Notion AI モデルは選択できる？タスク別使い分け方法を解説

Notion AIの進化が止まりません。単一のAIではなく、複数の高性能なAIモデルを選択できるようになったことで、その活用範囲はさらに広がっています。しかし、「どのNotion AI モデルを選べばいいの？」「GPT、Claude、Gemini、それぞれの違いは何？」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

この記事では、「Notion AI モデル」について知りたいあなたのために、現在Notion AIで利用可能な主要AIモデル（GPT-4.1, Claude, Gemini 2.5, Notion AIデフォルト）の特徴、モデルの選択方法、タスク別のおすすめ、そして料金体系まで、最新情報を分かりやすく解説します。

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最新のNotion AI モデルを解説

 

• Notion AI モデル 何が使われている？

• OpenAI GPT-4.1の特徴

• Anthropic Claudeの特徴

• Google Gemini 2.5の特徴

• Notion AI デフォルトモデルとは

 

Notion AI モデル 何が使われている？

 

Notion AIが初めて登場した際、その心臓部であるAIモデルが具体的に何であるかは、ユーザーには明確に示されていませんでした。しかし、技術の急速な進歩とユーザーからの多様な要求に応える形で、Notion AIは大きな進化を遂げました。現在のNotion AIは、特定の単一AIエンジンに依存するのではなく、複数の最先端AIモデルをプラットフォーム内に統合し、ユーザーが実行したいタスクや好みに応じて、最適なモデルを選択できる柔軟なシステムへと変わっています。

このマルチモデル戦略は、Notion AIを他の多くのAIツールから際立たせる大きな強みとなっています。なぜなら、AIモデルはそれぞれ開発元や設計思想が異なり、得意なこと（例：創造的な文章生成、長文の要約、最新情報の取得）と苦手なこと（例：特定の専門分野の知識、厳密な論理構成）があるためです。一つのモデルが全てのタスクに対して最高のパフォーマンスを発揮するとは限りません。Notionは、OpenAI、Anthropic、Googleといった、AI開発の分野をリードする主要企業と戦略的に提携することで、それぞれのフラッグシップモデルとも言える高性能なAIを、ユーザーが普段使い慣れたNotionワークスペース内で、シームレスかつ簡単に追加費用なしで利用できる環境を実現したのです。

2025年10月現在、Notion AIのインターフェース内でユーザーが選択可能、あるいは舞台裏で利用されていると考えられる主要なAIモデル（またはモデルファミリー）としては、主に以下のものが挙げられます。

1. Notion AI (デフォルト): Notion自身が開発に関与、またはNotion環境での利用に特化してチューニング（調整）したAIモデル、あるいはタスクに応じて最適なモデルを自動選択する仕組みと考えられます。特にNotionのページ構造やデータベースといったコンテキスト（文脈）の理解に最適化されています。

2. OpenAI GPTシリーズ (例: GPT-4.1): AIブームの火付け役ともなったChatGPTの開発元であるOpenAI社のモデルです。幅広い一般知識、高度な推論能力、多様な文章スタイルへの対応、プログラミング支援能力などに強みを持つ、非常に汎用性の高いモデルです。

3. Anthropic Claudeシリーズ (例: Sonnet 4, Opus 4, Sonnet 4.5): 安全性と倫理性を重視するAnthropic社のモデル群です。特に非常に長い文章（コンテキスト）を処理する能力、論理的で構造化された応答、自然な対話能力（特に日本語）において高い評価を受けています。Sonnetは速度と性能のバランス型、Opusは最高品質・高度推論型といった特徴があります。

4. Google Geminiシリーズ (例: Gemini 2.5): Googleが開発する、マルチモーダル（テキスト、画像、音声など複数の種類の情報を扱える）能力と、Google検索などを通じたリアルタイム情報へのアクセスに強みを持つモデルです。最新の出来事に関する質問や、画像を含むコンテンツの処理などに適しています。

これらの個性豊かなAIモデル群が、Notion AIという統一された使いやすいインターフェースを通じて提供されています。ユーザーは、後ほど詳しく説明する方法で、これから実行したいタスクの内容や目的に合わせて、これらのモデルの中から最も適していると思われるものを意図的に選択することができるようになっているのです。

したがって、「Notion AI モデル 何が使われている？」というシンプルな問いに対する現在の答えは、「単一のモデルではなく、GPT、Claude、Geminiといった複数の世界トップクラスのAIモデルが、Notion独自の最適化モデルと共に利用可能になっており、ユーザーはタスクに応じてこれらを選択できる」となります。

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OpenAI GPT-4.1の特徴

 

Notion AIで利用可能なモデルの中でも、OpenAI社が開発したGPT-4.1（またはそれに準ずるGPT-4ファミリーの最新・高性能バージョン）は、その卓越した汎用性と高い能力で、多くのユーザーにとって中心的な選択肢の一つとなり得ます。ChatGPTを通じてその性能の高さは広く知られており、Notion AIの中でも多様なタスクでその力を発揮します。

GPT-4.1の主な特徴は以下の通りです。

 

1. 圧倒的に広範な知識と深い文脈理解力 📚

 

GPT-4.1は、インターネット上に存在する膨大な量のテキストデータを学習しており、歴史、科学、文学、芸術、テクノロジー、ポップカルチャーに至るまで、極めて広範な分野に関する知識を保有しています。

単に事実を知っているだけでなく、それらの情報間の関連性や文脈を深く理解する能力も備えています。これにより、複雑な背景を持つ質問や、複数の要素が絡み合った抽象的なトピックに対しても、的確で洞察に富んだ回答や文章を生成することが可能です。

例えば、「再生可能エネルギーの普及における経済的課題と技術的課題の相互作用について説明して」といった高度な問いにも、多角的な視点から答えることができます。

 

2. 高度な論理的推論能力と問題解決能力 🧠

 

GPT-4.1は、単に学習した情報を再生するだけでなく、与えられた情報やルールに基づいて論理的に推論し、問題を解決する能力においても顕著な進歩を見せています。

• 例:

  • 複雑な数学の応用問題を段階的に解く。

  • 複数の制約条件（予算、時間、リソースなど）を考慮したプロジェクト計画の草案を作成する。

  • 文章や会話の中から、暗黙的な意図や感情を読み取る（ただし限界はある）。

  • 法的文書（契約書など）の特定の条項が持つ意味合いやリスクについて説明する（ただし法的助言ではない）。 この高度な推論能力は、データ分析の初期段階での仮説構築、ビジネス戦略の選択肢検討、複雑なレポートの構造化など、高度な知的作業を支援する上で大きな力となります。

 

3. 卓越した創造性と多様な文章スタイルへの対応力 🎨

 

GPT-4.1の特筆すべき能力の一つが、その創造性の高さです。論理的で正確な文章だけでなく、人間らしい、時にはユーモラスで感情豊かな、あるいは芸術的な文章を生成することも得意としています。

• 例:

  • 特定のテーマに基づいた物語や詩、脚本を作成する。

  • 製品やサービスの魅力を伝えるためのキャッチーなマーケティングコピーを複数案生成する。

  • 読者の心に響くようなブログ記事やスピーチ原稿の下書きを作成する。 さらに、ユーザーからの指示に応じて、「フォーマル」「カジュアル」「専門的」「情熱的」「簡潔」など、多様な文体やトーンを使い分ける能力も非常に高いです。これにより、目的に合わせた最適なコミュニケーションを実現するための強力なサポートが得られます。

 

4. 強力なプログラミング支援能力 💻

 

