Notion AI

Notion AIの活用事例11選！業務効率化のコツについて解説

Notion AIの導入が進む中で、「具体的にどう使えば業務が効率化するのか？」「便利な使い方を知りたい」と考える方も多いでしょう。多機能であるがゆえに、どのような場面で活用できるのかイメージが湧きにくいかもしれません。そこで、具体的なNotion AI 活用事例を知ることが、そのポテンシャルを引き出す第一歩となります。

この記事では、ビジネスシーンでの議事録作成やプロジェクト管理から、個人でのブログ執筆や学習支援まで、Notion AI 活用事例を幅広く紹介します。プロンプトのコツやデータベース連携といった応用テクニックも解説しますので、あなたの業務を効率化するヒントがきっと見つかります。

  • 議事録要約やプロジェクト管理などビジネスでの活用法
  • ブログ作成や学習支援といった個人での活用法
  • Slackやデータベースと連携した高度なテクニック
  • 効果を引き出すためのプロンプト作成のコツ

 

ビジネス向けNotion AI 活用事例

 

  • 議事録の要約とタスク抽出

  • 高度なプロジェクト管理

  • 社内ナレッジの横断検索

  • 提案資料・レポートの自動作成

  • Slack・GitHub連携で効率化

 

議事録の要約とタスク抽出

 

会議後の議事録作成と整理は、多くのビジネスパーソンにとって時間のかかる作業の一つです。Notion AIは、このプロセスを劇的に効率化し、会議の成果を次の行動へとスムーズにつなげる強力なサポートを提供します。

特に2025年に追加された「AIミーティングノート」機能は、ZoomやGoogle Meetなどの主要なオンライン会議ツールと連携し、会議中の音声を自動でテキスト化して保存する能力を持っています。しかし、この機能の真価は、単なる文字起こしに留まらない点にあります。

AIが会議全体の文脈を理解し、長くなったテキストデータの中から、重要な決定事項や議論の核心となるポイントを自動で識別し、簡潔な要約を作成します。この要約があるおかげで、会議に参加できなかったメンバーや、後から内容を振り返りたい場合でも、膨大な文字起こしを読むことなく、短時間で会議の概要を正確に把握できるようになります。

さらに強力なのが、アクションアイテム（実行すべきタスク、ToDo）の自動抽出機能です。AIは会話の中から、「誰が」「何を」「いつまでに」行うのかという具体的なタスクに関連する発言を識別し、整理されたタスクリストとして自動で生成します。これにより、会議で決まったはずの「やること」が、議事録の中に埋もれて忘れ去られるのを防ぎます。

そして、この抽出されたタスクリストを、あらかじめ用意しておいたNotionのタスク管理データベースに連携させる（例えば、ドラッグ＆ドロップで移動したり、リレーション機能で紐付けたりする）ことで、会議で決まったことが即座に実行可能なタスクとして登録され、進捗管理のプロセスへとシームレスに移行できます。タスクの登録漏れや転記ミスといったヒューマンエラーを防ぐことにも直結します。

このようにNotion AIを活用すれば、議事録作成やタスク整理にかかっていた膨大な時間を大幅に削減し、会議で得られた結論を実行に移すという、より本質的な業務にリソースを集中させることが可能になります。

 

高度なプロジェクト管理

 

Notion AIは、複雑化する現代のプロジェクト管理業務においても、単なる記録ツールを超えた強力なアシスタントとして機能します。従来のプロジェクト管理ツールが主に進捗状況の「記録」や「可視化」に焦点を当てていたのに対し、Notion AIはデータベースに蓄積された情報をもとに「分析」し、未来に向けた「提案」を行う領域まで踏み込みます。

例えば、プロジェクトの進捗報告や日々のタスク状況がNotionのデータベースに蓄積されている場合、AIに対して「現在の全タスクの進捗状況と期限に基づき、納期遅延の潜在的なリスクがあるタスクを3つ指摘して」といった指示を出すことができます。AIはデータを分析し、遅延の兆候があるタスクや、他の多くのタスクに影響を与えかねないボトルネックとなっているタスクを特定し、早期の問題発見を支援します。

また、チームメンバーの負荷管理にも応用できます。AIが各メンバーに割り当てられたタスクの数、見積工数、期限などを分析し、「Aさんのタスク負荷が今週特に高いため、タスクの一部をBさんに再割り当てすることを推奨します」といった、最適な人員配置に関する具体的な改善案を提示することも考えられます。

過去のプロジェクトデータからの学習と提案

Notion内に過去の成功したプロジェクトや失敗したプロジェクトのデータ（タスク分割の方法、かかった実績工数、発生した問題など）が豊富に蓄積されていれば、AIはそれらの情報を学習できます。そして、新しいプロジェクトを立案する際に、「過去の類似プロジェクト（プロジェクトX）の成功パターンに基づき、今回のプロジェクトでは以下のマイルストーン設定とタスク分割を推奨します」といった、データに基づいた精度の高い計画案を提示することも期待できます。

このように、Notion AIはプロジェクトマネージャーの経験や勘といった属人的なスキルを補完し、客観的なデータに基づいた意思決定をサポートします。これにより、管理業務の属人化を防ぎながら、プロジェクト全体の最適化と成功確率の向上に貢献します。

