「御社、AI活用が進んでますよね」
最近、そう言っていただくことが増えました。
ありがたい話です。
ありがたいんですが、正直に打ち明けると、毎回ちょっとだけ申し訳ない気持ちでいます。
インクデザインがやったことって、実はラッキーパンチだったりします。
AI導入というと
専用システムを組んで、開発費をかけて、プロジェクトを立ち上げて・・・・
もしくは
社長が「◯万行書いた！」などとXでドヤるように、バイブコーディングで手軽に実装。
というイメージがあるかもしれません。
でも、インクデザインがやったのは実は一つだけ！
もともとNotionに貯めていた会社の情報に、Notion AIを「乗せた」。
それだけで特別なことは何もやっていないです。
それだけでも、インクデザインのAI環境は大きく前進しました。
この記事では、40人規模のデザイン・コンサルティング会社が、特別な開発をせず、どうやって「AIを日々の業務に溶け込ませた」のか？
実際の使い方とあわせて書いてみます。
まず、インクデザインのこと（40人規模の中小企業）
まず、インクデザインについて、どんな会社かをザックリと。
一言でいうと「IR領域に特化したデザイン・コンサルティングファーム」。
- 創業13年目、メンバー約40名（うちデザイナーが2/3以上）
- アナリスト的な職種はおらず、企画・編集・デザインといったクリエイティブ寄りのチーム構成
- フルリモート。全国にメンバーが散らばっていて、オフィスに集まらない
- 手がけるのは統合報告書・IR資料・中期経営計画・IRサイトなど
- 企画〜取材〜デザインまでを完全内製
- 細かいものまですべてタスク化しているので、年間で800件以上の案件が動く
つまり、「一人ひとりの創造性と生産性を両立すること」が求められるという・・・
真のクリエイティブ組織です！
だからこそ、創造性を失わないように仕組み化して、情報とオペレーションの土台をどう整えるかが、経営の肝でした。
前提：もともとテレワークで、情報はぜんぶNotionに貯めていた。
インクデザインは全員テレワーク。
この案件の説明とクライアントの説明お願いします。
今、ちょっとバタバタしていてちょっと待ってて・・・・
このように、「情報が人の頭やローカルPCの中だけにある」状態では業務が回りませんでした。
そこで数年かけて、「会社の情報をとにかくNotionに集約」してきました。
そんな現在のNotionは、ざっくり次の5つのデータベースが軸になっています。
- 案件DB：
受注案件・見込み案件・過去案件。クライアント情報や議事録もここに紐づく - 案件タスクDB：
案件にひもづくタスク - 社内ライブラリ（ナレッジ／マニュアル）：
社内ルール、制作ノウハウ、各種マニュアル - タグライブラリ：
案件の形式・カテゴリを整理するタグ - メンバーDB：
一人ひとりの担当案件・タスク・日報が集まる個人ページ
さらに、これらに紐づく形で予実管理（年間目標）DBや工数管理DBがあり、
「案件 × 人 × 時間 × お金」がひとつながりになっています。
これらの仕組みを社内のリソースだけで作れたのはNotionだからこそですね。
ここで大事なポイント、
「AIのために情報を貯め始めたわけではない」ということ。
テレワークで仕事を回すために自然と貯めてきた情報が、たまたまAI時代になって、そのままAIの「資産」になった・・・というなんともラッキーな状況だと思っています。
そしてNotion AIを導入したら世界が変わった・・・
AIを入れて何が変わったか？
経営情報が「見える」から「使える」へ
経営者としてNotion AIを導入して一番大きかったのは、
バラバラだった経営情報がNotion上でひとつに可視化され、しかもAIでそのまま扱えるようになったこと。
売上・粗利・案件の進捗・メンバーの稼働・工数・・・
こうした数字はどの会社にもあります。
でも・・・特に中小企業では、Excelや各人の頭の中に散らばっていて、
その情報を「集めて・整えて・見比べる」だけで膨大な労力が必要になり、そのために１人採用するか？？なんて状況も。
また、重要な経営情報を見られるようになるのにもタイムラグが生まれ、
それが、そのまま経営判断のボトルネックになっていたわけです。
そこにAIが乗ったことで、
- 知りたい数字が、聞いたその場で出てくる（月次レポートを待たなくていい）
- 「情報をまとめる」だけでなく「比較する・示唆を出す」までAIがやってくれる
- 結果として、経営判断に使う時間が増える
経営者にとって、このメリットはプライスレスですね！
これから、もうちょっと具体的にどう使っているかを紹介します。
① 売上・案件情報により
予実管理も分析もその場でできる
案件DBには、売上・粗利・売上日・見込みといった数字が入っています。これを予実管理DBと紐づけているので、
- 「今期の売上進捗は目標に対して何％？」