GPT-4.1は、Python, JavaScript, Java, C++など、多数のプログラミング言語に関する深い知識を持ち、ソフトウェア開発における様々なタスクを支援できます。

• 例:

  • 特定の機能を実現するためのコードスニペットを生成する。

  • 既存のコードが何をしているのかを自然言語で説明する。

  • コード中の**バグ（エラー）**を発見し、修正案を提示する（デバッグ支援）。

  • 特定の問題を解決するためのアルゴリズムやデータ構造を提案する。 Notion内で技術的なメモを取ったり、簡単なスクリプトを作成したり、APIドキュメントの下書きを作成したりする際に、GPT-4.1を選択することは非常に有効です。

 

Notion AIにおけるGPT-4.1の最適な活用シーン

 

Notion AIのモデル選択肢の中で、GPT-4.1は特に以下のような場面でその強みを最大限に発揮すると考えられます。

• アイデアの壁打ち: 新しい企画やコンテンツのアイデアが欲しい時、多様な視点からの刺激的な提案が期待できます。

• クリエイティブな文章作成: ブログ記事、マーケティング文案、物語など、独自性や表現力が求められるコンテンツのゼロからの作成、あるいは大幅なリライト。

• 複雑な問題の分析・考察: 幅広い知識と推論能力を必要とする調査、分析、レポート作成の初期段階。

• プログラミング関連の補助: Notion内でコードに関する質問をしたり、簡単なスクリプトの下書きを作成したりする場合。

ただし、他の最新モデルと比較した場合、いくつかの留意点もあります。例えば、非常に長いコンテキスト（数万語を超えるような長文）の一貫性を保った処理能力ではClaudeに軍配が上がることがあります。また、応答の安全性や倫理性を最優先する場合は、Claudeの方がより安定した結果を提供する可能性があります。そして、Notion内の特定のデータ構造（データベースのリレーションなど）を深く理解して応答するという点では、**Notion AI (デフォルト)**の方が最適化されている場合も考えられます。

総じて、GPT-4.1は、そのバランスの取れた非常に高い能力により、Notion AIの中でも多くのタスクで頼りになる、強力な汎用モデルとしての地位を確立しています。どのモデルを使うか迷った場合の有力な選択肢の一つと言えるでしょう。

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Anthropic Claudeの特徴

 

Notion AIで利用できるAIモデルの中でも、Anthropic社によって開発されたClaudeシリーズ（例えば、高速・バランス型のSonnet 4/4.5や、最高品質・高推論型のOpus 4など）は、いくつかの際立った特徴を持ち、特定のタスクにおいて他のモデルを凌駕する性能を発揮することがあります。Claudeは、特に長大なテキストの処理能力、安全性と倫理への強い配慮、そして自然で論理的なコミュニケーション能力において高い評価を受けています。

 

1. 卓越した長文コンテキスト処理能力 📖

 

Claudeの技術的な特徴として最も注目されるのが、**非常に長い文章（コンテキストウィンドウ）**を一度に処理できる能力です。モデルによっては数十万トークン（一般的な単語数に換算して十数万語以上）のテキストを読み込み、その内容全体を理解した上で応答を生成できます。

• メリット:

  • 長文レポートや書籍の要約・分析: Notionページに貼り付けた（あるいはインポートした）非常に長いドキュメント全体の内容を踏まえた、一貫性のある詳細な要約や、特定のテーマに関する深い分析が可能になります。「この100ページのPDFレポートから、〇〇に関する記述を全て抜き出して要約して」といった指示に対応できます。

  • 法的文書や契約書のレビュー補助: 長大な契約書全体を読み込ませ、特定の条項のリスクについて質問したり、関連する条項をリストアップさせたりする作業を支援します（ただし、法的な助言ではありません）。

  • 学術論文の理解: 複雑で長い研究論文の内容を理解し、主要な発見や研究手法について説明させたり、関連研究との比較をさせたりするのに役立ちます。

  • 一貫性のある長編コンテンツ作成: 小説や詳細なガイドブックなど、一貫したストーリーラインやキャラクター設定を維持しながら長文を生成するタスクにも適しています。 この長文処理能力は、大量のテキスト情報を扱う必要がある研究者、ライター、アナリスト、法務担当者などにとって、他のモデルにはない大きなアドバンテージとなります。

 

2. 安全性と倫理への強いコミットメント 🛡️

 

Anthropic社は、AIの開発において安全性と倫理を最重要視しています。「Constitutional AI」と呼ばれる独自のアプローチを採用しており、AIが有害な（例：差別的、暴力的）、偏見に満ちた、あるいは不誠実な応答を生成することを最小限に抑えるように、厳格な原則に基づいてモデルをトレーニングし、継続的に調整しています。

• メリット:

  • 信頼性の高い応答: 他のモデルと比較して、不確実な情報や誤解を招く表現を避け、より慎重で正直な応答を提供する傾向があります。

  • 不適切コンテンツのリスク低減: ヘイトスピーチや不適切な内容の生成リスクが低いため、企業での公式な利用、教育現場での活用、公開コンテンツの作成など、応答の安全性が特に重視される場面で安心して利用できます。

 

3. 自然で論理的な対話・文章生成能力 🗣️✍️

 

Claudeは、まるで人間と自然に会話しているかのような、非常に流暢で分かりやすい文章を生成することに定評があります。単語の選択や文の構成が洗練されており、特にビジネス文書や丁寧なコミュニケーションが求められる場面でその能力を発揮します。 また、応答は単に情報を提示するだけでなく、論理的な構造を持ち、理由や背景を丁寧に説明したり、段階的な思考プロセス（ステップ・バイ・ステップ）を示したりすることが得意です。これにより、ユーザーはAIの思考過程を理解しやすく、より深い洞察を得ることができます。

 

4. 高い日本語処理能力（特に最新モデル） 🇯🇵

 

比較的新しいClaudeのモデル（特にClaude 3ファミリーやSonnet 4.5など）は、日本語の処理能力においても目覚ましい進歩を見せており、多くの日本のユーザーから「日本語が非常に自然で、ニュアンスの理解度が高い」と高く評価されています。日本のビジネス慣習に合った丁寧なメールを作成したり、日本語の複雑な文章を正確に要約したりするタスクにおいて、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。

 

Notion AIにおけるClaudeの最適な活用シーン

 

Notion AIのモデル選択肢の中で、Claudeはその特性から、特に以下のようなタスクでその強みを活かせると期待されます。

• 長文ドキュメント（PDF含む）の深い要約・分析: レポート、論文、契約書など、大量のテキスト情報を正確に理解し、要点を抽出したい時。

• 高品質なビジネス文書やレポートの作成: 論理的で構造化され、自然で丁寧な日本語（または英語など）の文章を作成したい時。

• 安全性が重視されるコンテンツ生成: 社内規定の説明、公開FAQの作成、教育資料の作成など、誤解や不適切な表現を避けたい時。

• 複雑な議論の整理や思考支援: 複数の情報源を比較検討したり、論点の対立構造を整理したりするなど、論理的な思考プロセスをサポートしてほしい時。

ただし、モデルによっては（特に最高品質のOpusモデルは）、GPT-4.1やGeminiに比べて応答に時間がかかる場合がある点や、マルチモーダル（画像や音声の処理）能力には基本的に対応していない点には留意が必要です。また、Sonnetモデルは速度とコストのバランスが取れていますが、Opusほどの高度な推論能力は持たない場合があります。

Claudeは、そのユニークな長所である長文処理能力と、生成される応答の質・安全性から、特にビジネス文書作成、リサーチ、コンテンツ編集、安全性が求められるコミュニケーションといった領域で、Notion AIの価値を大きく高める、非常に重要なモデル選択肢となっています。

