Notion AIで簡単データベース作成!2025年最新機能と使い方徹底解説

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データベース作成は重要だとわかっていても、「どこから始めればいいかわからない」「設定が複雑で時間がかかる」という悩みを抱えていませんか?

従来のデータベース作成では、プロパティの設定、ビューの構築、データの分類など、多くの手作業と専門知識が必要でした。しかし、Notion AIのデータベース作成機能により、自然言語での指示だけで実用的なデータベースを構築できるようになっています。

本記事では、Notion AIを使ったデータベース作成の具体的な方法から実践的な活用例まで、実際に役立つ情報をわかりやすく解説します。

Notion AIのデータベース作成機能とは?

AI支援によるデータベース構築

Notion AIのデータベース作成機能は、自然言語での指示や既存のデータをもとに、適切なプロパティとビューを持つデータベースを自動で構築するAI機能です。2025年現在、この機能はビジネスプラン以上で利用可能となっています。

従来の手動作成との違い

従来の手動作成

  • プロパティタイプの選択に時間がかかる
  • ビュー設定の最適化が困難
  • データ構造の設計に専門知識が必要

Notion AIでの作成

  • 目的を伝えるだけで適切な構造を提案
  • 一般的な使用パターンに基づいたビューを自動生成
  • 後から調整・カスタマイズが可能

2025年の主要機能

自然言語でのデータベース生成「顧客管理用のデータベースを作りたい」のような指示で、連絡先、会社名、ステータスなどの適切なプロパティを持つデータベースを生成します。

既存データからの構造化リスト形式のテキストやスプレッドシートのデータを、構造化されたNotionデータベースに変換できます。

ワンクリックセットアッププロジェクト管理、タスク管理、ナレッジベースなど、用途に応じたテンプレートベースのデータベースを即座に構築できます。

データベース作成の具体的な使い方

基本的な作成手順

方法1: 自然言語での指示

  1. 新しいNotionページを開く
  2. 「/」コマンドを入力
  3. 「AIに聞く」を選択
  4. 「プロジェクトのタスク管理用データベースを作成してください」のように指示

方法2: 既存データからの生成

  1. リスト形式のデータをNotionページに貼り付け
  2. データを選択
  3. Notion AIに「このリストをデータベースに変換してください」と指示
  4. 提案された構造を確認・調整

効果的なプロンプト例

プロジェクト管理用

チームプロジェクトの進捗管理用データベースを作成してください。
タスク名、担当者、期限、ステータス、優先度を管理したいです。

顧客管理用

営業活動で使う顧客管理データベースを作ってください。
会社名、担当者、連絡先、商談ステージ、次回アクション予定日が必要です。

ナレッジベース用

社内FAQのデータベースを作成してください。
質問、回答、カテゴリ、更新日、作成者を管理したいです。

生成後のカスタマイズ

プロパティの調整

  • 不要なプロパティの削除
  • 新しいプロパティの追加
  • プロパティタイプの変更(テキスト→選択肢など)

ビューの最適化

  • 初期生成されたビューの確認
  • 用途に応じた新しいビューの追加
  • フィルターや並び替えの設定

効率化のポイントとメリット

セットアップ時間の短縮

構造設計の自動化Notion AIが一般的な用途に適したプロパティ構成を提案するため、ゼロからの設計が不要になります。

ベストプラクティスの活用多くのユーザーの使用パターンを学習したAIが、実用的なデータベース構造を提案します。

データ品質の向上

一貫性のある構造AIが適切なプロパティタイプを選択するため、データの入力ミスや形式の不統一を防げます。

拡張性を考慮した設計将来的なデータ追加や機能拡張を考慮した、柔軟な構造で生成されます。

チーム利用での効果

標準化された管理方法チーム内で一貫したデータベース構造を使用できるため、情報共有がスムーズになります。

新メンバーの学習負担軽減直感的で理解しやすい構造のデータベースにより、新しいチームメンバーもすぐに使い始められます。

活用シーン・事例紹介

プロジェクト管理での活用

具体的な使用例開発チームが新しいプロジェクトを開始する際、Notion AIに「ソフトウェア開発プロジェクトのタスク管理用データベース」を依頼。

生成される主要プロパティ

  • タスク名(タイトル)
  • 担当者(人物)
  • 開始日・締切日(日付)
  • ステータス(選択肢:未着手/進行中/レビュー中/完了)
  • 優先度(選択肢:高/中/低)
  • カテゴリ(選択肢:開発/デザイン/テスト/ドキュメント)

