情報が散らかる職場に｜生成AIと“共存できる”情報ツールの選び方と整理術

「Slackも使ってるし、Notionにも情報がある。メールでも大事な話が流れてくる…」

情報共有のためにツールを導入してきたはずが、いつのまにか“情報が散らかっている”状態になっていないでしょうか。

生成AIの活用が進み、「通知の自動化」や「要約」「検索性の向上」が可能になった今、本来なら業務効率が上がるはずです。

しかし、実際には——

「AIを使っても、どこに何の情報があるかわからない」
「誰が見て、誰が見てないのか把握できない」
「かえって“作業が増えた”気がする」

こうした声が、現場から聞こえてきます。

問題は、“AIを使っているかどうか”ではありません。本質は、「情報の流れを設計できているか」にあります。

本記事では、Slack・メール・Notionなどの情報ツールと生成AIをどう共存・活用すべきかという視点から、情報が散らからない仕組みづくりのポイントを解説します。ツールを“増やす”のではなく、流れを整える。そのために必要なツール選定の軸と、生成AI活用の実践方法を一緒に整理していきましょう。

なぜ情報が整理されない？“生成AI時代”の新たな課題とは

生成AIの導入によって、「手作業での情報整理」や「資料作成の負荷」は確かに減りました。

それでも、社内の情報は混乱したまま。

「結局どこに最新情報があるのか分からない」「AIが整理してくれると思ったのに逆に手間が増えた」——こうした現場の混乱はなぜ起きているのでしょうか？

情報が“流れずに詰まる”職場構造

最大の要因は、情報が止まる“場所”が多すぎることです。

たとえば：

• Slackに流れた議論がそのままになっている
• メールでの意思決定が記録に残っていない
• 個人のNotionに資料が閉じたままになっている

こうした状況では、AIが要約や検索をしても“全体の流れ”が見えず、部分最適化にとどまってしまいます。

AIは「自動で流れを作る」わけではなく、あくまで“整理を補助する存在”であることを忘れてはいけません。

ツールが乱立し、情報が分断される

もう一つの原因は、ツールが増えすぎていることです。

• チャットはSlack
• ドキュメントはNotion
• アナウンスはメール
• 議事録はGoogleドキュメント
• タスク管理はBacklogやAsana

それぞれのツールに生成AIを“個別”で導入しても、情報の全体設計がなければ、かえって混乱を招きます。

しかも、ツールごとにAIの使い方が異なるため、学習コストも分散してしまい、現場の負担はむしろ増加。

AI活用は「ツールの足し算」ではなく、「情報の流れの設計図」があってこそ意味を持つのです。

関連記事：
👉 生成AI導入の“失敗”を防ぐには？PoC止まりを脱して現場で使える仕組みに変える7ステップ

生成AIと“共存”できる情報ツールの3条件

情報が散らかる職場に共通するのは、「どのツールで、誰が、何のために使っているか」が曖昧なこと。

ツール同士がつながっておらず、AIも“部分的な便利機能”としてしか機能していないケースが多く見られます。

では、生成AIと共存できる情報ツールとはどんな条件を備えているのか？

選定・運用のポイントを3つの観点で整理します。

① 情報の「流れ」が設計できること

ツールは“箱”にすぎません。

大切なのは、その箱を通じて情報がどう流れ、どこに蓄積され、誰に届くのかという「フロー設計」ができるかどうか。

たとえば、

• Slackでの議論 → Notionで要約 → メールで意思決定者へ共有
• フォームで集めた声 → 自動で要約 → 社内Wikiに自動蓄積

このように“流れ”が明確になってはじめて、生成AIの要約・通知・記録といった機能が力を発揮します。

単なるツール導入ではなく、「情報が止まらずに流れる仕組み」こそがカギです。

② 生成AIとのスムーズな連携が可能であること

AIとツールを“分離して”運用していると、いずれどちらかが形骸化します。

共存するには、以下のようなスムーズな連携性が求められます：

• ネイティブ統合： Notion AI、Gmail × Gemini など
• BotやAPI連携： Slack × ChatGPT／ZapierやMakeによる自動化
• ファイル連携： Google DriveやDropbox経由でAIに渡すドキュメント整理

重要なのは、「現場の人がノーコードで触れる範囲」で設計できること。

情シスやエンジニアに頼りきりの設計では、継続的な運用に耐えられません。

③ 社内のリテラシーと運用レベルに合っていること

どんなに高機能でも、使いこなせなければ意味がありません。

情報ツールにおける“共存”とは、「AIと人の行動をどう設計するか」です。

• UIが直感的である
• 現場が主体的に操作できる
• トレーニングが最小限で済む

たとえば、Notionであれば「AIで議事録を要約する」だけでなく、社内の誰もが検索しやすい形で蓄積する設計が重要です。

そのためには、リテラシーに合ったツールレベルの選定と社内の育成体制が必要になります。

代表的な情報ツールと、生成AIとの“共存パターン”

「うちもSlack使ってるけど、AIってどう連携させるの？」
「NotionにAIあるらしいけど、何に使えるの？」

そんな声に応えるべく、よく使われる情報ツールを例に、生成AIとの“共存パターン”を紹介します。

Slack｜通知・要約・タスク化の自動化で“情報の洪水”を整流化

Slackは、情報がリアルタイムに流れる反面、「重要な情報が流れて消える」問題が起こりがちです。

ここにAIを組み合わせることで、以下のような整理が可能になります。

• スレッドの自動要約（ChatGPT連携Bot）
• 指定キーワードの検知→要約してDM通知
• 会話の文脈からタスクを抽出し、外部ツールに転送（AsanaやNotion連携）