以下は、AIによるプロジェクト管理支援の具体的な活用イメージをまとめたものです。

AIによるプロジェクト管理支援の例 具体的な活用イメージ 期待される効果
リスク要因の特定 データベース内の進捗データやメンバー間のコメントから「遅延」「課題」「未決定」等のキーワードを検出し、リスク要因としてリストアップする。 問題の早期発見とプロアクティブな対応が可能になる。
リソース配分（人員配置）の提案 各メンバーの担当タスク数、見積工数、期限、現在のステータスを分析し、負荷が特定メンバーに集中している箇所を指摘、タスクの再配分を提案する。 チームの燃え尽きを防ぎ、リソースを平準化することで生産性を維持する。
ワークフローの改善案提示 過去の完了プロジェクトのデータを参照し、非効率だったプロセス（例：手戻りが多かったタスク）や、逆に効率的だったタスク分割の方法を分析し、改善案を提示する。 過去の教訓を活かし、プロジェクト運営プロセス自体を継続的に改善できる。
進捗レポートのドラフト自動生成 データベースの最新状況（完了タスク数、進行中タスク、遅延タスクなど）を基に、週次や月次の進捗レポートのドラフト（たたき台）をAIが自動で作成する。 マネージャーがレポート作成に費やす時間を削減し、分析や戦略立案により多くの時間を割けるようになる。

ただし、これらの高度な活用を実現するためには、AIが分析・学習するための正確なデータ（タスク、期限、担当者、工数など）がNotionデータベースに日々蓄積されていることが大前提となります。AIの提案は万能ではなく、あくまで人間のマネージャーが行う最終的な判断を支援するための材料である、という認識も大切です。

 

社内ナレッジの横断検索

 

多くの企業やチームにおいて、情報は単一の場所にまとまっているわけではなく、Slackでの日々のコミュニケーション、Google Drive上の共有ドキュメント、Notion内のプロジェクトページやWiki、GitHubの開発関連ドキュメントなど、様々なツールやプラットフォームに分散して保存されています。このような状況は「情報のサイロ化（情報がバラバラになること）」と呼ばれ、必要な情報を探すために多くの時間と労力が費やされる大きな原因となっています。

Notion AIは、この深刻な問題を解決するために、「エンタープライズサーチ」機能と「AIコネクター」を提供しています。これは、従来のNotion内検索を遥かに超える強力な機能です。

この機能の核心は、Notionワークスペース内の情報だけでなく、AIコネクターを通じて連携設定された外部アプリケーション（前述のSlack, Google Drive, Jira, GitHubなど）の情報も、一つの検索窓から横断的に検索できる点にあります。

使い方は非常にシンプルです。ユーザーはNotionの検索バー（または2025年以降に強化されたAIチャット機能）に、例えば「〇〇機能の仕様に関する、先月のSlackでの議論と、Google Drive内の最新の仕様書を教えて」といったように、**自然な言葉（日本語）**で質問を投げかけるだけです。

すると、Notion AIは連携された全てのツール（Notion, Slack, Google Driveなど）を一斉に検索し、質問に関連性の高い情報を見つけ出します。そして、最も注目すべき点は、単に関連ドキュメントのリンク一覧を提示するだけではないことです。AIは、見つけ出した複数の情報源（Slackのスレッド、Googleドキュメントの該当箇所、Notionのページなど）の内容を理解・統合し、質問に対する要約された回答として提示します。

情報探索の未来：AIが答えを直接提供

従来の検索：「関連しそうな資料のリスト」 → 人間が一つずつ開いて答えを探す

Notion AI：「質問に対する直接的な答え（要約）」＋「その根拠となった資料へのリンク」 → 人間は答えを即座に把握し、必要なら詳細を確認

この機能により、情報を探すために複数のツールを行き来し、それぞれの検索窓でキーワードを変えながら試行錯誤するといった、非効率な作業から解放されます。

特に、以下のような場面で絶大な効果を発揮します。

  • 新入社員のオンボーディング: 新しいメンバーが、社内ルール、過去のプロジェクト経緯、ツールの使い方などを調べる際に、AIに質問するだけで必要な情報源（NotionのWiki、過去のSlackスレッドなど）にたどり着けます。

  • 複雑な仕様変更の経緯調査: プロダクトマネージャーやエンジニアが、「なぜこの機能は現在の仕様になったのか？」を調べる際に、Notionの仕様書、Jiraのチケット、GitHubの議論を横断的に検索し、意思決定の背景を迅速に把握できます。

  • 過去の類似事例の参照: 営業担当者が新しい提案書を作成する際に、「過去に〇〇業界向けの類似提案事例はありますか？」とAIに尋ね、NotionやGoogle Drive内の過去資料を簡単に見つけ出すことができます。

社内に蓄積されたあらゆる「知」（ナレッジ）へのアクセス性が飛躍的に向上し、情報の属人化（特定の人しか分からない状態）を防ぎ、組織全体の知識活用レベルを底上げすることに大きく貢献します。

 

提案資料・レポートの自動作成

 

営業担当者、マーケティング担当者、コンサルタントなど、多くのビジネスパーソンにとって、提案資料や分析レポートの作成は、成果に直結する重要な業務であると同時に、非常に多くの時間と労力を要する作業でもあります。Notion AIは、この資料作成プロセスの特に**初期段階（情報収集と骨子作成）**を大幅に自動化・効率化し、作成者がより付加価値の高い部分に集中できるよう支援します。

例えば、新しいクライアントへの営業提案書を作成する前段階として、そのクライアントの**公開情報（IR情報、中期経営計画、最新ニュースなど）**を徹底的に調査し、理解することが不可欠です。しかし、これらの情報は企業のWebサイトやIR資料（PDFなど）に分散しており、量も膨大です。Notion AIを活用すれば、これらの長文資料のテキストをNotionページにコピー＆ペースト（またはインポート）し、AIに対して「このIR情報（決算短信）から、当社のサービス（例：AIによる業務効率化ツール）と親和性が高い可能性のある『将来の展望』や『経営課題』に関する記述を全て抜き出し、要約してください」といった具体的な指示を出すことができます。

AIは膨大なテキストの中から関連性の高い部分だけを瞬時に抽出し、簡潔なサマリーを提供します。ある企業の活用事例では、この初期リサーチと情報整理にかかる時間が、従来の手作業で2時間かかっていたところを、Notion AIの活用でわずか15分に短縮できたと報告されています。