活用効果

  • プロジェクト開始時のセットアップ時間短縮
  • チーム全体での進捗状況の可視化
  • 締切管理とリソース配分の最適化

顧客管理での活用

具体的な使用例営業チームが顧客情報を一元管理するため、Notion AIに営業向けCRMデータベースの作成を依頼。

生成される主要プロパティ

  • 会社名(タイトル)
  • 担当者名(テキスト)
  • 連絡先(メール、電話)
  • 商談ステージ(選択肢:リード/商談中/提案済み/受注/失注)
  • 売上予測額(数値)
  • 次回アクション日(日付)

活用効果

  • 顧客情報の一元管理と検索性向上
  • 営業活動の進捗把握
  • チーム内での顧客情報共有

ナレッジベース構築での活用

具体的な使用例サポートチームが社内FAQを整理するため、Notion AIにナレッジベースデータベースの作成を依頼。

生成される主要プロパティ

  • 質問(タイトル)
  • 回答(長文テキスト)
  • カテゴリ(選択肢:技術/手続き/制度/ツール)
  • 対象者(選択肢:全社員/新入社員/管理職/技術者)
  • 最終更新日(日付)
  • 作成者(人物)

活用効果

  • 情報の検索性向上
  • 知識の体系化と共有促進
  • 新人研修での活用

イベント・会議管理での活用

具体的な使用例総務チームが社内イベントや会議の管理のため、Notion AIにイベント管理データベースの作成を依頼。

生成される主要プロパティ

  • イベント名(タイトル)
  • 開催日時(日付)
  • 場所(テキスト)
  • 参加者数(数値)
  • 担当者(人物)
  • ステータス(選択肢:企画中/準備中/開催済み/中止)
  • 予算(数値)

活用効果

  • イベント情報の一元管理
  • 開催履歴の蓄積と分析
  • 担当者間での情報共有

料金・プランと利用制限(2025年最新情報)

2025年8月以降の料金体系

ビジネスプラン以上で利用可能

  • ビジネスプラン: 年払い20ドル/ユーザー/月、月払い24ドル/ユーザー/月
  • エンタープライズプラン: 要お問い合わせ
  • データベース作成機能は追加料金なしで利用可能

重要な注意事項: 料金は米ドル表記のため、為替変動により日本円での実際の支払い額は変動します。

プラン別の機能制限

無料・Plusプランの制限

  • ワークスペースあたり20回のAI応答トライアルのみ
  • データベース自動生成機能は継続利用不可
  • 手動でのデータベース作成は引き続き利用可能

ビジネス・エンタープライズプランの特典

  • データベース作成を含むすべてのAI機能
  • 無制限のAI応答回数
  • 高度な権限管理とセキュリティ設定

既存ユーザーへの影響

AIアドオン契約者2025年5月13日以前にNotion AIアドオンを契約していたユーザーは、契約を維持する限り既存の機能を継続利用可能です。

Slack中心のチームなら:Kipwiseという選択肢も

Slackで質問に答えてくれるAIなら、Kipwise

Kipwiseなら、Slack上での質問をAIが自動検出し、関連ドキュメントをその場で提案。チーム内の「これ、前にも聞かれたよね?」を減らせます。

Kipwise(キップワイズ) は、Slackと連携して使えるナレッジ共有・管理ツールです。Slack内での質問にAIが自動で回答したり、やりとりをそのまま社内Wikiに保存したりと、チーム内の情報共有を自然な流れで行える点が特長です。