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Google Gemini 2.5の特徴

 

Notion AIで利用できるAIモデルの選択肢には、検索の巨人Googleが開発した最新世代のAIモデル、Geminiシリーズ（例としてGemini 2.5）も含まれています。Geminiの最大の特徴であり、他のモデルファミリー（GPTやClaude）との大きな差別化要因となっているのが、テキスト情報だけでなく画像や音声など複数のモダリティ（情報の種類）を統合的に扱える「マルチモーダル」能力と、Google検索のインフラを活用したリアルタイム（最新）情報へのアクセス能力です。

 

1. 先進的なマルチモーダル処理能力 🖼️🔊

 

Geminiは、その設計当初からマルチモーダルであることを前提に開発されています。これは、テキスト（文字）情報に加えて、画像、音声、動画といった、テキスト以外の形式の情報をネイティブに理解し、それらを組み合わせて推論したり、応答を生成したりできる能力を意味します。 Notion AIの現在のインターフェース内で、これらのマルチモーダル機能がどの程度フルに活用できるかは制限がある可能性がありますが、Geminiモデルを選択することで、以下のようなタスクへの応用が期待できます。

• 画像の内容理解と説明: Notionページに挿入された画像について、「このグラフは何を示していますか？」「この写真の風景について説明して」といった質問に答える。あるいは、画像に基づいてキャプションや代替テキストを自動生成する。

• 図表やグラフのデータ解釈: レポートに含まれるグラフの画像を読み込ませ、「この棒グラフから読み取れる主な傾向を3つ挙げてください」のように指示し、視覚的なデータからインサイトを抽出する。

• デザインに関するフィードバック: 作成したデザイン案の画像（例：Webサイトのモックアップ）を見せて、「このデザインの改善点を提案してください」といったフィードバックを求める。

• 音声データの活用（将来的な可能性）: もしNotion AIのインターフェースが音声入力や音声ファイルの処理に対応すれば、Geminiモデルを使って音声メモの内容を要約したり、文字起こししたり、そこからタスクを抽出したりといった応用が考えられます（例：AIミーティングノート機能での活用）。

このマルチモーダル能力は、テキストだけでは表現しきれない、よりリッチで多様な情報を扱う必要がある場面で、Geminiの大きな強みとなります。

 

2. リアルタイム情報へのアクセスと情報の最新性 🌐⏱️

 

Googleはその核となる検索技術と膨大なWebインデックスをGeminiに深く統合しています。これにより、Geminiモデルは最新のインターネット上の情報にリアルタイムでアクセスし、それを応答の生成に反映させる能力を持っています。 これは、他の多くのLLMが持つ「学習データのカットオフ時点」（それ以降の出来事については知らない）という情報の古さの問題を克服する上で大きな利点となります。

• メリット:

  • 最新ニュースやトレンドの把握: 「最近発表された〇〇業界の最新技術について教えて」「今日の主要な経済ニュースを要約して」といった、鮮度が重要な情報に関する質問に答えることができます。

  • リアルタイムな市場調査・競合分析: 「競合他社Aが最近発表した新製品の評判はどうですか？」「〇〇市場の現在のトレンドについてレポートを作成して」といった、常に変動する市場情報に基づいた調査・分析が可能です。 Notion AI内でリサーチ活動を行う際に、Geminiモデルを選択することは、情報の最新性を確保する上で非常に有効な選択肢となります。

 

3. Googleエコシステムとの高い親和性 🔗

 

GeminiはGoogleによって開発されているため、将来的にはGoogle Workspace（Gmail, Google Docs, Google Sheets, Google Slidesなど）をはじめとするGoogleの各種サービスとの、より深く、シームレスな連携が実現していくことが期待されます。

Notion AIは既に「AIコネクター」機能を通じてGoogle Driveなどとの連携を提供していますが、Geminiモデルを選択することで、これらの連携がさらにスムーズになったり、より高度な機能（例：Google Sheetsのデータを直接分析してNotionでレポートするなど）が利用可能になったりする可能性が考えられます。

 

Notion AIにおけるGemini 2.5の最適な活用シーン

 

Notion AIのモデル選択肢の中で、Gemini 2.5はそのユニークな特性から、以下のような場面で特にその価値を発揮すると考えられます。

• 最新情報が不可欠なリサーチ・調査: 業界トレンド、競合分析、ニュース記事の要約など、情報の鮮度が求められるタスク。

• 画像や図表を含むコンテンツの分析・説明: プレゼンテーション資料のレビュー、インフォグラフィックの解釈、画像からの情報抽出など。

• マルチモーダルなアイデア発想: テキストだけでなく、画像などもインスピレーション源として組み合わせながら、新しい企画やコンテンツのアイデアを練りたい時。

• Googleサービスとの連携を多用する場合: Google Drive内のドキュメントに関する質問や、Google Workspaceのデータ活用（将来的な拡張含む）を視野に入れる場合。

ただし、Geminiの応答は、タスクによっては他のトップクラスモデル（特にClaudeやGPT-4.1）と比較して、文章の自然さ、一貫性、あるいは創造性の点で若干劣る場合がある、という評価も一部で見られます。また、非常に複雑な論理推論や長文の一貫した生成においては、GPT-4.1やClaude Opusの方が得意とする場面もあるかもしれません。

Gemini 2.5は、そのマルチモーダル能力とリアルタイム情報へのアクセスという、他のモデルにはないユニークな強みを活かすことで、Notion AIの活用シナリオをさらに広げ、特にリサーチやビジュアルコンテンツに関わるタスクにおいて、ユーザーに新たな価値を提供する重要なモデル選択肢の一つです。

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Notion AI デフォルトモデルとは

 

Notion AIで利用可能なAIモデルを選択する際、OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiといった外部の著名なモデルと並んで、常に「Notion AI (デフォルト)」という選択肢が提示されます。これは一体どのようなモデルなのでしょうか？

「Notion AI (デフォルト)」は、特定の単一モデルを指すというよりは、Notionというプラットフォーム上での利用に最適化されたAI機能の基盤、あるいは状況に応じて最適なモデルを使い分けるインテリジェントなシステムであると考えるのが最も適切です。

 

1. Notionのコンテキスト（文脈）理解への最適化 ✨

 

「Notion AI (デフォルト)」モデルの最大の設計目標であり、強みと考えられるのが、Notion独自の環境とデータ構造を深く理解し、それを応答や処理に最大限活かす能力です。

• Notionの構造理解: Notionのページが単なるテキストではなく、ブロック（見出し、リスト、テーブル、画像など）の階層構造で構成されていること、データベースがプロパティとリレーションで情報を構造化していることなどを、他の汎用モデルよりも深く理解している可能性があります。

• 活用例:

  • ページ内の見出し構造を考慮して、より論理的で分かりやすい要約を生成する。

  • データベースのプロパティ間の関連性（例：プロジェクトとタスクの関係）を理解した上で、AIカスタム自動入力の値をより適切に提案・入力する。

  • ワークスペース内の情報検索（Q&A）において、ページのタイトルだけでなく、その構造や他のページとのリンク関係なども考慮して、より関連性の高い結果や回答を提供する。

  • Notionのテンプレート機能やボタン機能といった、Notion固有の機能と連携して動作する場合に、よりスムーズで意図通りの結果が得られるように調整されている。

この「Notion特化のチューニング」により、デフォルトモデルはNotion内での多くの一般的なタスクにおいて、外部モデルと同等か、あるいはそれ以上に使いやすく、的確な結果を提供する可能性があります。

