生成AIの進化により、AIを業務で活用する企業が増えています。しかし、高性能なAIを導入するだけで、本当に自社に合った回答や成果が得られるわけではありません。社内の情報が複数のツールに分散し、古い情報や整理されていないデータが混在している状態では、AIは業務の背景や判断の経緯を十分に理解できず、一般的な回答にとどまりやすくなります。

AIを実務で活躍させるために重要なのは、AIの性能だけではなく、AIが参照するデータ基盤です。顧客・案件・プロジェクト・会議・タスク・社内ルールなどの情報を、正確で最新の状態に保ち、関連性や背景を含めて蓄積することで、初めてAIは「自社のことを理解したパートナー」として働けるようになります。

Notionでは、文章で残すべき情報と、データベースで管理すべき情報を一つの場所に集約できます。さらに、プロパティやリレーションによって情報同士をつなげることで、「誰が・何のために・どのような経緯で・何を決めたのか」という会社固有の文脈、つまり社内コンテキストを蓄積できます。Notion AIは、そのコンテキストを横断して検索・整理・要約し、レポートや提案書、企画の骨子、意思決定の材料など、次の仕事に活かせる成果物へ変えていきます。

本ウェビナーでは、AI活用の成果を左右するデータ基盤の考え方と、Notionを使って社内情報を蓄積・構造化・関連付けし、AIが活用できるコンテキストへ変える方法を、分かりやすくご紹介します。AIを単なる便利なツールで終わらせず、自社を理解して仕事を支援する存在へ。Notionで、AIが活躍できる情報基盤を整えてみませんか？

本ウェビナーのポイント

• AI活用の成果を左右する「社内データ基盤」の考え方

• Notionで社内情報を蓄積・構造化し、会社固有のコンテキストへ変える方法

• 蓄積したコンテキストをNotion AIで検索・整理し、次の成果物や意思決定に活かす実例