また、2025年に導入された「リサーチモード」機能を使えば、Notion内の情報だけでなく、Web上の最新情報も参照しながら、競合他社の動向分析レポートのドラフト（下書き）を自動生成することも可能です。「競合企業A社とB社の、過去3ヶ月間の新製品リリースに関するプレスリリースと、それに対する市場の反応（Web上の評価など）を比較分析するレポートの骨子を作成してください」と指示すれば、AIが情報収集と基本的な比較分析を行い、レポートのたたき台を作成します。

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AIはあくまで「たたき台」作成のパートナー 🤝

ここで大切なのは、AIが生成するのはあくまで資料の「たたき台」や「ドラフト」であると認識することです。AIは情報収集や基本的な構成作成は得意ですが、そのクライアント特有の微妙なニュアンスを汲み取ったり、自社独自の戦略的な価値提案をゼロから生み出したり、読者の感情に深く訴えかけるような表現をしたりすることはまだ得意ではありません。

Notion AIの真価は、この「たたき台」作成という時間のかかる作業をAIに任せることで、人間が「クライアントが本当に抱えている課題は何か？」「自社ならではの独自の解決策（バリュープロポジション）は何か？」「どう伝えれば相手の心を動かせるか？」といった、より創造的で付加価値の高い思考に集中するための時間を生み出す点にあります。

結果として、資料作成にかかる時間が短縮されるだけでなく、人間が戦略的な部分に注力できることで、提案資料やレポートの「質」そのものの向上にも大きく貢献することが期待できます。

 

Slack・GitHub連携で効率化

 

前述の「社内ナレッジの横断検索」でも触れたように、Notion AIの「AIコネクター」機能は、単に過去の情報を検索するためだけのものではありません。チームが日常的に利用するSlack（コミュニケーションツール）やGitHub（開発プラットフォーム）といったツールとNotion AIを連携させることで、現在のワークフローそのものをより具体的に効率化し、チーム間の情報の分断を防ぐことができます。

 

Slackコミュニケーションの効率化とナレッジ化

 

多くのチームにとって、Slackは日々の議論や意思決定がリアルタイムで行われる中心的な場所です。しかし、その情報はフロー情報（流れやすく、蓄積されにくい情報）であるため、重要な議論や決定が後から見失われがちです。Notion AIとSlackを連携させることで、この問題を軽減できます。

  1. 長すぎるスレッドの即時要約: 参加していなかった、あるいは途中で追いきれなくなった重要なSlackのスレッド（一連の返信）がある場合、そのスレッドの内容をNotion AIに読み込ませ（URLを渡すかコピーするなどで）、「このSlackスレッドの主な論点と、最終的な結論（もしあれば）を要約して」と指示します。これにより、長文のやり取りを全て読まなくても、迅速に状況をキャッチアップできます。

  2. 未対応メンションの抽出: 情報量が多いワークスペースでは、自分宛ての重要なメンション（@自分）を見落としてしまうことがあります。Notion AIに「過去24時間で、私（@自分のSlack名）宛にメンションされたスレッドのうち、まだ私が返信していないものを洗い出して」といった指示を出すことで、対応漏れを防ぎ、重要なコミュニケーションを確実に拾い上げるサポートをしてくれます。

  3. 議論の状況確認: 特定のプロジェクトや機能について、「〇〇プロジェクトに関する最近のSlackでの主な決定事項や懸念事項を教えて」とNotion AIに質問すれば、関連する複数のチャンネルやスレッドを横断的に検索し、最新の状況を要点としてまとめてくれます。

 

GitHubとの連携による開発情報へのアクセス性向上

 

開発チームにとって、GitHubはコードリポジトリ（保管場所）であると同時に、Issue（課題管理）やPull Request（変更提案・レビュー）を通じて、仕様に関する詳細な議論や技術的な意思決定が行われる重要な場でもあります。Notion AIがGitHubと連携することで、エンジニア以外のメンバー（デザイナーやプロダクトマネージャーなど）も、これらの重要な開発情報にアクセスしやすくなります。

  1. 仕様変更の経緯や議論の確認: デザイナーやプロダクトマネージャーが、「この機能（〇〇）の現在の仕様について、背景にあるGitHubのIssueやPull Requestでの議論を要約して教えて」とNotion AIに指示すれば、Notionのドキュメントページ上で、技術的な意思決定の理由や経緯を把握できます。

  2. Figmaでは分からない実装詳細の把握: デザイナーが作成したデザイン（Figmaなど）だけでは表現しきれない、細かな実装仕様（例：特定のエラーが発生した時の表示、アニメーションの具体的な挙動、触覚フィードバックの有無など）について、エンジニアが過去に実装した際のGitHub上のコードや関連IssueをNotion AIに検索させ、「このコンポーネント（〇〇ボタン）のエラー時の挙動について、GitHubリポジトリから関連する実装詳細や議論を探して」と依頼することで、エンジニアに都度確認する手間を省き、自律的に情報を確認できる可能性が高まります（実際にダイニー株式会社の事例などで報告されています）。

  3. 技術ドキュメント作成の強力な支援: エンジニアが新しいAPIのドキュメントや技術仕様書をNotionで作成する際に、Notion AIに「GitHubの〇〇リポジトリにある△△のコードと関連するIssueを参照しながら、この機能の技術仕様書の下書きを作成して」と指示することで、実際のコードや議論に基づいた正確なドキュメント作成を効率化できます。

連携がもたらす最大の価値：サイロ化の解消と透明性の向上

Notion AIをSlackやGitHubといった日常業務に不可欠なツールと連携させることの最大の価値は、これまで各ツール内に閉じていた情報（コミュニケーション履歴や開発履歴）が分断・サイロ化するのを防ぎ、Notionという情報ハブを通じてチーム全体でアクセス可能にすることです。これにより、職種間の情報の透明性が向上し、コミュニケーションや確認作業にかかるコストが削減され、組織全体の生産性向上に大きく貢献します。

 

個人・応用Notion AI 活用事例

 

