NotionがGPT-4.1やClaude 3.7を採用しました。この動向によってAI業界では、また新たに大きな革命が起こると予測されます。この記事では、最新の大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4.1やClaude 3.7を積極的にワークスペースへ統合し始めたNotionの動向を詳しく解説します。
NotionがAI統合を急ぐ理由とは？
生産性向上ツールとして急速に普及したNotionは、従来の「情報整理・コラボレーション」から、さらに一歩踏み込んだAI統合型ワークスペースへと進化を遂げています。
2025年5月、NotionはOpenAIの最新大規模言語モデルGPT-4.1とAnthropicのClaude 3.7をワークスペースに組み込むと発表しました。この動きは、AIによる業務自動化や知的生産の最前線を象徴するものです。
背景は企業向けプロダクティビティ市場が過熱している現状
背景にあるのは、AI技術の急速な進歩と、それに追随する形で企業向けプロダクティビティ市場が過熱している現状です。
OpenAIやAnthropic自身がチャットプラットフォームに生産性機能を搭載し始めている中、Notionは「異なるAIモデルを自在に切り替えて使える」プラットフォームという独自のポジションを打ち出しました。これは単なるAI活用の枠を超え、ユーザーが自社の業務やチーム特性に合わせて最適なAIを選択できる柔軟性を提供するものです。
また、Notionは自社独自のAIモデルも開発・組み込みを進めており、外部パートナーのモデルと組み合わせることで、より高精度かつ用途特化型のAI体験を実現しています。単なる「AI搭載」ではなく、「どのAIを、どのタスクで、どのように使うか」をユーザー自身が選択できる設計思想が、Notionの新たな競争力となっているのです。
GPT-4.1とClaude 3.7の特徴と使い分け
このたびNotionに組み込まれたGPT-4.1とClaude 3.7は、いずれも最先端の大規模言語モデルですが、その設計思想や得意分野には明確な違いがあります。
GPT-4.1は、OpenAIが開発した新世代のLLMで、主に自然言語処理や対話生成に秀でている一方、いわゆる「推論型」のモデルではありません。対してAnthropicのClaude 3.7は、通常の大規模言語モデル機能に加え、複雑な推論や多段階の検討を要するタスクにも対応できる「ハイブリッド型」モデルです。
推論型モデルは、より深い論理的思考を伴う回答や、複数のシナリオを比較検討しながら答えを導き出す能力に優れています。ただし、その分だけ応答速度が遅くなることが多く、会議メモの自動生成や大量データの高速検索といった「スピード重視の業務」には必ずしも最適とは限りません。
NotionのAIエンジニアリングリードであるSarah Sachs氏は、「正確性、安全性、プライバシーを損なわず、エンタープライズ用途に求められる高速な応答を実現すること」が最大の設計目標だったと語ります。実際、Notionでは社内利用や信頼できるテスターからのフィードバックをもとに、各モデルを独自にファインチューニング（最適化）し、Notion特有の情報検索やドキュメント作成タスクに特化させているのです。
AIによる会議メモ・リサーチ・エンタープライズ検索の進化
NotionのAI統合がもたらす最大の変化は、「ドキュメント作成・情報管理ワークフローの劇的な効率化」にあります。その代表例が「AI会議メモ」機能です。ユーザーがNotionをカレンダーに連携すると、AIが自動で会議内容を記録し、要点を整理したメモを生成してくれます。さらに、会議に参加できなかったメンバーも、後からAI生成のメモにアクセスできるため、情報共有の手間が大幅に削減されます。
「エンタープライズ検索」機能
また、「エンタープライズ検索」機能では、Slack、Microsoft Teams、GitHub、Google Drive、Sharepoint、Gmailなど、さまざまな業務アプリを横断して情報を検索できます。
Notion AIは組織内のドキュメントやデータベース、連携済みアプリの情報を総合的に解析し、ユーザーが求める情報を素早く抽出します。
リサーチモード
さらに、「リサーチモード」では、アップロード済みの資料やウェブ検索結果などを横断的に分析しながら、AIがドキュメントの下書きを自動生成。必要に応じて、情報源へのリンクや要点の整理も行い、下書き作業の工数を大きく削減します。
これにより、情報収集からアウトプット作成までの流れが一気通貫で完結し、従来の「複数ウィンドウを行き来する手間」や「文脈の切り替えストレス」も大幅に低減されます。
モデルの選択肢がもたらす「自分仕様」のAI活用
Notionのもう一つの大きな特徴は、ユーザーがGPT-4.1とClaude 3.7を「用途や好みに応じて選べる」点です。たとえば、より自然な会話やクリエイティブな文書作成にはGPT-4.1、論理的な説明や複雑な調査にはClaude 3.7、といった使い分けが可能です。
実際、Notion内部には、エンジニア向けの「より高度なコーディング支援」や、ビジネスユーザー向けの「迅速なデータ取得・分析」など、さまざまな業務ニーズがあります。AIモデルの切り替えは、チャットウィンドウやワークスペース内でワンクリックで実現でき、作業内容やチームの特性に応じた最適なAI体験を提供します。
今後はさらに多様なAIモデルの追加も予定されており、ユーザーは「より会話的なAI」「より速い応答」「より専門的な知識」など、用途ごとに最適なAIを選択できるようになります。これは、AIによる「一律の自動化」ではなく、「個々の現場に最適化された知的生産」を実現するための大きな一歩といえるでしょう。
NotionによるAI統合：まとめ
NotionのAI統合は、情報整理やドキュメント作成だけでなく、会議メモの自動生成や複数アプリ横断のエンタープライズ検索、リサーチからアウトプットまでの全自動化といった、知的生産の新しい常識を提案しています。
AIモデルの選択肢を広げることで「その人の、その現場にあったAI活用」を可能にし、誰もが自分仕様のワークフローを設計できる時代が始まったと言えます。
AI活用の成否は「どのAIを、どう使うか」にかかっています。Notionの新戦略は、そのヒントと実践例を私たちに提示してくれます。今後もAIの進化とともに、ワークスペースのあり方は劇的に変化していくことでしょう。今こそ、AIを味方に「新しい働き方」を実現する絶好のタイミングです。
