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チームの技術選定を管理！エンジニア組織の知見を最大化するNotion活用法

Nakano as a Service

2025/10/03に公開

 はじめに株式会社YOSHINANIに技術顧問として参加している、株式会社INFLUのNakano as a Serviceです。
複数のプロジェクトが同時に進行する開発現場。「あのプロジェクトではReact、こちらではVue」「このAPIはGoで、あっちはPython」…気づけば技術スタックがバラバラで、ノウハウがチームに蓄積されない。そんな課題に直面している方も多いのではないでしょうか。
本記事では、そんな課題を解決するために私達が導入した「Notionを活用した技術選定プロセスの仕組み化」についてご紹介します。具体的なNotionデータベースの設計から、導入によってチームに生まれたポジティブな変化まで、実例を交えて解説します。
この記事を読み終えて実践すれば、誰もが納得した上で 自然と最適な技術選択ができる文化 を醸成するためのヒントが得られるはずです。

 プロジェクトごとに技術が乱立する背景私たちのチームは、小〜中規模のウェブアプリケーション開発プロジェクトを数多く抱えています。そうした環境では、迅速な開発が求められる一方で、以下のような課題が生まれがちでした。

場当たり的な技術選定: 納期が迫る中、十分な比較検討が行われず、「Google検索で最初に見つけたから」「個人が使い慣れているから」といった理由で技術が採用されてしまうケースがありました。

ノウハウのサイロ化と浅薄化: 各々が異なる技術を選定してしまうため、特定の技術に対する組織としての知見が深まって行きません。個々のノウハウは点在するものの、チーム全体の技術的資産として積み上がっていかない状態でした。

誰が何に詳しいのか不明: 新しい技術の導入を検討する際や、開発中に問題が発生した際に、「この技術について社内で一番詳しいのは誰だろう？」と、相談相手を探すことから始めなければなりませんでした。
これらの課題は、開発効率の低下だけでなく、メンバーの心理的な負担にも繋がっていました。

 解決策:Notionで技術選択を管理課題解決のため、私たちは社内の技術選定ノウハウを一元管理する仕組みをNotion上に構築しました。

 DBの全体構成：カテゴリと技術を紐付ける核となるのは、「技術カテゴリDB」 と 「技術DB」 という2つのデータベースです。

技術カテゴリDB:
「Webフレームワーク」や「バリデーションライブラリ」といった、技術の大きな括りを管理します。
それぞれのカテゴリにおける選定方針や推奨技術のサマリーを記述します。


技術DB:

ReactやVue、Zodといった個別の技術やライブラリを管理します。
必ずいずれかの「技術カテゴリDB」に属するようにリレーションで紐付けます。

この親子関係により、全体像の把握と詳細情報の深堀りを両立させています。

 ① カテゴリ一覧ビュー：鳥の目で技術方針を把握するまず、メンバーが最初に目にするのが 「技術カテゴリ一覧ビュー」 です。
ここでは、カテゴリごとに「何が推奨されているか」「選定基準は何か」といった、チームとしての技術方針がひと目で分かるように設計されています。
これにより、「バリデーションライブラリを探しているんだけど、チームとしては何が推奨だっけ？」といった疑問に即座に答えることができます。

 ② 詳細ビュー：技術の比較検討と背景を知るカテゴリ一覧から特定のカテゴリ（例：「日付ユーティリティ」）を選択すると、その詳細ページに遷移します。ここには、そのカテゴリに属する技術が一覧で表示されます。
このビューでは、個々の技術についてさらに深掘りした情報がわかります。

 技術のステータス管理各技術には、現在の社内での位置付けを示すステータスを設定しています。これにより、その技術を今採用すべきかどうかの判断が容易になります。ステータスは、以下のようなフローで変化します。
例えば、ある技術が非推奨になっている場合、その理由（例：「過去にXという問題が発生したため」「現在はYという後継ライブラリを推奨」など）も明記することで、同じ失敗を繰り返さないようにしています。

 「誰が使えるか」「どこで使われているか」の可視化このDBの最も強力な機能が、他のDBとの連携です。
有識者との連携:
「メンバーリストDB」と連携させることで、その技術に詳しいメンバーが誰なのかすぐに分かります。「この人が知っているなら、導入のサポートをお願いできそうだ」と、新しい技術を採用する心理的なハードルを下げてくれます。また、メンバーにとっては自身のスキルをアピールする場にもなります。
プロジェクト実績との連携:
「プロジェクトDB」と連携させることで、実際にその技術を採用しているプロジェクトを一覧できます。「すでに社内の5つのプロジェクトで安定稼働しているなら安心だ」というように、実績に基づいた信頼性の高い選定が可能になります。

 Notion導入でチームはどう変わったか？この技術選定DBを導入してから数ヶ月。チームメンバーからのヒアリングを通して、多くのポジティブな変化が見られました。

 知見の発見と共有がスムーズに
「自分の知見が誰かの役に立つ」という実感: 「自分が過去に苦労したあのライブラリの情報を共有しておこう」といったように、メンバーが自発的に知見を登録してくれるようになりました。

新たな技術との出会い: 「他のメンバーが推薦しているこのライブラリ、面白そうだから次のプロジェクトで使ってみようかな」と、DBが新たな技術を知るきっかけになっています。

探しやすいことの価値: カテゴリでフィルタリングできるため、「フロントエンドのフレームワークで『推奨』になっているものは何がある？」といった探し方ができ、情報へのアクセス性が格段に向上しました。

 技術選定の質とスピードが向上
意思決定の高速化: 新規プロジェクト立ち上げの際、まずは「推奨」技術の中から検討することで、ゼロからリサーチする手間が省け、スピーディかつ質の高い技術選定が可能になりました。

「失敗の再発防止」: 「非推奨」とされている技術には、その理由（例：「過去に深刻な脆弱性が見つかった」「メンテナンスが停止している」など）が明記されているため、同じ過ちを繰り返すリスクを未然に防げます。

客観的な判断軸の提供: 選定基準が明文化されていることで、「なんとなく」ではなく、明確な根拠に基づいて技術選定の議論ができるようになりました。

 心理的な安心感とコミュニケーションの活性化
質問のハードルが下がった: 誰がどの技術に詳しいかが可視化されたことで、「〇〇さん、この技術について少し教えてください」と、気軽に質問できる心理的な安全性が生まれました。

「これで本当に大丈夫だろうか？」という不安の軽減: チームの合意として「推奨」されている技術を選ぶことで、選定担当者の「自分の判断が間違っていないだろうか」というプレッシャーが和らぎました。

 自然と最適な選択ができる文化の醸成この仕組みがもたらした最大の成果は、技術選定におけるコミュニケーションコストが劇的に下がったことです。以前のようにメンバーが個別に調べ、議論し、説得し合うプロセスを経ずとも、Notion DBを見れば「なぜこの技術が推奨されているのか」という根拠が分かり、誰もが納得した上で 自然と最適な選択ができる文化 が生まれました。

 まとめ本記事では、Notionを活用して技術選定プロセスを仕組み化し、チームの知見を最大化する取り組みについてご紹介しました。
この仕組みは、単なる情報共有ツールにとどまりません。技術選定の基準を明確にし、知見の属人化を防ぎ、そして何よりメンバー間の円滑なコミュニケーションを促す「文化の土台」となっています。
この記事が、あなたのチームの開発プロセスをより良くするための一助となれば幸いです。