「情報が使われない」問題をNotionとAIで解いた大阪ガスの月2000時間削減策

ツールを導入しても「情報が眠る」組織はなぜ変わらないのか

社内にドキュメントを蓄積できるツールを入れたはずなのに、気づけば「あの資料どこにあったっけ」という会話が日常化している——そんな経験を持つビジネスパーソンは少なくないはずだ。問題はツールの有無ではなく、蓄積した情報が「探せない」「使われない」状態に陥るサイクルにある。大阪ガスらが取り組んだのは、まさにこの根本的な構造の解消だった。

今回紹介する事例は、単なる業務効率化ではない。「使われない情報」を組織の知識資産として機能させるための仕組みをどう設計したか、という問いに対する実践的な回答だ。

大阪ガスらが月2000時間の削減を実現した、NotionとAIの組み合わせ方

大阪ガスらの取り組みの核心は、NotionとAIを組み合わせることで、情報の「蓄積→探索→活用」のサイクルを再設計した点にある。

従来の課題は明確だった。社内に情報は存在しているが、どこにあるかを知っているのは特定の担当者だけ、という属人化の構造だ。「あの資料はどこ」という情報探索の手間が積み重なることで、月あたり2000時間という無視できない業務コストが発生していた。

この課題に対し、Notionを情報の一元管理基盤として整備しつつ、AIによる検索・要約機能を組み合わせることで、誰でも必要な情報に素早くたどり着ける状態をつくった。単にツールを入れるのではなく、「埋もれた情報を組織全体が参照できる知識資産に変える」設計が、2000時間という削減数字の背景にある。

情報の属人化に悩む情報管理担当・チームリーダー層に、この事例が示すもの

この取り組みから示唆を受けやすいのは、以下のような状況に置かれているビジネスパーソンや組織だ。

まず、プロジェクトや業務の知識が特定メンバーに集中しており、その人が不在になると業務が止まるリスクを抱えているチーム。次に、社内ツールやWikiは導入しているが、実際には検索が機能せず、結局「直接聞いた方が早い」という慣習が根付いてしまっている組織。そして、情報共有の仕組みを整えたいが、どこから手をつければよいか整理できていないマネージャーやDX推進担当者。

特に「属人化の解消」と「情報の活用」を同時に実現しようとしている組織にとって、Notion×AIの組み合わせによる設計アプローチは参考になる実例といえる。

「仕組みの設計」なしにAIを使っても、情報は再び眠る

この事例を日本企業の文脈で読むとき、重要なのは「AIを使えば解決する」という受け取り方を避けることだ。

大阪ガスらの取り組みが機能した背景には、AIツールの導入以前に「どの情報をどこに置くか」「誰が更新する責任を持つか」という情報設計と運用ルールの整備があったと考えられる。AIはあくまで、整理された情報を「探しやすくする」ための技術であり、散在した情報をAIが自動で整理してくれるわけではない。

日本企業では、情報共有ツールの導入は進んでいても、「情報の構造設計」や「更新の責任分担」が曖昧なまま放置されているケースが多い。ツールを変えるよりも先に、こうした運用設計を見直すフェーズが必要になる組織も少なくないだろう。

月2000時間削減の再現性、自社に当てはめる前に問うべきこと

この事例を参考にする際、「月2000時間削減」という数字だけを目標に設定することには注意が必要だ。削減できた時間の規模は、その企業の規模・業務特性・もともとの情報散在度によって異なる。同じツールを導入しても、同じ効果が出るとは限らない。

また、NotionとAIの組み合わせが有効に機能するためには、情報を入力・更新し続ける習慣が組織に根付いていることが前提となる。導入初期の設計段階でこの「情報を使い続ける動機」をどう設計するかが、成否を分ける変数の一つになる。参照記事で示されている「使われない情報を生かす」という問いに対する答えは、ツールよりも先に「なぜ情報が使われないのか」の診断から始まるはずだ。

「探す時間をゼロに近づける」設計こそが、知識資産化の本質

大阪ガスらの事例が示すのは、AIは情報の「魔法の整理係」ではなく、「設計された仕組みの上で機能する増幅器」だという点だ。月2000時間という数字に注目が集まりやすいが、その背景にある「情報を使われる状態に設計する」という思想こそが、再現性のある知識資産化の核心だ。

ツールを導入するかどうかを検討する前に、自社の情報がなぜ眠っているのかを問い直す——その順序を間違えなければ、AIと情報管理ツールの組み合わせは、確かに組織の生産性を変える手段になりうる。

本記事は公開情報をもとに、NEWGATA編集部で確認のうえ掲載しています。