  • ブログ記事とSNS投稿の作成

  • 学習・リサーチでの活用法

  • 日々のタスク管理（GTD）

  • AIプロンプトの工夫とテクニック

  • データベース連携（AIプロパティ）

  • まとめ：Notion AI 活用事例

 

ブログ記事とSNS投稿の作成

 

Notion AIは、企業のビジネスシーンだけでなく、フリーランスのライター、ブロガー、コンテンツクリエイターといった個人の活動や副業としてのコンテンツ制作においても、非常に強力なアシスタントとして機能します。文章作成のアイデア出しから構成案作成、本文執筆の支援、さらにはSEO対策の提案まで、コンテンツ制作プロセス全体を効率化し、公開までの時間を大幅に短縮する手助けをします。

 

ブログ記事作成の支援フロー

 

Notion AIを使ってブログ記事を作成する際の、具体的なステップと活用例を紹介します。

  1. キーワードとテーマの選定・アイデア出し: 書きたい記事の大まかなテーマ（例：「Notion 効率化」）はあっても、読者に響く具体的な切り口やキーワードが見つからないことがあります。この段階でAIは役立ちます。

    • プロンプト例: 「『Notion 効率化』をテーマにしたブログ記事のアイデアを10個提案してください。ターゲット読者はNotionを使い始めたばかりの初心者です。」

    • AIの応答（想定）: 「1. Notion初心者が最初に覚えるべきショートカット10選」「2. データベースを使わないNotionのシンプルなタスク管理術」「3. Notion Webクリッパーを使った情報収集術」…といった具体的なアイデアをリストアップしてくれます。

  2. 構成案（アウトライン）の自動生成: 書きたいテーマとタイトル（仮）が決まったら、記事の骨格となる構成案を作成させます。

    • プロンプト例: 「『Notion初心者が最初に覚えるべきショートカット10選』というタイトルで、SEO（検索で見つけてもらいやすくすること）を意識したブログ記事の構成案（見出し構成）を作成してください。導入、カテゴリ別ショートカット紹介（例：基本操作、テキスト編集、ブロック操作）、まとめ、を含めてください。」

    • AIの応答（想定）: AIは論理的な流れを持つ見出し（H2, H3）のリストを提案してくれます。この骨子があるだけで、執筆のハードルは劇的に下がります。

  3. 本文の執筆支援（ドラフト作成）: 作成した構成案の各見出しに対して、AIに本文の下書きを作成させることができます。

    • プロンプト例: 「上記構成案の『基本操作ショートカット』の見出し部分について、初心者にも分かりやすく、具体的な操作方法（キーボードの絵文字など）を交えながら、約300文字程度で解説文を作成してください。」

    • AIの応答（想定）: AIが指示に基づいた解説文を生成します。これをベースに、自分の言葉で補足したり、スクリーンショット画像を追加したりして、内容を充実させていきます。

  4. SEO最適化されたタイトルの提案: 記事全体が完成したら、読者の興味を引き、かつ検索エンジンにも評価されやすいタイトルをAIに考えさせます。

    • プロンプト例: 「この記事（完成した本文をAIに認識させる）の内容に基づき、読者のクリックを促し、SEOにも効果的なタイトル案を10個提案してください。32文字以内でお願いします。」

 

SNS投稿文（X, Instagramなど）の作成支援

 

ブログ記事だけでなく、より短いテキストが求められるSNS（ソーシャルメディア）の投稿文作成も効率化できます。

  • 投稿文案の自動生成:

    • プロンプト例: 「当社の新製品『スマートマグカップ』の発売告知を、Instagram用のキャプションとして作成してください。主な特徴は『温度が一定に保てる』『アプリで色が変わる』です。絵文字を効果的に使い、ターゲットである20代女性に響くような、親しみやすいトーンでお願いします。ハッシュタグも5個提案してください。」

    • AIの応答（想定）: AIがプラットフォームの特性（インスタグラムなら共感やビジュアル訴求）とターゲット層を考慮した投稿文案を複数パターン提案してくれます。

  • ブログ記事のコンテンツ再利用（リパーパス）:

    • 作成したブログ記事のURLや本文をNotion AIに渡し、「この記事の要点を3つに絞り込み、X（旧Twitter）で3回に分けて投稿するための連続ツイート文案を作成してください。各ツイートは140字以内で、読者が元記事のリンクをクリックしたくなるように工夫してください。」と依頼します。

    • これにより、一つのコンテンツ（ブログ記事）を効率的に複数のプラットフォームに展開（コンテンツの再利用）し、より多くの読者に情報を届けることができます。

AI時代ライターに求められる品質担保の重要性 🖋️

AIが文章作成を支援してくれるからこそ、コンテンツの品質担保はこれまで以上に人間の重要な役割となります。AIが生成した文章は、あくまで精度の高い「下書き」や「たたき台」に過ぎません。

  • 情報の正確性（ファクトチェック）: AIは時として、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を生成します。AIが提示した情報（特に統計データ、専門知識、固有名詞など）が正確かどうかを、信頼できる情報源で必ず確認する必要があります。
  • 独自性（E-E-A-T）の付加: AIが生成した一般的な情報だけでは、読者の心には響きませんし、検索エンジンからの評価も得られにくくなります（E-E-A-T: 経験・専門性・権威性・信頼性）。そこに、あなた自身の具体的な経験、独自の視点や考察、専門家としての知見を加筆・修正することで、初めて価値のあるオリジナルコンテンツが完成します。

AIに「作業」を任せ、人間は「思考」や「創造」、「品質管理」といった、より付加価値の高い部分に集中する。これが、Notion AIを活用したコンテンツ制作の理想的な姿と言えます。

 

学習・リサーチでの活用法

 

Notion AIは、ビジネスシーンだけでなく、学生の学習や社会人のスキルアップ、日常的なリサーチ（情報収集・分析）のプロセスにおいても、非常に強力な学習パートナーとして機能します。大量の情報を効率的にインプットし、整理し、理解を深め、さらにはアウトプット（レポート作成など）するまでの一連の流れを、Notionという一つのプラットフォーム上でシームレスにサポートします。

