NotionのAI機能を活用してデータベース作成を効率化する

はじめに

(この記事も、NotionのAIを使って書かせています)

最近、SoftwareDesignの総集編を入手し、その内容を整理するためにNotionデータベースを作成することにしました。この作業でNotionの生成AI機能が非常に役立ったので、その活用方法について共有したいと思います。

作業の流れ

1. 画像からテキストの抽出

まず最初に、SoftwareDesignの見出し画像をNotionにアップロードしました。Notionの生成AI機能を使用することで、画像内のテキストを簡単に抽出することができ、それを直接ページに挿入することができました。

2. AIを使用したタグ付け

データベースの「AIタグ」機能を活用して、記事の内容に基づいた適切なタグを自動的に生成しました。これにより、後から記事を検索・分類する際の手間を大幅に削減することができました。 ←生成AIはこれらのタグが有効に使える前提で記事を書いたけど、単にこれ「面白そうだからやってみた」→「意外に良い感じにタグ付けしてくれるじゃん」という感想です。

3. AI要約機能の活用

各記事の要約をAIに作成させることで、内容の把握を効率化しました。この機能は完全自動化されているわけではなく、ユーザーの確認とクリックが必要ですが、それでも手動で要約を作成する時間と労力を大きく節約することができました。

メリットと感想

この方法を使用することで、以下のような利点がありました：

• 作業時間の大幅な短縮
• 一貫性のあるタグ付けと要約の作成. ←一貫性はなかった
• データの整理と検索が容易に

まとめ

NotionのAI機能を活用することで、大量のコンテンツを効率的に整理・データベース化することができました。完全な自動化ではありませんが、人間の判断とAIの効率性を組み合わせることで、より質の高いデータベースを作成することができました。

まとめ（人間視点)

Notionに組み込まれたAI機能はなかなか便利です。

やれることはChatGPTなど、単独のチャット型の他サービスと大差ありません。ただこれがシステムに組み込まれていることで、Notionの記事中での指示出しや記事そのものの操作、結果の挿入といった事がメリットだと思います。

この記事もメモを作って→このメモを元に書かせてみる→自分とズレてるところを打ち消し線で消してみました。

大枠は元メモに沿っています。だけど評価を持ち上げがちになってます。これは世の中のblog記事が大体こんな風な流れだからでしょう。生成AIは「平均値」をより出力するように思います。

個人的に、生成AIと人間のハイブリッド作業で何かを作るのは楽しいと思いました。