 

2. 速度と品質のバランスの最適化 ⚖️

 

外部の最高性能モデル（例：Claude Opus）は、時に応答に時間がかかることがあります。一方で、応答速度だけを追求すると品質が犠牲になる可能性もあります。「Notion AI (デフォルト)」は、Notion内での日常的な利用シーン（文章の簡単な編集、短い要約、アイデア出しなど）を想定し、応答速度と出力品質のバランスが最適になるように調整されていると考えられます。多くのユーザーがストレスなく、かつ実用的なレベルの支援を受けられることを目指しているのでしょう。

 

3. 内部的なインテリジェント・ルーティング（モデル自動選択）の可能性 🧠⚙️

 

もう一つの可能性として、「Notion AI (デフォルト)」という選択肢が、実際には単一の固定モデルを指すのではなく、ユーザーが与えた指示（プロンプト）の内容やタスクの種類をNotionが自動的に分析し、そのタスクに最も適していると考えられる外部モデル（GPT, Claude, Geminiなど）あるいは独自モデルを内部的に選択して実行する、インテリジェントなルーティング（振り分け）システムである、という見方もあります。

もしこの仕組みが採用されている場合、ユーザーはモデル選択の手間を意識することなく、Notion側が常に最適なAIエンジンを使って応答してくれる、という理想的な体験が得られることになります。Notionが複数のモデルを統合していることを考えると、このような高度な自動選択メカニズムが舞台裏で働いている可能性は十分に考えられます。

 

いつ「Notion AI (デフォルト)」を選ぶべきか？ 🤔

 

• Notion内の情報を主に扱いたい時: ページの要約、データベースの整理・自動入力、ワークスペース内の情報検索（Q&A）など、Notionのコンテキストが重要なタスク。

• どの外部モデルを選べば良いか迷った時: まずはデフォルトモデルで試してみて、その結果に満足できればそのまま使い、もし不満があれば特定の外部モデル（GPT, Claude, Gemini）を試す、という使い方が基本となります。

• 比較的シンプルなタスクや、応答速度を重視したい時: 日常的な文章の編集、簡単な要約、リスト作成など。

• Notionが新しくリリースしたAI関連機能を試す時: 新機能は、まずデフォルトモデルで最適に動作するように設計・テストされている可能性が高いです。

ただし、前述の通り、特定のタスク（例えば、非常にクリエイティブな文章生成、極めて長文の分析、最新情報の調査、高度なコーディング支援など）でより高い品質や特定の専門能力を求める場合には、GPT、Claude、Geminiといった外部モデルを明示的に選択することが、より良い結果を得るための有効な手段となります。

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Notion AI モデルの選択と活用法

 

• Notion AI モデル選択の方法

• タスク別おすすめモデル紹介

• モデルごとの性能比較（速度・品質）

• 料金プランと利用制限について

• チームでのモデル利用ガイド

• 今後のモデル追加への期待

• まとめ：最適なNotion AI モデルとは

 

Notion AI モデル選択の方法

 

Notion AIの大きな進化の一つが、単一のAIエンジンに固定されるのではなく、ユーザーがタスクの性質や個人の好みに応じて、複数の最先端AIモデル（GPT, Claude, Geminiなど）の中から使用するモデルを自由に選択できるようになった点です。このモデル選択機能を効果的に使いこなすことが、Notion AIから最大限の価値を引き出し、作業の質と効率を向上させるための重要なスキルとなります。

ここでは、Notion AIのインターフェース内で、実際にAIモデルを選択・切り替えるための具体的な方法を、主な利用シーンごとに解説します。

 

1. Notion AI ホーム / Q&A（チャットインターフェース）でのモデル選択

 

Notionのワークスペースに統合された「ホーム」画面の上部にある検索/入力バーや、ワークスペース右下の**✨（スパークル）アイコン**（またはキーボードショートカット Cmd/Ctrl + Shift + J）で呼び出せる「Q&A（チャット）」インターフェースでは、AIに質問や指示（プロンプト）を入力する前に、どのモデルに応答させたいかを選択することができます。

• 具体的な手順:

  1. ホーム画面の入力バー、またはQ&Aウィンドウ（チャット画面）を開きます。

  2. 入力バーの右下あたり（UIデザインは変更される可能性があります）に、現在選択されているAIモデルを示すアイコン（例えば、Notionのロゴ、OpenAIのロゴ、Anthropicのロゴ、Googleのロゴなど）が表示されています。

  3. このモデルアイコンをクリックします。

  4. クリックすると、現在利用可能なAIモデルのドロップダウンリストが表示されます。リストには、「Notion AI (デフォルト)」「OpenAI GPT-4.1」「Anthropic Claude Sonnet 4.5」「Anthropic Claude Opus 4」「Google Gemini 2.5」といった選択肢が含まれています。（利用可能なモデルはプランや時期によって変動します。）

  5. このリストの中から、今回の質問や指示を実行させたいモデル名を選択します。

  6. モデルが選択された状態で、入力バーに質問やプロンプトを入力し、送信（Enterキーまたは送信ボタン）します。AIは選択されたモデルを使用して応答を生成します。

この方法は、特定の調査、ブレインストーミング、一般的な質疑応答など、これから行うタスクの種類が明確で、最初から最適なモデルを選びたい場合に特に便利です。

 

2. Notionページ内でのAI呼び出し時のモデル選択

 

Notionのページを編集中に、特定のテキストに対してAI機能（文章生成、編集、要約、翻訳など）を呼び出す際にも、使用するモデルを選択・変更することができます。

• 具体的な手順:

  1. Notionページ内でAI機能を呼び出します。主な呼び出し方は以下の通りです。

     • 新しい行（空のブロック）で**スペース キー**を押す。

     • 新しい行でスラッシュコマンド /ai を入力し、メニューからアクションを選択するか「AIに依頼」を選ぶ。

     • 既存のテキストを**マウスで選択（ハイライト）**し、表示されるメニューから「AIに依頼」を選ぶ。

  2. AIへの指示を入力するためのプロンプトボックスや、実行可能なAIアクションのメニュー（例：「文章を改善する」「要約」など）が表示されます。

  3. プロンプトボックスが表示される場合、そのボックスの上部または下部に、現在選択されているAIモデルのアイコンまたは名前が表示されていることがあります。あるいは、AIアクションメニューの中に設定（歯車⚙️アイコンなど）やモデル選択のオプションが含まれている場合があります。（このUIは、呼び出す機能やNotionのバージョンによって異なります。）

  4. モデルが表示されている箇所をクリックするか、設定メニューを開くと、利用可能なモデルのリストが表示されます。

  5. リストから、この特定のタスクを実行させたいモデルを選択します。

  6. プロンプトを入力するか、AIアクションを実行します。選択されたモデルが処理を行います。

 

3. デフォルトAIモデルの設定（個人設定レベル）

 

毎回タスクごとにモデルを選択するのが面倒だと感じる場合や、特定のモデルをメインで利用したいと考えている場合は、Notion AIのデフォルトモデル（AI機能を呼び出した際に最初に選択されているモデル）を個人設定で変更できる場合があります。（ただし、この設定機能の有無や詳細は、Notionのプランやアップデート状況によって異なる可能性があります。）

• 設定場所の確認:

  • Notion画面左下の自分のアカウント名をクリック → 「設定」（Settings） → サイドバーの「私の設定」（My settings） → 「Notion AI」または「言語と地域」（Language & region）といったセクションを探します。