Kipwiseの主な特徴

  • /kipwiseコマンドで、Slack内から社内ナレッジをすばやく検索
  • Slackの質問にAIが回答候補を提案し、即座に疑問解決
  • 回答は自動でナレッジとして保存され、属人化を防止
  • Google DocsやConfluenceなど外部ツールとも連携可能
  • SlackからでもWebポータルからでも社内Wikiを追加・編集できる

Slack中心で業務を進めているチームにとっては、Notion AIよりも即時性と実用性に優れた選択肢となる場合があります。

Notion AIとKipwiseの比較

機能Notion AIKipwise
Slackでのナレッジ検索◯(/kipwiseで即検索)
AIによる自動回答◯(AI Answer Bot)
Q&Aの自動蓄積◯(Slack上で完結)
文章生成機能◯(高性能)△(Wiki機能中心)
外部連携◯(多数のツール)◯(Google Docs等)

まとめ: Notion AIは文章作成や個人の作業効率化に優れている一方、Kipwiseはチーム内でのナレッジ共有とSlack連携に特化しています。用途や業務スタイルに応じて最適なツールを選択することが重要です。

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よくある質問(FAQ)

Q1: Notion AIでどの程度複雑なデータベースが作成可能ですか?

A: 基本的なビジネス用途(プロジェクト管理、顧客管理、ナレッジベースなど)のデータベースは十分に作成可能です。ただし、高度なリレーション設定や複雑な計算式は手動での調整が必要な場合があります。

Q2: 自動生成されたデータベースの編集はできますか?

A: はい。AIが生成したデータベースは、通常のNotionデータベースと同様に自由に編集できます。プロパティの追加・削除、ビューの変更、データの入力・編集すべて可能です。

Q3: ExcelやGoogleスプレッドシートのデータを取り込んでデータベース化できますか?

A: はい。CSVファイルのインポート機能やデータの貼り付けにより、既存のスプレッドシートデータをNotionデータベースに変換できます。Notion AIが適切なプロパティタイプを提案します。

Q4: チーム内でデータベースを共有する際の権限設定はどうなりますか?

A: Notionの通常の共有機能が適用されます。ページレベルでの共有設定、編集権限の管理、コメント権限など、既存の権限管理システムをそのまま使用できます。

Q5: 一度作成したデータベースのテンプレート化は可能ですか?

A: はい。作成したデータベースをテンプレートとして保存し、同じ構造のデータベースを複数作成することができます。チーム内での標準化に役立ちます。

Q6: データベース作成時にエラーが発生した場合の対処法は?

A: 指示が曖昧な場合や複雑すぎる場合にエラーが発生することがあります。その場合は、より具体的で単純な指示に変更して再試行するか、手動でのデータベース作成を検討してください。

Q7: 大量のデータを含むデータベースの作成は可能ですか?

A: 初期構築は可能ですが、大量データの一括インポートにはファイルサイズやProcessing時間の制限があります。段階的なデータ追加を推奨します。

Q8: AIが提案したプロパティタイプが適切でない場合は?

A: 生成後にプロパティタイプは自由に変更できます。例えば、AIがテキストタイプで生成したプロパティを選択肢タイプや数値タイプに変更することが可能です。

まとめ

Notion AIのデータベース作成機能は、専門知識がなくても誰でも簡単に情報管理システムを構築できる革新的なツールです。

セットアップの自動化や標準化により、個人からチーム・全社レベルまで柔軟に活用可能。今後は複雑な構造対応や外部ツール連携も強化される予定で、業務全体の情報管理効率を高める重要な機能として期待されています。

参考資料・関連リンク

公式ドキュメント

活用ガイド・チュートリアル

最新アップデート情報

料金・プラン情報

最終更新日: 2025年7月7日本記事の情報は記事作成時点のものです。Notion AIの機能や料金は継続的にアップデートされるため、最新情報については公式サイトをご確認ください。

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