
  • 作業完了時に「完了日時」を自動入力して進捗状況を管理する。

「TODAY関数」とは

「今日」を基準とする関数のため、たとえば「いまから30日後」が期日だとしてkintoneのレコードに登録したい場合、「=TODAY()+30」と入力すれば、30日後の日付が算出されます。月によって日数が異なるため、自力で計算するとミスが出やすい日数計算。覚えておくととても便利な関数です。

「TODAY関数」のメリットと注意点

TODAY関数は、実行時点の「今日の日付」を返すため、日単位の条件比較や締切日などの期限判定に非常に便利です。たとえば、「今日が締切日を過ぎているかどうか」を自動でチェックする仕組みを作ることができます。ただし、この値はレコードが更新されたタイミングでのみ変化するため、毎日自動的に変わるわけではありません。そのため、過去の操作記録や履歴を正確に残したい用途には不向きです。

「TODAY関数」の例

  • 今日の日付と締切日を比較して、期限が近いレコードにアラートを表示する。
  • 毎日の日報の作成日を自動で入力して管理する。

トヨクモのkintone連携サービス『DataCollect』を活用した事例

トヨクモのkintone連携サービス『DataCollect』を導入し、業務の効率化を実現した事例を3つ紹介します。

株式会社Lanai様の事例/帳票作成、データ集計、日報・報告書にDataCollect他を導入

株式会社Lanai様は、宿泊施設や商業施設の設計・清掃などを手がける企業です。清掃現場では常時数十箇所・最大500室超の作業報告を紙やExcelで管理しており、転記ミスや上書きなどのトラブルが多発していました。

そこで同社は、kintoneとトヨクモの連携サービス『DataCollect』『PrintCreator』を導入。DataCollectにより、日報データから月報への自動集計を実現し、現場と本社の二重作成や確認作業を不要にしました。

さらに、PrintCreatorを使って、ホテル向けに見やすい帳票をワンクリックでPDF出力可能に。入力時の誤操作防止やレイアウト改善によって、月末月初の集計負担も大幅に軽減されました。

>事例記事:株式会社Lanai 様

株式会社ISS山崎機械様の事例/案件管理、社内ポータル、受発注管理などにDataCollect他を導入

株式会社ISS山崎機械様は、型打鍛造品を製造する企業で、複数工場を展開しています。同社では、金型修正の工数計算がベテラン職員の経験と勘に依存しており、ノウハウが共有されていないことが課題でした。さらに、現場で使用する消耗品の発注も紙の手書きで行われており、情報共有が非効率でした。

そこで、kintoneとトヨクモの連携サービスを導入し、『DataCollect』で品番や加工内容に応じて修正工数を自動集計する仕組みを構築。誰でも正確に工数を算出できるようになり、属人化の解消を果たしました。

また、『FormBridge』で現場からバーコード発注を可能にし、『PrintCreator』で従来の帳票レイアウトを再現。紙とExcelに頼っていた業務をアプリで行えるようにし、ペーパーレス化と情報共有の効率化を実現しました。

>事例記事:株式会社ISS山崎機械 様

株式会社ウィルビー様の事例/予実管理、データ集計などにDataCollect他を導入

株式会社ウィルビー様は、求人サイト制作パッケージ『jobMAKER』などを提供するIT企業です。同社では、開発管理業務の集計作業をスプレッドシートで二重三重に管理しており、何度も転記するため作業負担が大きいことが課題でした。また、社長自ら月に4時間を費やしてExcelで収支報告資料を作成していました。

そこで、kintoneとトヨクモの連携サービスを導入し、『DataCollect』により複数アプリ間の予実集計や収支情報の自動集計を可能に。次期予算申請の資料作成時間を削減できただけでなく、いつ見積承認が行われたのかが一目で分かるため、開発スケジュールの立案もスムーズになりました。また、データの一元管理により、情報の正確性と共有スピードが向上しました。

>事例記事:株式会社ウィルビー 様

DataCollectを活用し、kintone内の計算を手早くミスなしで!

kintoneでデータを登録する際、あれもこれもと情報を盛り込むと見にくくなってしまうもの。用途に合わせてアプリを複数作っているという企業さまも多いでしょう。しかし、情報が複数のアプリに散らばったままでは、「あの数値はどうなっていたっけ」「あのアプリには何て書いてあったっけ」と思い起こすたびにアプリを開いて……と工数が余計にかかってしまいます。また、手作業で計算するとミスも頻発するでしょう。

DataCollectとkintoneアプリをつなげば、必要なデータを必要な箇所から引っ張ってきて、自由自在に計算することが可能になります。使用感覚はExcelとほとんど同じであるため、いままでExcelで情報を管理していた方は、とくに容易に使用開始できます。ぜひ四半期末や年度末など、数値の集計をしようとするタイミングにも合わせて導入を検討してみてください。

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監修者トヨクモ編集部


メンバー全員がkintone認定資格保有者。 累計14,000件以上のkintone連携サービス導入を支援した実績をもとに 、kintoneを活用した業務効率化や現場で役立つ最新情報を発信中。

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