Slack × 生成AI = “ノイズの中に意味を見出す”ツールへ進化させる鍵です。

関連記事：
Slackを使いこなせない理由とは？“新しいツール導入”がうまくいかない組織に共通する4つの罠

メール（Gmail／Outlook）｜優先順位づけと返信自動化で“読む負担”を削減

業務連絡や意思決定のやりとりが集中するメールでは、AIが「読む・選ぶ・返す」の負担を軽減してくれます。

• Gmail × Gemini：重要度判定、要約、返信候補生成
• Outlook × Copilot：スレッド全体の要約、意図に応じたドラフト返信
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成によるFAQ自動回答補助

「毎日100通読んでいたメールを、10通に絞り込めた」という事例も珍しくありません。

Notion｜ナレッジ集約・自動要約・社内検索の“AIナレッジベース”

Notionは、AIとの親和性が最も高い情報整理ツールの1つです。

生成AIと組み合わせることで、以下の活用が可能です：

• 議事録の自動要約（Notion AI）
• タグ・ページ間リンクの自動生成
• 自然言語での社内情報検索（例：「前回の商談内容を要約して」）
• 他ツールからのデータ集約→自動整形→公開

Notionは「整理する」だけでなく、「AIが再活用できる形に変換してくれる」ことが大きな特長です。

Teams／Google Chat｜AI議事録・通知要約・意思決定の可視化

チャット中心の情報共有が進む中で、会話の記録と活用が大きな課題になっています。

• 会話ログをAIが要約 → CRMやNotionへ自動連携
• 発言から「アクションアイテム」だけ抽出し、リマインド設定
• 会議録の自動整形・配布
• 発言頻度や温度感をAIで可視化 → エンゲージメント分析にも応用可能

会話＝記録に変換することが、ナレッジ資産としての蓄積につながります。

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“情報が散らかる”組織を変えるには？5つの整理アプローチ

ツールをいくら増やしても、情報が勝手に整理されることはありません。

生成AIを活用する前提として、情報の“流れ”と“整え方”を設計する必要があります。

以下に、AI活用前提の情報整理を進めるための5つのアプローチを紹介します。

整理ポイント	具体策	ツール例
1. 情報の“流入経路”を減らす	情報の受け口（入力チャネル）を1〜2本に絞る。通知ルールや使用ツールを明確化。	Slack、Googleフォーム、Zapier連携など
2. 情報の“行き先”を明確にする	「記録すべき」「すぐ伝えるべき」「削除して良い」などの分類基準を設ける。	Notion、Drive、Confluenceなど
3. “タグと検索性”を設計する	担当者・日付・業務別のタグ設計と、AIが再利用できる形で格納。	Notion、Teams、Gmail × Gemini
4. “誰が見るか”を明確にする	想定読者を意識して構造化。情報の粒度と公開範囲をコントロール。	Googleドキュメント、Notion、Slackチャンネル
5. “AIに任せるポイント”を決める	要約・通知・記録・翻訳など、自動化するプロセスを明示し人との分担を設計。	ChatGPT API、Make、Notion AI、Copilot

このような設計が整ってはじめて、AIが「情報を整理するパートナー」として機能しはじめます。

逆に、流入・分類・検索・用途がバラバラのままAIを使っても、

「結局、人間の確認が必要」「どこに何があるか分からない」という混乱は続きます。

合わせて読みたい記事：
“使うだけAI”から脱却するには？AI活用を成果につなげる「3つの理解」

ツール選定を“研修”から見直すべき理由

多くの企業では、「業務効率化のためにツールを導入したのに、現場では使われない」「AI連携の設定が属人化して動かない」という悩みが尽きません。

その原因は、ツールそのものの性能ではなく、“人”と“組織”の準備不足にあります。

「使えないツール」ではなく、「使う力」がないだけ

「Notionって難しいですよね」
「Slackは入れてるけど、ただの雑談ツールになってます」
「結局、AIの活用方法が分からなくて放置されてます」

こうした状態の多くは、そもそも使いこなす設計と教育がなされていないことが根本原因です。

ツール導入をシステム部門に丸投げし、現場は“通知を受け取るだけ”になっていないでしょうか？

情報ツールこそ、“組織で育てる”対象である

ツールは、インフラではなく運用されて初めて価値が出る“仕組み”です。

つまり、以下の3つの観点が必要です：

1. 情報の流れをどう設計するか（仕組み）
2. どの業務で、誰がどう使うか（役割）
3. 使いこなす力をどう育てるか（教育）

この3つが欠けたままでは、どれだけ高機能な生成AIツールを導入しても、形骸化・形だけの活用に終わります。

“生成AI×情報ツール”の本質は、現場で使える設計と育成にある

本当に成果につながる生成AI活用とは、

「使える人材」と「整った情報設計」をセットで育てることです。

だからこそ、単なるツール導入ではなく、「生成AI×業務×情報設計」の視点を持った実践型の研修が求められています。

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FAQ｜生成AIと情報ツール活用に関するよくある質問