  • もし「デフォルトのAIモデル」（Default AI model）や類似の設定項目があれば、そこで自分が優先的に使用したいモデル（例：Claude Sonnet 4.5）を選択し、保存します。

• 設定の効果: デフォルトモデルを設定しておくと、上記1や2の方法でAIを呼び出した際に、最初に選択されているモデルが指定したものになります。もちろん、その場で別のモデルに切り替えることも可能です。これにより、モデル選択の手間を省きつつ、自分の好みに合わせたAI利用が可能になります。

Notion AIのモデル選択機能は、ユーザーにAI活用の主導権を与える強力な機能です。それぞれのモデルが持つユニークな「個性」や「能力」を理解し、状況に応じて最適な「アシスタント」を呼び出すスキルを身につけることで、Notion AIは単なる便利な機能から、あなたの知的生産性を飛躍的に高めるための、まさにカスタマイズ可能なAIツールボックスへと進化します。

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タスク別おすすめモデル紹介

 

Notion AIで利用可能な複数のAIモデル（Notion AIデフォルト, GPT-4.1, Claude Sonnet/Opus, Gemini 2.5など）は、それぞれに得意なこと、苦手なことがあります。そのため、実行したいタスクの内容に合わせて最適なモデルを選択することが、期待通りの結果を得て、作業効率を最大化するための重要な鍵となります。

ここでは、ビジネスや学習の場面でよく発生する具体的なタスクを例に挙げ、それぞれのタスクに対してどのAIモデルが推奨されるか、またその理由は何かを、より詳しく解説したガイドを提供します。ただし、これはあくまで一般的な目安であり、最適なモデルはプロンプトの質や個人の好みによって変動する可能性があることを念頭に置いてください。

 

タスク別推奨AIモデル ガイド（2025年10月時点 目安）

 

※ この表は一般的な傾向を示すものであり、絶対的な優劣ではありません。

 

モデル選択の基本的な考え方

 

1. Notion内の情報を活用するタスクか？

   • YES → まずは Notion AI (デフォルト) から試す。結果に不満があれば他のモデルへ。

   • NO → 次のステップへ。

2. タスクの主な目的は何か？

   • 創造性・多様性重視 (アイデア出し、多様な文章スタイル) → GPT-4.1

   • 長文処理・論理性・品質・安全性重視 (レポート、要約、ビジネス文書) → Claude (Opus/Sonnet)

   • 最新情報・画像情報が必要 (リサーチ、マルチモーダル) → Gemini 2.5

3. 速度はどれくらい重要か？

   • 速度重視 → Notion AI (デフォルト), Claude Sonnet, Gemini 2.5 あたりを優先的に試す。

   • 品質最優先（多少時間がかかっても良い） → Claude Opus, GPT-4.1 を試す。

4. 言語は何か？

   • 日本語の自然さが特に重要 → Claude (Sonnet/Opus) を試す価値が高い。

タスクの性質を理解し、各モデルの強みを意識的に選択・活用することで、Notion AIは単なる便利な機能から、あなたの知的生産性を飛躍的に向上させるための、まさに戦略的な武器となり得るのです。

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モデルごとの性能比較（速度・品質）

 

Notion AIで利用できる複数のAIモデル（Notion AIデフォルト, GPT-4.1, Claude Sonnet/Opus, Gemini 2.5など）は、それぞれ異なるアーキテクチャ、学習データ、設計思想に基づいて開発されているため、その性能、特に「処理速度（応答時間）」と「出力品質」において特性の違いが現れます。どのモデルが絶対的に優れているというわけではなく、トレードオフの関係にあることも多いため、これらの特性を理解しておくことが、モデルを効果的に選択・活用する上で役立ちます。

ただし、以下の比較はあくまで一般的な傾向やユーザーからの報告に基づく目安であり、実行するタスクの種類（単純か複雑か）、プロンプトの内容、言語（日本語か英語か）、Notionプラットフォーム上での実装やサーバー負荷など、多くの要因によって実際のパフォーマンスは変動する可能性がある点に十分ご留意ください。

 

処理速度（応答時間）の比較目安 ⏱️

 

一般的に、AIモデルはより高度な推論を行ったり、より多くのパラメータ（モデルの規模を示す指標）を持っていたり、一度に処理するテキスト量（コンテキスト長）が多かったりすると、応答を生成するまでに時間がかかる傾向があります。

• 比較的 高速な傾向 🚀:

  • Notion AI (デフォルト): Notion内での利用に最適化されているため、多くの標準的なタスク（短い文章の編集、簡単な要約など）では、比較的軽快な応答が期待できます。内部で高速なモデルを選択している可能性もあります。

  • Google Gemini 2.5 (Standard相当): Googleは応答速度を重視したモデルも提供しており、特に最新情報へのアクセスなど、Web検索と連携するタスクでは比較的速い場合があります。

  • Anthropic Claude Sonnet 4 / 4.5: Claudeファミリーの中では、速度と性能のバランスが取れたモデルとして位置づけられています。日常的な文章作成や要約タスクでは、十分な速度を提供することが多いです。

• 中速 〜 やや時間のかかる場合がある傾向 ⏳:

  • OpenAI GPT-4.1: 非常に高性能で汎用性が高い反面、特に複雑な指示を与えた場合や、サーバーが混雑している時間帯などには、応答までに数秒〜十数秒、あるいはそれ以上かかることがあります。

  • Anthropic Claude Opus 4: Claudeファミリーの中で最高品質を誇るモデルですが、その分、より深い思考や推論を行うため、特に長文の処理や複雑な分析タスクにおいては、他のモデルよりも応答に時間がかかる傾向が顕著です。「質は高いが、待つ必要がある」場面が多いかもしれません。

留意点:

• これはあくまで相対的な比較であり、技術の進歩によって速度は常に改善されています。

• 実行するタスクの複雑さが速度に最も大きく影響します。簡単な指示であれば、どのモデルでも比較的速く応答する可能性があります。

• 速度を最優先したい場合は、まずNotion AI (デフォルト)やClaude Sonnet, Gemini 2.5あたりから試してみるのが良いでしょう。

 

出力品質の比較目安（タスク特性別） 🌟

 

出力品質の評価は、客観的な指標化が難しく、タスクの種類やユーザーの主観によって大きく左右されます。以下は、特定のタスク領域における各モデルの一般的な評価や強みとされる点です。

• ビジネス文書・レポート作成（論理性・構造性・丁寧さ）:

  • Claude Opus/Sonnetが、論理的で構造化され、自然で丁寧な（特に日本語の）文章生成において高い評価を受けることが多いです。「Constitutional AI」による安全性への配慮も、ビジネス文書には適しています。

  • GPT-4.1も非常に高いレベルで対応可能ですが、時に冗長になったり、定型的な表現に偏ったりする傾向も指摘されます。

• 技術文書作成・プログラミング支援:

  • GPT-4.1が、コード生成の正確性、多様なプログラミング言語への対応、技術的な概念の説明能力などで依然として強みを持っています。

  • Claude Sonnetなども技術的な説明は得意ですが、コード生成能力ではGPTにやや劣るという評価もあります。

• 創造的な文章作成（多様性・意外性・エンターテイメント性）:

  • GPT-4.1が、物語、詩、マーケティングコピーなど、多様なスタイルや斬新なアイデアを生み出す点で依然としてリードしていると評価されています。

  • Gemini 2.5も創造的なタスクに対応できますが、GPTほどの多様性や深みには欠ける場合があるかもしれません。Claudeは、創造性よりも論理性や安全性を優先する傾向があります。

• 日本語の自然さ・流暢さ:

