自作ライフログアプリを1年使い続けてわかったこと｜Power Apps × Dataverseで作る行動記録システム【Quantified Self】

English Summary

I built a custom lifelogging system using Power Apps and Dataverse, and have been tracking my daily activities for over a year. This article shares my experience of creating a quantified self system with low-code tools, including what I learned from the data, how I designed the app for consistent use, and why “just committing to manual input” became my best practice. The system tracks everything from work tasks to personal habits, accumulating over 100 hours of Power Apps learning time and revealing patterns I never noticed before.

はじめに：なぜ行動ログを記録し始めたのか

こんにちは、tantan_techです。

突然ですが、皆さんは自分の時間をどう使っているか、正確に把握していますか？

私は2024年9月13日から、自作アプリで自分の行動ログを記録し続けています。いつ何をして、どれくらい時間を使ったのか。主にプライベートの全ての行動を記録する生活を1年以上続けてきました。

このブログでは、そのシステムの概要と、1年間記録し続けてわかったこと、そして続けるために必要だったことを共有します。

Quantified Self（定量的自己分析）やLifelogging（ライフログ）に興味がある方、Power Platformで何か作ってみたい方の参考になれば幸いです。

システム概要：キャンバスアプリ × モデル駆動型アプリ × Dataverse

まず、システムの全体像を簡単に説明します。

構成要素

このライフログシステムは、以下の3つの要素で構成されています。

1. キャンバスアプリ（記録用アプリ）
   スマホやPCから素早く行動を記録するための入力画面。単一登録画面と一括登録画面の2種類を用意しています。
2. モデル駆動型アプリ（閲覧・分析用アプリ）
   蓄積したデータを一覧表示したり、グラフで可視化したりする画面。日付と時間でフィルタリングしたり、プロジェクトやカテゴリで絞り込んだりできます。
3. Dataverse（データベース）
   全ての行動ログを保存する中核。Transaction（行動記録）、ProjectMaster（プロジェクト管理）、CategoryMaster（カテゴリ管理）の3つのテーブルで構成されています。

システム全体図

※上図のように、キャンバスアプリで入力したデータがDataverseに保存され、モデル駆動型アプリで可視化・分析できる仕組みです。

実際の記録データ：1年間で見えてきたもの

実際にどんなデータが溜まっているのか、モデル駆動型アプリの画面をお見せします。

記録している項目

• Date（日付）
• StartTime / EndTime（開始・終了時刻）
• Duration（所要時間、分単位）
• WorkLog_Project（プロジェクト名）
  例：Power Apps、読書、筋トレ、Python、本業、など
• WorkLog_Category（カテゴリ）
  例：市民開発、運動、趣味、生活、など
• ActionName（具体的な行動名）
• Notes（メモ）

データから見えてきたこと

1年以上記録を続けた結果、こんなことが分かりました。

Power Apps学習時間が100時間を超えていた

プライベートでPower Appsを触っていた時間を集計したところ、100時間以上費やしていることが判明しました。「ちょっと触ってるだけ」のつもりが、数字にすると圧倒的でした。

Pythonも同時期に学習していた

Power Appsと並行して、Pythonの学習にも時間を使っていたことが可視化されました。「あの時期は両方やってたんだな」と客観的に振り返れるのが面白いです。

筋トレの回数・時間も記録

筋トレの記録も残しているので、「今月は何回ジムに行ったか」「どれくらいの時間をトレーニングに使ったか」が一目瞭然です。2025年2月に一旦休会して、10月から復帰してます。2025年9月は自宅での筋トレですね。

習慣トラッカーも実装

最近は習慣トラッカーの機能も追加したので、日々の習慣の継続状況も記録できるようになりました。日付が変わってから初回のアプリ起動時は必ずこの画面に行くように設定しています。これにより毎日忘れることなく、記録をつけることができます。Power Appsならこの辺りの設計も自分好みに自由自在なので、習慣化にもってこいです。

普段無意識にやっていることも自覚できる

特定の行動を、どれくらいの頻度でやっているのかを無意識から自覚のレベルに引き上げることができます。こうして振り返ってみると面白いですね。

1年続けるための工夫：でも結局は「腹をくくる」

ライフログは始める人は多いですが、続ける人は少ないです。私も最初は「完璧に記録しよう」と意気込んでいましたが、途中で方針を変えました。

工夫したこと

1. 入力項目を極力減らす

必須項目を最小限にして、記録のハードルを下げました。例えば、終了時刻は「その都度タスクが終わったタイミングで次の記録を開始すれば自動で前のタスクの終了時刻になる」設計にしています。

2. スマホからサクッと入力できる

キャンバスアプリをスマホに入れておき、移動中や待ち時間にパッと記録できるようにしました。

3. 厳密にやろうとしない

「5分単位で正確に」とか「全ての行動を漏れなく」とか、そういう完璧主義は捨てました。ざっくりでいいから続ける方が大事です。

結論：最終的には「腹をくくる」が最強

色々と工夫はしましたが、最終的には自力で頑張って入力すると腹をくくることが一番のベストプラクティスだと感じています。

どれだけシステムを工夫しても、入力するのは自分です。自動化できない以上、「やる」と決めて淡々とやるしかない。そのシンプルな覚悟が、1年以上続けられた理由だと思います。

まとめ：Power Appsで作る、自分だけの定量的自己分析システム

この記事では、Power AppsとDataverseを使って行動ログを1年以上記録し続けた経験を共有しました。

この記事のポイント

• Power Apps × Dataverseで自作ライフログシステムを構築
• キャンバスアプリ（入力）とモデル駆動型アプリ（可視化）を使い分け
• 1年以上の記録で、Power Apps学習100時間超、Pythonとの並行学習、筋トレ記録などが可視化された
• 続けるコツは工夫も大事だが、最終的には「腹をくくって入力する」こと

こんな人におすすめ

• 自分の時間の使い方を可視化したい人
• Quantified Self / Lifeloggingに興味がある人
• Power Platformで何か作ってみたい人
• ライフログを始めたけど続かなかった人

togglやRescueTimeのような既製品も便利ですが、自分で作ると自分の記録したい項目に完全にカスタマイズできるのが最大のメリットです。

tantan_tech

淡々と改善している人

建設会社にて、現場の施工管理からDX推進、データ利活用や機械学習を経て、現在は社内の市民開発（Power Platform）を推進しています。