 

1. 講義ノートや専門書の要点を瞬時に把握（インプット効率化）

 

学習において、教科書、専門書、講義資料、オンライン記事など、大量のテキスト情報を読み解き、インプットすることは基本ですが、時間がかかります。

  • 講義ノートの整理: 授業中に急いでとったラフなメモや、音声認識でテキスト化しただけのノートをNotionページに貼り付け、「この講義ノートの主要なトピックを3つ挙げ、それぞれの要点を箇条書きで整理して」や「このノートから重要なキーワードを10個リストアップして」と指示します。AIが情報を構造化してくれるため、復習しやすい形に瞬時に整えることができます。

  • 専門書・論文の超長文要約: 難解な専門書の一章や、数十ページにわたる学術論文のテキスト（またはPDFからコピーしたテキスト）をNotion AIに読み込ませ、「この論文（テキスト）の『研究目的』『使用した手法』『主な結論』『今後の課題』をそれぞれ簡潔に要約して」と具体的に指示します。これにより、まずは論文の全体像と核心部分を素早く掴むことができ、詳細を精読すべきかどうかの判断や、内容理解の助けとなります。

 

2. 専門用語の即時解説（理解の深化）

 

学習を進める中で、分からない専門用語や概念に出くわすたびに、ブラウザを開いて検索するのは集中力を削ぐ原因になります。

  • プロンプト例: Notionのページ上で分からない用語（例：「マテリアルズ・インフォマティクス」）が出てきたら、その単語を選択してAIを呼び出し、「『マテリアルズ・インフォマティクス』という専門用語について、この分野を初めて学ぶ初心者にも分かるように、具体的な例えを交えて解説してください」と指示します。

  • 効果: AIがその場で平易な言葉での説明（例：「AIを使って新しい材料（マテリアル）を効率的に見つけ出す技術のことだよ。料理のレシピ開発で、AIが最高の組み合わせを予測するのに似ているかもね。」といった形）を生成します。学習の流れを中断することなく、疑問をその場で解消できます。

 

3. 語学学習（翻訳・添削・練習）

 

Notion AIは多言語翻訳に対応しているため、語学学習ツールとしても非常に優秀です。

  • 高精度な翻訳: 学習中の言語（例：英語）で書かれたニュース記事や文献を読んでいて分からない箇所を選択し、「日本語に翻訳して」と指示するだけで、文脈を踏まえた自然な日本語訳をすぐに確認できます。

  • ライティング添削: 自分で作成した英作文や、ビジネスメールの下書き（他言語でも可）をNotionに入力し、「この英文エッセイの文法的な誤りを全て修正し、より自然でアカデミックな表現があれば5箇所提案してください」と依頼します。AIが文法チェッカーとして機能するだけでなく、表現を豊かにするためのフィードバックもくれるため、ライティング能力の向上に役立ちます。

  • 練習問題の作成: 「TOEIC Part 5形式の文法問題を10問作成して。解答と解説もつけて」といった指示で、AIにオリジナルの練習問題を作らせることも可能です。

 

4. レポート・論文作成の強力な支援（アウトプット効率化）

 

前述の通り、AIはレポートや論文作成時の論点整理やアウトライン（構成案）の作成を支援します。

  • プロンプト例: 「『再生可能エネルギーの普及における課題』というテーマで、3000字程度の大学レポートを作成したい。主要な論点（例：経済的側面、技術的側面、政策的側面）を整理し、推奨される構成案（序論・本論・結論）を提案してください。」

  • 効果: AIが提示した論理的な骨子（たたき台）を基に、自分でリサーチした具体的なデータや事例、独自の考察を肉付けしていくことで、ゼロから構成を考えるよりも遥かに効率的に、かつ質の高いレポート作成を進めることができます。

学習効率を最大化する「インプット ⇔ アウトプット」の好循環 ♻️

Notion AIを学習・リサーチに活用する最大のメリットは、インプット（要約、翻訳、解説）とアウトプット（ノート整理、レポート作成、添削）の両方を、Notionという一つのプラットフォーム上でシームレスに行える点です。

AIで情報を効率的にインプットし、インプットした情報を基にAIの支援を受けながら自分の考えをアウトプットとしてまとめ、さらにそのアウトプットをNotionのデータベースに蓄積していく…。この学習の好循環をNotion AIが強力にサポートすることで、学習効率と理解度を飛躍的に高めることが期待できます。

 

日々のタスク管理（GTD）

 

Notion AIは、個人の日々の雑多なタスクを効率的に管理し、実行に移すための強力なサポーターとしても機能します。特に、「GTD（Getting Things Done）」メソッドのような、体系的なタスク管理術を実践しようとする際に、その管理・運用コストを大幅に引き下げ、挫折しにくくする効果が期待できます。

 

GTDメソッドとは？

 

GTD（ジーティーディー）とは、デビッド・アレン氏が提唱したタスク管理の手法で、「Getting Things Done（物事をやり遂げる）」の略です。この手法の核心は、「頭の中にある『気になること（タスク、アイデア、やるべきこと）』を、信頼できる外部システムにすべて書き出す（収集する）ことで、頭をスッキリさせ、今やるべきことだけに集中できる状態を作る」という点にあります。

GTDは主に「収集」「見極め」「整理」「更新」「選択」の5つのステップで構成されますが、Notionの柔軟なデータベース機能は、このGTDのシステム（インボックス、プロジェクトリスト、次の行動リストなど）を構築するのに非常に適しています。そして、Notion AIは、これらのステップ、特に「見極め」と「整理」のプロセスをAIが支援することで、GTDの運用をさらにスムーズにします。

 

1. 曖昧な「収集」タスクを「次の一歩」に具体化

 