  • Claude Sonnet 4.5やClaude Opus 4が、近年のアップデートで日本語能力を大幅に向上させ、非常に自然で人間らしい日本語を生成すると高く評価されています。

  • **Notion AI (デフォルト)**も、Notion内での利用においては自然な日本語応答を目指して調整されていると考えられます。

  • GPT-4.1, Gemini 2.5も十分に高い日本語能力を持っていますが、モデルやタスクによっては、翻訳調になったり、若干不自然な言い回しになったりするケースも散見されます。

• Notion内情報の活用・整理:

  • Notion AI (デフォルト)が、Notionのページ構造（ブロック）、データベース（プロパティ、リレーション）、ワークスペース全体の文脈を最もよく理解して応答するように最適化されている可能性が高いです。AIプロパティやQ&A機能では、まずこのモデルを試すのが基本となります。

• 最新情報の反映度:

  • Gemini 2.5が、Google検索との連携により、リアルタイム情報を応答に反映させる能力において明確な優位性を持っています。

• 安全性・倫理性の高さ:

  • Claudeシリーズが、有害・不適切・偏見のあるコンテンツの生成を避けるように特に配慮された設計になっています。

 

性能特性の比較サマリー表

 

※ この比較は主観やタスク依存性を含むため、あくまで参考情報としてください。

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料金プランと利用制限について

 

Notion AIでGPT、Claude、Geminiといった複数の高性能AIモデルを選択できるようになったことは、ユーザーにとって大きなメリットですが、それに伴って「料金体系はどうなるのか？」「モデルごとに別料金がかかるのか？」「使い放題ではないのか？」といった疑問や懸念が生じるのは当然です。ここでは、Notion AIのモデル利用に関する料金プランと利用制限について、現状（2025年10月時点）の情報を整理して解説します。

 

料金体系：有料プランなら追加費用なしで全モデル利用可能 💰

 

まず、最もユーザーにとって朗報と言える点は、Notion AIの有料プラン（後述）を契約していれば、現在提供されている全てのAIモデル（Notion AIデフォルト, OpenAI GPT-4.1, Anthropic Claude Sonnet/Opus, Google Gemini 2.5など）を、追加の費用なしで利用できるということです。

つまり、「高性能なClaude Opusを使う場合は、1リクエストあたり〇〇円の追加料金がかかる」といった、モデルごとの従量課金や、特定のモデルを利用するための別階層の料金プランといったものは、現在のところ導入されていません。

Notion AIを利用するためのサブスクリプション料金（AIアドオン、またはビジネスプラン以上の料金）を支払っていれば、ユーザーはインターフェース上で自由にモデルを切り替え、それぞれの機能を活用することが可能です。これは、複数のAIサービス（例：ChatGPT Plus, Claude Proなど）を個別に契約する場合と比較して、コスト管理が非常にシンプルであり、経済的なメリットも大きいと言えます。

 

利用制限：無制限ではない？ 月間利用量上限とレートリミットの可能性 ⚠️

 

Notion AIの有料プランは「無制限に利用可能」と案内されることが多いですが、現実的にはいくつかの利用制限が存在する、あるいは存在する可能性があることを理解しておく必要があります。これは、AIモデル（特に外部の高性能モデル）の利用には計算リソースというコストがかかるため、また、システム全体の安定性を維持し、全てのユーザーに公平なサービスを提供するためです。

1. 月間利用量の上限（ソフトキャップの可能性）: Notionの公式ドキュメントでは、「〇〇リクエストまで」といった明確な月間利用上限値が記載されていない場合が多いです。しかし、舞台裏では、ユーザーごと、あるいはワークスペースごとに、1ヶ月あたりに処理できるテキストの総量やAIへのリクエスト回数に関して、何らかの上限（ソフトキャップ）が設けられている可能性が高いと考えられます。 ただし、Notion社は「通常の業務利用においては十分な量を提供する」というスタンスを示しており、個人やチームが常識的な範囲内でNotion AIを活用している限り、この内部的な上限に達して利用が完全に停止される、といった事態は稀であると想定されます。過度に心配する必要はないでしょう。

   • 利用状況の確認: Notionの「設定」→「プラン」や「使用量」（Usage）といったセクションで、AI機能の利用状況に関する目安（例：「高頻度で利用中」など）が表示される場合があります。もし上限に近づいている場合は、アラート（警告メッセージ）が表示される機能も実装されている可能性があります。

2. レートリミット（短時間のリクエスト制限）: これは比較的明確に存在する制限です。サーバーへの瞬間的な過負荷を防ぐため、非常に短い時間（例えば、1分間や10秒間）に大量のAIリクエストを連続して送信した場合、システムが自動的に検知し、一時的にAI機能の利用が制限される（応答が極端に遅くなったり、「しばらく待ってから再試行してください」といったエラーが表示されたりする）ことがあります。これは主に、Notion APIなどを介してプログラムから自動で大量のリクエストを送るような特殊なケースで問題となることが多く、通常の人間による手動操作（ページ編集やチャットでの利用）では、このレートリミットに抵触することはほとんどありません。

3. モデルごとの利用量割り当て（現状は否定的）: 将来的には、「高性能なClaude Opusは月に〇〇回まで、それ以降はSonnetに切り替わります」といった、モデルごとに利用量が割り当てられる可能性も理論的には考えられます。しかし、現在のNotionのシンプルな料金体系と「追加費用なし」というメッセージからは、そのような複雑な制限は導入されていない可能性が高いと推測されます。

 

利用制限に達した場合の挙動（推定されるシナリオ）

 

もし、仮に月間の利用量上限（ソフトキャップ）に達してしまった場合、あるいはレートリミットに抵触した場合、以下のような挙動が考えられます。

• 一時的な利用停止: その月の残り期間、あるいは一定時間、AI機能が利用できなくなる。

• パフォーマンスの低下: AIの応答速度が意図的に遅く調整される（低速モード）。

• モデルの自動切り替え（フォールバック）: ユーザーが選択していた高性能モデル（例：Claude Opus）の利用が制限された場合、Notion AIが自動的に他の利用可能なモデル（例：Claude SonnetやNotion AIデフォルト）に切り替えて応答を継続しようとする。Notionはこのような「自動フォールバック」メカニズムの存在を示唆しており、ユーザー体験の低下を最小限に抑えようとしていると考えられます。

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チームでのモデル利用ガイド

 

Notion AIで複数のAIモデル（GPT, Claude, Geminiなど）を選択できるようになったことは、個人の生産性を高めるだけでなく、チームや組織全体での活用においても大きな可能性を開きます。しかし、メンバーがそれぞれ異なるモデルを自由かつ無秩序に使い始めると、意図せずコストが増加したり（将来的な料金体系変更のリスク）、生成されるアウトプットの品質やトーンにばらつきが生じたり、あるいは情報セキュリティ上の懸念（特定のモデルへの機密情報入力リスクなど）が生じたりする可能性も否定できません。

チームとしてNotion AIのマルチモデル機能を効果的かつ安全に活用するためには、無制限の自由を許容するのではなく、ある程度のガイドラインや推奨事項をチーム内で共有し、共通認識を持つことが有効です。これは厳格なルールである必要はありませんが、メンバーがモデル選択に迷った際の指針となり、チーム全体のAI活用レベルを底上げする助けとなります。

 

1. チームメンバー全員でのAIモデル特性の基礎理解共有 🧠

 

