【ウェビナーレポート】なぜ今、企業のAI活用基盤にNotionが選ばれるのか

2026年3月18日

「AIを使っているけど、回答がイマイチ…」その原因、実はAIの性能ではありません。

本記事では、2026年3月開催のウェビナー「なぜ今、企業のAI活用基盤にNotionが選ばれるのか」の内容をダイジェストでお届けします。

「テンプレ的な回答しか返ってこない」「情報が間違っている」「意図した結果が出ない」

業務でAIを使い始めた方なら、一度はこんな経験があるのではないでしょうか。

こうした問題の多くは、AIの頭脳（LLM）の性能ではなく、AIに正しい情報を渡せていないことが原因です。ウェビナーでは、AI活用が残念な結果に終わる典型的な3つのパターンを紹介し、いずれもAIの「土台（基盤）」の問題であることを解説しました。

コンテキストとは、AIが参照できる「あなたとチームの仕事の文脈」のことです。

具体的には、以下のような情報を指します。

AIは非常に賢い「頭脳」を持っていますが、質問するたびにまっさらな状態から始まるという特性があります。だからこそ、頭脳を動かす「身体」であるアプリ側が、どれだけ良いコンテキストを渡せるかがAIの回答品質を左右します。

プロンプト（質問の仕方）を工夫するだけでは限界があり、本質的に大事なのはAIに良いコンテキストを渡す仕組みを整えることです。

ウェビナーでは、コンテキストを「まとめて・つなげて・適切に渡せる」仕組みとして、Notionを提案しました。その理由は以下の4つです。

Notionは仕事をする場所とAIが参照する場所が同じです。情報が分散していると、AIに渡す前に自分で集める手間が発生しますが、Notionならその一手間がなくなります。

Notionはデータベース×リレーションで情報を構造的につなげられます。単にファイルを保管するのではなく、プロジェクト・タスク・議事録・ドキュメントを関連付けることで、AIがより正確な文脈を把握できます。これはNotionのデータモデルに根差した設計上の強みです。

Notionではページにプロパティ（メタ情報）を細かく付けられるため、AIが「プロジェクト×期間×種別」のように精密に情報を絞り込むことが可能です。フォルダ単位の粗い指定とは精度が違います。

AIが参照するコンテキストが人によってバラバラだと、出力にもバラつきが出ます。Notionのように全員が同じ情報源（SSoT※）を使う仕組みがあれば、誰が使っても出力品質が揃い、確認コストも下がります。

※ SSoT＝Single Source of Truth（信頼できるただ一つの情報源）

AIの回答品質を上げるために本当に必要なのは、高性能なLLMではなく、良いコンテキストをAIに渡せる基盤です。

Notionは「コンテキストをまとめて・つなげて・AIに適切に渡す」ことができる仕組みとして、多くの企業に選ばれ始めています。

本ウェビナーの内容をもっと詳しく知りたい方へ、アーカイブ動画を公開しています。

など、本記事では紹介しきれなかった内容もご覧いただけます。