2026年10月2日(金)
2026年開催のウェビナー「AIの成果は『データ基盤』で決まる ― Notionでつくる、AIが自社を理解できる情報基盤 ―」の内容を、ダイジェストでご紹介します。
AIを導入したものの、「回答が一般的で、自社の業務にはそのまま使えない」「必要な情報を毎回探して渡すのが大変」と感じていないでしょうか。
ウェビナーでは、AIの成果を左右する社内データの重要性と、Notionを使って“AIが働ける情報環境”をつくる方法を、具体例を交えて解説しました。
AIの成果を左右するのは「自社の文脈を持つ参照データ」
AIの役割は、単発の作業支援から、業務全体の支援へと広がっていますが、自社の顧客・業務・過去の判断を参照できなければ、回答は一般論にとどまります。
ウェビナーでお伝えした重要な考え方が、次の式です。
AIの成果 ＝ モデル性能 × 参照データの品質
モデル（ClaudeやGPTなど）の性能はベンダーに依存しているため、AIの成果を高めるには参照データの品質を向上させることが重要になります。
良い参照データに必要なのは、次の3点です。
事実が正しい：最新情報と古い情報を区別できる
背景が残っている：目的、議論の経緯、判断理由を理解できる
情報がつながっている：プロジェクト、会議、タスク、成果物の関係をたどれる
こうした会社固有の文脈が、AIの回答を自社の業務に合ったものにします。
なぜ、AI活用のデータ基盤にNotionなのか
参照データの品質を高めるには、情報が日常業務の中で蓄積され、特定のAIに閉じず、既存ツールとも連携できる基盤が必要です。
Notionは、人が仕事を進める場所と、AIが情報を参照する場所を一つにできるため、以下の3つの要件を満たせます。
1. 仕事をするほどナレッジが蓄積される
会議やプロジェクトをNotionで進めるだけで、背景や判断理由が残り、日常業務そのものがナレッジになります。
2. AIが変わっても、自社の情報資産を活かせる
AIモデルが進化しても、顧客情報、判断理由、成功・失敗事例などの会社固有の文脈は残ります。特定のAI内に知識を閉じず、会社が管理できるNotionに蓄積することで、次のAIにも知識を引き継げます。
3. 既存ツールを活かして始められる
すべてを移行せず、Notionを起点にSlackやTeamsなどの情報を参照することで、現在の業務環境を活かしたまま始められます。
Notionで「AIが使えるナレッジ基盤」をどう構築するか
重要なのは、AIで改善したい業務と、得たい成果から逆算することです。
1. 改善したい業務を一つ決める
週次報告や月次報告書など、繰り返し発生する業務を選び、AIに任せたい成果物を決めます。
2. 必要な情報を日々残す
会議記録、進捗、タスク、判断理由をNotionに蓄積し、目的や議論の経緯まで残します。
3. 情報を構造化してつなぐ
データベースで担当者やステータスを管理し、リレーションで関連する情報を結びます。
4. AIで試し、情報を見直す
AIに報告書やタスクを作らせ、不足する情報を補いながら、ナレッジ基盤を継続的に改善します。
まとめ
AIが活躍できるかどうかは、モデルの性能だけでなく、AIが働くための情報環境で決まります。
Notionに日々の会議や業務を会社固有の文脈として残し、ページ、データベース、リレーションでつなぐことで、AIは自社の状況を理解し、次の報告・提案・成果物に活かせるようになります。
まずは、週次報告や会議後のフォローなど、毎週繰り返す一つの業務から始めるのがおすすめです。改善したい業務と生み出したい成果から逆算し、必要な情報を残し、つなぎ、AIで活用する流れをつくってみてはいかがでしょうか。
ウェビナーアーカイブを無料公開中
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。
Notionで「AIが使えるナレッジ基盤」をどう構築するか
プロジェクト情報から月次報告書を作成するデモ
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。