まず最も重要なのは、チームメンバー全員が、Notion AIで利用可能な主要モデル（Notion AIデフォルト, GPT-4.1, Claude Sonnet/Opus, Gemini 2.5など）の基本的な特徴、得意なタスク、苦手なタスク、そして利用上の注意点（例：ハルシネーションリスク）について、最低限の共通理解を持つことです。

• 具体的な方法:

  • この記事のような、各モデルの特性を比較解説した資料をチーム内で共有する。

  • 短時間の勉強会やワークショップを開催し、各モデルの簡単なデモンストレーションを見せながら、使い分けのポイントを解説する。

  • チームで利用しているNotionのWikiやナレッジベース内に、「Notion AIモデル使い分けガイド」といったページを作成し、いつでも参照できるようにしておく。

• 期待される効果: メンバーが個々のタスクに応じてより適切なモデルを選択できるようになり、AI活用の**効果（品質・速度）**を高めることができます。「どのモデルを使えばいいか分からないから、とりあえずデフォルトAIしか使わない」といった状況や、不適切なモデル選択による非効率を防ぎます。

 

2. 主要な業務タスクに応じた「推奨モデル」の提示 🎯

 

チームが日常的に行う主要な業務タスクや、達成したい共通の目的に応じて、「この種類の作業には、このモデルを使うのがおすすめです」といった推奨を提示します。これは、メンバーがモデル選択に迷った際の判断基準となります。

• ガイドラインの設定例:

  • 議事録の要約・アクションアイテム抽出: 推奨 → Notion AI (デフォルト) or Claude Sonnet （理由：Notion連携、長文処理、速度バランス）

  • 顧客向け提案書・レポートのドラフト作成: 推奨 → Claude Opus or GPT-4.1 （理由：高品質、論理構成、ビジネス文章力）

  • 競合他社の最新動向リサーチ: 推奨 → Gemini 2.5 （理由：リアルタイム情報アクセス）

  • 社内向けマニュアル・手順書の校正: 推奨 → Notion AI (デフォルト) （理由：Notion内作業の効率）

  • 新しいマーケティングキャンペーンのアイデア出し: 推奨 → GPT-4.1 （理由：創造性、多様な視点）

• 期待される効果: モデル選択の迷いを軽減し、タスクの性質に合った質の高いアウトプットを安定して得やすくします。また、チームとしてのアウトプット（例：報告書のトーン、メールの丁寧さなど）の一貫性を保つ助けにもなります。

 

3. （必要に応じて）役職・職種別の推奨モデルの設定 🧑‍💻👩‍💼

 

チームのメンバー構成によっては、役職や職種によって主に担当する業務やAIに求める役割が異なる場合があります。その場合は、役割に応じた推奨モデルを設定することも、よりパーソナルで効果的なガイドとなり得ます。

• 例:

  • マネージャー層: 部下のレポート分析や戦略立案支援 → Claude Opus の深い分析能力を推奨。

  • マーケター: キャンペーン企画やコピーライティング → GPT-4.1 の創造性を推奨。

  • 営業担当: Notion内の顧客DBや過去の提案書活用 → Notion AI (デフォルト) のコンテキスト理解を推奨。

  • エンジニア: コード生成や技術調査 → GPT-4.1 を推奨。

  • デザイナー: デザイン案のフィードバックや画像関連情報の調査 → Gemini 2.5 の活用を検討。

 

4. 品質・セキュリティ要件に応じたモデル利用ポリシーの設定 🔒

 

生成するコンテンツの品質（特に正確性、論理性）や安全性（有害・不適切・偏見のある内容を含まないこと）が極めて重要視される場合（例：公式な外部発表資料、法的文書のドラフト、教育・研修資料など）は、特定のモデルの利用を必須または強く推奨するルールを設けることも有効です。例えば、安全性と論理性に定評のあるClaudeシリーズの利用を推奨する、といったポリシーが考えられます。また、機密情報を扱う際には、Notion AI (デフォルト) や特定のモデル（例：ゼロデータ保持オプションのあるエンタープライズプランでの利用）に限定するといった、セキュリティポリシーと連動したルール設定も必要になる場合があります。

 

5. チーム（またはワークスペース）としてのデフォルトモデルの設定と周知

 

Notionの設定で、ワークスペース全体またはチームスペースごとにデフォルトで使用するAIモデルを指定できる場合（※機能の有無や設定権限はプランや時期によって異なります）、チームの主な利用目的に合ったモデル（多くの場合、バランスの取れたNotion AIデフォルトか、特定の外部モデル）をデフォルトとして設定し、その旨をメンバーに周知します。これにより、多くの日常的な場面でモデル選択の手間を省きつつ、チームとして推奨する一定の品質や方向性を担保できます。（個人設定で上書き可能な場合でも、チーム推奨のデフォルトを伝達しておくことは有効です。）

 

6. 定期的なレビューとフィードバックによるガイドラインの進化 🔄

 

AIモデルの性能は日進月歩であり、Notionで利用可能なモデルも変化していきます。また、チームの業務内容やAIに対する要求も変わっていくでしょう。そのため、一度設定したガイドラインが永続的に最適であるとは限りません。

• 実践: 定期的に（例：四半期ごとや半期ごと）、チーム内でNotion AIのモデル利用状況、得られた成果、課題などについてレビューする機会を設けます。「このタスクには〇〇モデルが非常に効果的だった」「△△モデルは期待した結果が出にくい」「こういう新しい使い方はどうか？」といったメンバーからのフィードバックを積極的に収集し、それを基に推奨モデルやガイドラインを見直し、更新していく改善サイクルを回すことが、ガイドラインを形骸化させず、チームのAI活用レベルを持続的に向上させる上で不可欠です。

これらのガイドラインや推奨事項を参考に、あなたのチームの状況や文化に合わせて、Notion AIのマルチモデル機能を最大限に活かすためのチーム独自の運用ルールを検討し、導入・改善していくことで、チーム全体の生産性、コラボレーションの質、そして成果をさらに向上させることができるでしょう。

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今後のモデル追加への期待

 

Notion AIの大きな魅力であり、将来性を感じさせる点の一つが、その進化し続ける性質です。Notion社はAI技術への投資を重点的に行っており、プラットフォームに統合するAIモデルについても、現状に満足することなく、常に最新かつ最も高性能な選択肢をユーザーに提供しようという強い意志を持っているように見受けられます。

現在（2025年10月時点）でも、OpenAIのGPT-4.1、AnthropicのClaudeシリーズ（Sonnet 4.5やOpus 4を含む）、GoogleのGemini 2.5といった、業界をリードするトップクラスのAIモデルを選択できるのは、Notion AIの大きなアドバンテージです。しかし、AI技術の発展スピードは驚異的であり、今後もさらに新しい世代のモデルや、特定の能力に特化したモデルが登場してくることは確実です。

 

Notionのこれまでの実績と開発姿勢から見える未来

 

NotionがAI機能をリリースして以来、そのアップデートの速さと積極性は目覚ましいものがあります。

• 迅速なモデル多様化: 当初は内部モデルが不透明でしたが、ユーザーからの多様な要求に応える形で、比較的短期間のうちにOpenAI, Anthropic, Googleという主要3社のモデルを選択可能にするというマルチモデル戦略へと舵を切りました。

• 最新モデルへの追随: 各AI開発企業が新しいフラッグシップモデル（例: GPT-4oの登場、Claude 3ファミリーの発表、Geminiの進化など）を発表すると、Notion AIもそれに追随し、選択肢として比較的早い段階で追加してきました。（例：Claude Sonnet 4.5の追加）

• 独自モデル（デフォルト）の継続的改善: Notion内部での利用に最適化されたデフォルトモデルについても、パフォーマンスの向上や機能拡張が継続的に行われていると考えられます。