GTDの第一歩は「収集（Capture）」ですが、インボックスには「〇〇プロジェクトのこと」「△△さんへの返信」といった曖昧なメモが溜まりがちです。これらを「見極め（Clarify）」のステップで具体的な行動に落とし込むのは、意外と頭を使う作業です。

  • Notion AIの活用:

    • インボックス（Notionのデータベースやページ）に入れた曖昧なタスク（例：「今週末のイベント準備」）に対して、AIを呼び出し、「『今週末のイベント準備』を完了するために必要な、具体的なサブタスクをToDoリストとして全て洗い出して」と指示します。

    • AIの応答（想定）: AIは「会場の予約確認」「参加者へのリマインドメール送信」「資料の印刷」「備品の買い出し」といった、実行可能なレベルの具体的なサブタスクに分解して提案してくれます。これにより、漠然とした「やること」が明確な「次の一歩」に変わります。

 

2. タスクの自動分類と「整理」の効率化

 

「見極め」で具体的になったタスクは、「整理（Organize）」のステップで、適切なコンテキスト（例：「@PC」「@電話」「@外出先」）やプロジェクトごとに分類し、それぞれのリストに振り分ける必要があります。この作業もAIがサポートできます。

  • Notion AIの活用:

    • タスク管理データベースに「AIカスタム自動入力プロパティ」（後述）を設定しておきます。

    • プロンプト例: 「タスク名と詳細説明を読み、内容が『PCでの作業』なら @PC、『電話連絡』なら @電話、『外出が必要』なら @外出先、それ以外なら @自宅 というコンテキストタグを自動で付与して」と設定します。

    • 効果: 新しく追加したタスクやインボックスから移動してきたタスクに対して、AIが自動でコンテキストタグを判断し、付与してくれます。これにより、手動での分類・整理の手間が大幅に削減されます。

 

3. 「優先順位付け」の客観的な提案

 

GTDでは、状況に応じて「次に取るべき行動」を選択しますが、タスクが多数あると、どれから手をつけるべきか判断に迷うことがあります。

  • Notion AIの活用:

    • Notion AIのQ&A機能（チャット）に、「今日やるべきタスク（データベース内の情報）を、『期限』と『重要度』（タスク内容のキーワードなどからAIが推定）を考慮して、優先順位が高い順に5つリストアップして」と依頼します。

    • 効果: AIが客観的な情報（期限やキーワード）に基づいて優先順位を提案してくれるため、感情や直感だけに頼らず、より合理的に「今やるべきこと」を選択する手助けとなります。

AIはGTDの「管理コスト」を下げ、継続を助ける 🏃‍♂️

GTDメソッドは非常に強力ですが、そのシステムを維持・運用するためには、定期的なレビューやタスクの整理といった管理作業（オーバーヘッド）がどうしても発生します。この「管理が面倒」というのが、GTDが続かない大きな理由の一つです。

Notion AIは、GTDの運用における「見極め（タスクの具体化）」や「整理（分類・タグ付け）」「更新（レビュー時の状況把握）」「選択（優先度提案）」といった、頭を使ったり時間がかかったりする管理作業の一部を自動化・支援してくれます。これにより、GTDシステムを維持するための心理的・時間的なコストが下がり、挫折しにくくなり、結果としてGTDの恩恵（頭がスッキリし、やるべきことに集中できる状態）を享受しやすくなるのです。

 

AIプロンプトの工夫とテクニック

 

Notion AIの性能を最大限に引き出し、その活用事例を成功させるためには、AIへの指示、すなわち「プロンプト」の作り方（プロンプトエンジニアリング）が非常に大切です。AIは、入力された指示を文字通りに解釈しようとしますが、指示が曖昧であれば、AIも曖昧な、あるいは期待と異なる結果しか返すことができません。逆に言えば、明確で質の高いプロンプトを与えることができれば、AIは驚くほど的確で有用なアウトプットを生成してくれます。

ここでは、Notion AIからより良い結果を得るための、基本的かつ効果的なプロンプトの工夫とテクニックをいくつか紹介します。

 

1. 具体的かつ明確な指示を出す（基本中の基本）

 

AIに何をしてもらいたいのかを、できるだけ具体的に、明確に記述することが最も重要です。

  • 悪い例 ❌（曖昧）:

    • 「レポートを書いて」

    • 「この記事をまとめて」

    • 「メールを作成して」

  • 良い例 ✅（具体的）:

    • 「『2025年上半期の営業成績向上のための分析レポート』の構成案を、主要な見出しと各セクションで触れるべき要点を含めて作成してください」

    • 「この記事の要点を、Notionを初めて使う初心者にも分かりやすい言葉で、3つの箇条書きにして要約してください」

    • 「顧客の[顧客名]様宛に、[商品名]の納期が3日遅延することをお詫びするメール文面を、丁寧なビジネストーンで、約300字程度で作成してください」

指示に含めるべき要素 具体例
役割 (Role) 「あなたは経験豊富なマーケティング担当者です」
目的 (Objective) 「読者の購買意欲を高めるため」
対象 (Target) 「30代の働く女性向けに」
形式 (Format) 「箇条書きで」「表形式で」「メールの文面で」「マークダウンで」
トーン (Tone) 「親しみやすく、絵文字を交えて」「フォーマルで、専門的に」
制約 (Constraints) 「500文字以内で」「3つのポイントに絞って」「専門用語は避けて」

 

2. コンテキスト（文脈）を十分に提供する

 

AIは、指示の背景にある文脈や前提条件を知ることで、より的確な応答が可能になります。

  • 対象読者の指定: 「専門家向けに、技術的な詳細を含めて」「小学生にも分かるように、簡単な言葉で」

  • 目的の明確化: 「これはクライアントへの公式な提案資料の一部です」「これはチーム内でのアイデア出し用のメモです」

  • 参考情報の提供:

    • Notionページ参照（@メンション）: これがNotion AIならではの強力なテクニックです。プロンプト内で **@** に続けて特定のNotionページをメンション（リンク）すると、AIはそのページの内容を参照して指示を実行します。

      • プロンプト例: 「@過去の議事録 ページの内容を参照して、今回のプロジェクトで決定済みの事項をリストアップして」「@社内用語集 ページを参照して、この記事内の専門用語が用語集の定義と一致しているか確認し、違っていれば修正して」

    • テキストの貼り付け: 「以下の顧客フィードバックを分析して：[フィードバック内容を貼り付け]」

 

3. 段階的なアプローチ（対話による改善）を採用する

 

一度の完璧なプロンプトで全てを終わらせようとするのではなく、AIと対話を繰り返しながら、段階的に結果を洗練させていく方法も非常に有効です。

  1. Step 1（アイデア出し）: まず、AIに大まかなアイデアや構成案を出させます。（例：「新サービスのアイデアを10個出して」）

  2. Step 2（深掘り）: AIの提案の中から良さそうなものを選び、さらに深掘りさせます。（例：「その中の3番目のアイデアについて、ターゲット顧客と主な提供価値を詳しく説明して」）

  3. Step 3（精緻化）: さらに具体的な指示を与えて、内容を整えさせます。（例：「そのアイデアを基に、企画書の『1. サービス概要』部分のドラフトを作成して」） Notion AIでは、生成された結果の下にある入力欄から、連続して追加の指示を与えることができます。

 

4. AIブロックやテンプレートを活用する

 

毎回プロンプトをゼロから考えるのは大変です。Notionには、プロンプト作成を効率化する機能が備わっています。

  • カスタムAIブロック: 「/ai」コマンドで「カスタムAIブロック」を作成し、「このページの本文を要約して、重要なアクションアイテムを3つ抽出する」といった、よく使う定型的なプロンプトを保存しておくことができます。これにより、次回からはそのAIブロックの「生成」ボタンをクリックするだけで、同じ処理を簡単に実行できます。

  • スマートテンプレート（データベース）: Notionのデータベーステンプレート内にAIプロパティやAIブロックをあらかじめ組み込んでおくことができます。例えば、「営業提案書テンプレート」を作成する際に、「@クライアント情報 ページを参照して、提案の背景を作成する」というAIブロックを埋め込んでおくことができます。

プロンプト作成は「AIを育てる」スキル 👨‍🔬

優れたプロンプトを作成することは、AIを自分専用の優秀なアシスタントとして「育てる」または「調教する」作業に似ています。最初はうまくいかず、期待外れの結果が返ってくるかもしれません。しかし、そこで「使えない」と諦めるのではなく、「なぜ意図が伝わらなかったのか？」「どう指示（プロンプト）を修正すれば、AIは自分の意図をより深く理解し、期待以上の成果を返してくれるだろうか？」と、試行錯誤を繰り返すプロセス自体を楽しむ姿勢が大切です。

AIが生成した内容は、そのまま鵜呑みにせず、必ず自分の目で確認し、修正・改善を加えるという最終的な品質管理は人間が行う、という意識も忘れてはなりません。AIを便利な道具として使いこなし、思考を加速させるための「プロンプト力」は、今後のビジネスパーソンにとって重要なスキルの一つとなると考えられます。

 

データベース連携（AIプロパティ）

 

Notion AIの数ある活用事例の中でも、他の多くのAIツールと一線を画す、最も強力でNotionならではと言える機能が、データベース機能との深い連携です。これは、データベースの「列（プロパティ）」の一種としてAI機能を組み込むことができる、「AIプロパティ（公式には「AIカスタム自動入力」などと呼ばれる）を通じて実現されます。

この機能を使いこなすことで、Notionデータベースを単なる情報の「入れ物」から、入力された情報をAIが**自動的に「処理・活用」**し、新たな価値を生み出すインテリジェントなシステムへと進化させることが可能になります。

 

AIプロパティとは？

 

AIプロパティは、Notionデータベースに追加できる特殊なプロパティタイプです。通常のプロパティ（例：テキスト、数値、日付、セレクトなど）が人間による手動入力を基本とするのに対し、AIプロパティは、そのセルの値（内容）をAIが自動で生成します。

AIが値を生成する際、AIは同じ行（つまり、同じデータベースページ）にある他のプロパティの情報（例：タスク名、期限、ステータス）や、そのページの本文コンテンツ全体を**参照情報（コンテキスト）として読み取ることができます。そして、プロパティ作成時にあらかじめ設定された指示（プロンプト）**に基づいて、参照した情報を処理し、結果をAIプロパティのセルに自動で入力します。

 

具体的な活用事例

 

このAIプロパティを使うことで、これまで手作業で行っていた多くの情報整理・加工タスクを自動化できます。

  1. 議事録データベースでの「自動要約」と「タスク抽出」:

    • 設定: 議事録を管理するデータベースに、「AI要約」と「AIタスク抽出」という2つのAIプロパティ（カスタム自動入力）を追加します。

    • プロンプト:

      • 「AI要約」プロパティには、「このページの本文コンテンツを読み、会議の主要な決定事項と議論のポイントを、3つの箇条書きで簡潔に要約してください」と設定します。

      • 「AIタスク抽出」プロパティには、「このページの本文コンテンツから、発生した**タスク（ToDo）**を『担当者: [タスク内容] (期限: [期限])』の形式で全てリストアップしてください。不明な点は『要確認』と記載してください」と設定します。

    • 効果: 会議終了後、議事録の本文（あるいはAIミーティングノートの文字起こしテキスト）をページに入力（または貼り付け）して保存するだけで、AIが自動的にその会議の要約と発生タスクを対応するプロパティ欄に生成してくれます。データベースをテーブルビューなどで一覧表示すれば、各会議の要点や発生タスクが一目瞭然となり、情報共有とタスク管理の効率が飛躍的に向上します。

  2. タスク管理データベースでの「自動カテゴリ分類」と「優先度判定」:

    • 設定: タスク管理データベースに、「AIカテゴリ」（セレクトプロパティと連携可）と「AI優先度」（セレクトプロパティと連携可）というAIプロパティを追加します。

    • プロンプト:

      • 「AIカテゴリ」には、「タスク名と詳細説明の内容を読み、タスクの種類として最も適切なものを『営業関連』『開発関連』『マーケティング関連』『人事関連』『その他』の中から一つ選んで判定してください」と設定します。

      • 「AI優先度」には、「タスク名、詳細説明、および『期限』プロパティの情報を総合的に考慮し、緊急度と重要度から判断して、優先度を『高』『中』『低』のいずれかで判定してください。期限が3日以内の場合は原則『高』としてください」と設定します。

    • 効果: 担当者が新しいタスクを入力するだけで、AIがその内容を解釈し、カテゴリ分類や優先度の一次判断を自動で行ってくれるため、タスクの整理・仕分けにかかる手間と時間を大幅に削減できます。

  3. 読書メモ・文献管理データベースでの「キーワード抽出」:

    • 設定: 読書メモや学術論文を管理するデータベースに、「AIキーワード」というAIプロパティを追加します。

    • プロンプト: 「このページの『感想・考察』プロパティの内容と、本文コンテンツ（Webクリッパーで保存した記事など）から、この文献のテーマを象徴する重要なキーワードを5つ抽出して、カンマ区切りでリストアップしてください」と設定します。

    • 効果: 膨大な読書記録や文献データが増えても、AIが抽出したキーワードプロパティを使って、関連するテーマの情報を後から簡単に検索・分類・参照できるようになります。

AIプロパティを使いこなす上での重要ポイントと注意点

  • 🔑 プロンプトの精度が鍵: AIが期待通りの処理を行うかどうかは、AIプロパティに設定する指示（プロンプト）の明確さと具体性に大きく依存します。「どのように判断してほしいのか」「どのような形式で出力してほしいのか」を、AIが理解できるように記述する必要があります。期待通りの結果が得られない場合は、プロンプトを修正し、試行錯誤することが不可欠です。
  • 🔄 更新タイミングの制御: AIプロパティは、参照元の情報（例：ページ本文）が変更された際に自動で再生成（更新）するように設定（Autofill all pages）することも、手動で更新（セル内の生成ボタンをクリック）することも可能です。自動更新は便利ですが、意図しないタイミングで上書きされる可能性もあるため、用途に応じて適切な設定を選ぶ必要があります。
  • 💰 コスト（利用量）への意識: AIプロパティの自動生成も、Notion AIの利用回数（無料プランの場合）または利用量（有料プランでの内部的な上限）としてカウントされます。そのため、何千ものアイテム（ページ）が存在する巨大なデータベースに対してAIプロパティを一斉に実行（または自動更新設定に）すると、大量のリソース（またはコスト）を消費する可能性があります。導入時は小規模なデータベースで試すなど、コスト意識を持つことも大切です。

AIプロパティによるデータベース連携は、Notion AIの活用事例の中でも特に業務プロセスの自動化と情報活用の高度化に直結する、非常に強力な機能です。日常的に行っている定型的な情報整理や入力作業に多くの時間を取られている場合、このデータベース連携機能を活用することで、あなたのNotionワークスペースは、単なる情報の「保管庫」から、情報を「能動的に処理・活用」してくれるインテリジェントな業務システムへと進化させることができるでしょう。

 

まとめ：Notion AI 活用事例

 

この記事では、Notion AIを単なる文章作成ツールとしてではなく、業務や学習、個人の生産性を飛躍的に向上させるための強力なパートナーとして活用するための、多様な事例やテクニックを深掘りしてきました。ビジネスシーンにおける議事録の効率化から、個人利用での学習支援、さらにはプロンプトの工夫やデータベース連携といった応用的な使い方まで、Notion AIが持つポテンシャルの一端をお伝えできたかと思います。

Notion AIは、Notionという万能なワークスペースと深く統合されているがゆえに、他のAIツールにはないユニークな価値を提供します。それは、情報を「作成」するだけでなく、「整理」し、「検索」し、「分析」し、「自動化」するプロセス全体を、シームレスに支援できるという点です。

最後に、本記事で紹介したNotion AI 活用事例の重要なポイントを、これからのアクションに繋げるためのまとめとして箇条書きで振り返ります。

  • 議事録作成は「AIミーティングノート」で音声からテキスト化・要約・タスク抽出まで自動化

  • プロジェクト管理ではAIがリスク分析やリソース配分提案などマネージャーの意思決定を支援

  • 社内ナレッジ検索は「エンタープライズサーチ」でNotion外のツール（Slack等）も横断検索

  • 提案資料やレポート作成はAIに情報収集やドラフト作成を任せ人間は戦略部分に集中

  • Slack連携でコミュニケーションの要約や未返信の抽出が可能

  • GitHub連携でエンジニア以外のメンバーも開発仕様や議論の経緯を把握可能

  • ブログ記事やSNS投稿ではAIが構成案作成、SEOタイトル提案、本文執筆を支援

  • 学習・リサーチではAIによる専門用語解説、長文要約、語学添削が効率化を促進

  • 日々のタスク管理（GTD）においてAIはタスクの分解、自動分類、優先度付けをサポート

  • AIの性能を引き出す鍵は「具体的」かつ「文脈」を考慮したプロンプト作成技術

  • よく使うプロンプトは「AIブロック」や「スマートテンプレート」で再利用する

  • Notion AIの真価は「データベース連携（AIプロパティ）」にあり、自動要約や分類が強力

  • AIプロパティの活用はプロンプト設計と更新タイミングの管理が重要

  • AIが生成した内容は鵜呑みにせず必ず人間によるファクトチェックと品質担保を行う

  • Notion AIは業務効率化の強力なツールだが万能ではなく得意分野での活用が鍵

-Notion AI