• ユーザーフィードバックの重視: Notionは伝統的にユーザーコミュニティとの対話を重視しており、AI機能に関しても、ユーザーからのフィードバック（何が便利か、何が不足しているか、どんなモデルが欲しいか等）を製品開発に積極的に取り入れている姿勢が見られます。

これらの実績と開発姿勢を踏まえると、Notionは今後もAIモデルのラインナップを継続的に拡充し、最新の状態に保っていく可能性が非常に高いと期待できます。

 

将来的に追加・強化される可能性のあるモデルや機能

 

具体的なロードマップは公開されていませんが、技術トレンドやユーザーニーズから、以下のような進化が期待されます。

• 次世代フラッグシップモデルの統合: OpenAIのGPT-5（あるいはその後継）、Anthropicの次世代Claude、Googleの次世代Geminiなど、各社が開発中のさらに高性能な基盤モデルがリリースされれば、Notion AIの選択肢にも追加される可能性が高いでしょう。これにより、推論能力、創造性、コンテキスト理解能力などがさらに向上することが期待されます。

• 特定タスク特化型モデルの追加: 現在の汎用モデルに加え、例えばコード生成に特化したモデル（例：GitHub Copilotの基盤モデルなど）、法的文書の分析・作成に特化したモデル、医療分野の知識に強いモデルなど、特定の専門領域やタスクに最適化されたモデルが選択できるようになるかもしれません。

• オープンソースモデルの選択肢: Meta社のLlamaシリーズなど、近年性能が急速に向上している高性能なオープンソースLLM（大規模言語モデル）が、選択肢として提供される可能性も考えられます。これにより、ユーザーはさらに多様な選択肢の中から、コストやライセンス、特定の性能特性に基づいてモデルを選べるようになるかもしれません。

• マルチモーダル能力の本格的な強化: 現在はGeminiを中心に限定的に提供されているマルチモーダル（テキスト＋画像、音声、動画など）能力が、Notion AI全体としてさらに強化されることが期待されます。例えば、Notionページ内にAIが自動で図表やイラストを生成・挿入したり、アップロードされた動画の内容を要約したり、手書きメモの画像を認識してテキスト化・整理したりといった機能が考えられます。

• より高度なモデル自動選択（インテリジェント・ルーティング）: 現在の「Notion AI (デフォルト)」が持つかもしれない機能ですが、これがさらに進化し、ユーザーが入力したプロンプトの内容や、作業中のコンテキストをAIがより深く自動分析し、舞台裏で複数の利用可能モデルの中から最適なものを瞬時に選択・実行する、あるいは複数のモデルを組み合わせて応答を生成する、といった高度な自動選択・連携機能が実現するかもしれません。

もちろん、未来の具体的なアップデート内容や時期を正確に予測することはできません。しかし、NotionのこれまでのAIへの注力ぶりと開発スピードを見る限り、Notion AIのモデル選択肢は今後も豊かになり続け、ユーザーは常に業界の最先端に近いAI技術を、使い慣れたNotionワークスペースという環境の中で、シームレスに利用し続けられる可能性が高いと言えるでしょう。この将来への期待感とプラットフォームとしての持続可能性も、Notion AIを評価し、選択する上で考慮すべき重要な要素となります。

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まとめ：最適なNotion AI モデルとは

 

この記事では、Notion AIが提供する複数のAIモデル（Notion AIデフォルト, GPT-4.1, Claudeシリーズ, Gemini 2.5など）に焦点を当て、それぞれの特徴、得意分野、性能比較（速度と品質）、選択方法、料金と利用制限、チームでの活用ガイド、そして将来性について、多角的に詳しく解説してきました。

これほど多様な選択肢が提供されているからこそ、最終的に「結局、自分（たち）にとって最適なNotion AI モデルとはどれなのか？」という問いが、多くのユーザーにとっての核心となるでしょう。

その答えは、残念ながら「このモデルが常に、誰にとっても一番良い」という単純なものではありません。なぜなら、「最適」は絶対的なものではなく、相対的なものだからです。最適なモデルは、以下のような要因によって常に変動します。

• あなたが実行したい具体的な「タスク」の種類: 要約なのか、ブレインストーミングなのか、リサーチなのか、コード生成なのか。

• あなたがそのタスクで重視する「要素」: 応答の「速度」なのか、出力の「品質（正確性、論理性、創造性）」なのか、「安全性」なのか、「最新性」なのか。

• あなたが扱う「データ」の性質: Notion内の情報なのか、Web上の情報なのか、長文なのか、画像を含むのか。

• あなたの「好み」や「作業スタイル」: 特定のモデルの応答スタイル（文体、構成）が自分にしっくりくるか。

しかし、この記事を通じて、その時々の状況に応じて「最適なモデル」を見つけ出し、選択するための「考え方のフレームワーク」と具体的な判断材料は提供できたはずです。

最後に、Notion AI モデルを賢く選択し、そのポテンシャルを最大限に引き出すための重要なエッセンスを、箇条書きで総括します。

• Notion AIは単一モデルではなく、GPT, Claude, Geminiなど複数の最新AIモデルを利用できるマルチモデルプラットフォームである

• 各モデルには明確な得意分野が存在する (例：GPTは創造性/コード, Claudeは長文/安全性/日本語, Geminiは最新情報/画像, Notion AIはNotion内情報)

• Notion AIのインターフェース（ホーム, Q&A, ページ内）で、タスク実行時に使用するモデルを意識的に選択できる

• 有料プラン（AIアドオン or ビジネスプラン以上）なら追加費用なしで全モデルを利用可能（ただし利用量制限の可能性あり）

• 「Notion AI (デフォルト)」はNotion内タスクに最適化されたバランス型、迷った時の基本選択肢となり得る

• OpenAI GPT-4.1は汎用性が高く、特に創造性や推論力、コード生成で強みを発揮

• Anthropic Claude (Sonnet/Opus) は長文処理能力と安全性、論理的で自然な文章（特に日本語）に定評がある

• Google Gemini 2.5はマルチモーダル能力とリアルタイム情報アクセスがユニークな特徴

• モデル選択の基本は、まずタスクの性質を理解し、それに最も適した強みを持つモデルを選ぶこと

• 応答速度と出力品質はトレードオフの場合があるため、タスクの要求に応じて重視する方を優先する

• 最適なモデルを見つける最良の方法は、実際に同じタスクを複数モデルで試し、結果を比較検討すること

• チームで利用する場合は、モデル特性の理解共有と、タスクに応じた推奨モデルのガイドライン設定が効果的

• Notionは今後もモデルラインナップを拡充・最新化していく可能性が高く、将来性も魅力の一つ

• 「絶対的に最適なモデル」は存在せず、状況に応じて最適なモデルを柔軟に選択・使い分けるスキルこそが重要

要するに、あなたにとっての「最適なNotion AI モデル」とは、固定された一つの答えではありません。それは、あなたが今、解決したい課題や達成したい目標に対して、最も効果的な支援を提供してくれるモデルであり、それを見極め、自在に使いこなす能力そのものなのです。

Notion AIが提供するこの「モデル選択の自由」は、ユーザーにより大きな力を与えると同時に、賢明な選択を行うスキルを要求します。この記事が、そのスキルを身につけ、Notion AIという強力なツールボックスの中から、常に最適な道具を選び出し、あなたの知的生産性を新たな高みへと引き上げるための一助となれば幸いです。ぜひ、様々なモデルとの対話を楽しみながら、あなただけの「最適」を見つけてください。