- 「統合報告書案件だけで売上をまとめて」
- 「顧客ごとの売上構成比を出して、集中度を見たい」
といった問いに、Excelに書き出さなくても、その場でAIが答えてくれるようになりました。
予算と達成度は、ダッシュボード的に全員が見られるようにしています。
「統合報告書案件を期ごとに集計して、1案件あたりの稼働メンバー数や売上を分析する」
これまで手作業で丸一日かかっていた集計も、AIに投げればざっくりの解析が出てきます。
数字を作る時間ではなく、「数字から“次の一手”を考える時間」に使えるようになったのが大きいですね。
② 日報 × 工数により
案件のコストと、チームの余力が見える
インクデザインでは毎日の業務日報を「日報型の工数管理」としてNotionに移行しました。仕組みはとてもアナログで、
- 出勤時：今日やる予定（案件名・作業内容）をNotion AIに投げる
- 退勤時：実際にかかった時間を入力する
ざっくり、これだけ。
するとNotion AIが工数管理を自動で行ってくれるので面倒な表計算の入力や集計がいりません。
この工数データが案件DBと紐づくことで、
- 案件ごとに「どれくらいの工数がかかっているか」がわかる（＝見積 vs 実績、案件の収益性、生産性が見える）
- メンバーごとに「今どれくらい手が空いているか／パツパツか」がわかる（＝リソース・稼働状況が見える）
この2つが同時に見えるのは、地味ですが経営的にはものすごく便利！！
「この案件、実は赤字ギリギリだったんだ」「来週このチームは受けられそうだ」
このような判断が、野生の勘ではなくデータでできる。
しかもこの「チームの余力」は、毎朝の朝礼でNotionの「稼働状況ページ」を見ながら確認しています。
「実際どうなの？」
「なにか課題は？」
など、データや数字では測れないことを確認するのは、テレワークにおいては重要です。
この稼働状況ページを開けば、案件のタイムライン、班ごとの稼働、個人の休み、未アサインの新規案件までが一覧できる。
「誰がヘルプを出せて、誰が助けられるか」を毎朝ここで見ます。
かつてはチャットの報告をExcelに毎回コピペして管理していたことを思うと、隔世の感がありますね。
③ ナレッジ・マニュアルにより
AIに聞けば「社内ルール」も「お客様対応」もわかる
社内ライブラリには、社内ルール・制作マニュアル・お客様ごとの対応メモ・過去の議事録がどんどん貯まっています。
これまでの課題は、「ナレッジは“ある”けど、探すのが大変」でした。せっかくのマニュアルも、存在を知らないメンバーが多かった。
そこにAIが入ると、「探す」から「聞く」へ変わったのは革命的だと思いました。
- 「この案件の校正ルールって？」
- 「見積もりの考え方を教えて」
- 「交通費の申請ってどうやるんだっけ？」
- 「A社の納品はWindows環境から、で合ってる？」
こうした“今さら聞きづらいこと”も、AIに聞けば貯めたナレッジから答えが返ってくる。
新入社員のオンボーディングが、これだけで一気に楽になりました。
④ 記事作成もAI。
細かいエピソードを拾って“記事”にしてくれる
そして、いままさにこの記事がそうです（笑）
Notionには、朝礼メモ・議事録・社内MTGの記録・改善の試行錯誤まで、日々の細かいエピソードがログとして残っています。
普通こういう記録は「書いたきり」で終わりがちですが、AIはこれらを横断的に拾ってくれる。
- 「AI導入のビフォーアフターを記事にして」
- 「工数管理を移行したときの苦労を、エピソード込みで書いて」
と頼むと、点在していた事実を1本のストーリーに編んでくれます。
“書く”ためのネタ集めと構成が、ほぼ自動になる。発信のハードルが劇的に下がりました。
リアルな独自エピソードを交えられるからAIライティングでも独自性は保たれますね！
⑤ これからはこんなことやりたい！（2026年9月更新）
ここからは「すでにやっている／やり始めている／これからやりたい」が入り混じったリスト。
7月に公開したときは「やりたい」ばかりでしたが、2ヶ月で「出来た」がだいぶ増えました！
会社のシステムは私一人が全部把握しているわけではなく、メンバーがどんどん新しい使い方を見つけてくれています。
加えて、Notion AI自体の進化も速く、「やりたい」と書いたことが標準機能で出来るようになったものもあります（笑）
【営業・経営で効くもの】
- 案件データからの営業示唆：「統合報告書の伸びが大きい」「この顧客に依存しすぎ」などをAIが指摘（出来た）
- 「次に送るべきメール」の下書き：状況・温度感・前回のやりとりの要約から自動生成
- 休眠顧客の掘り起こしリスト：最終接点からの経過日数 × 案件種別で優先度づけ
- キャッシュフローの見える化：入金・請求・支払予定を案件と紐づけ（出来た）
- 見積もりのたたき作成：過去の類似案件をもとにAIが初稿を出す（出来た）
- 依頼の受付フォーム化：問い合わせ／社内依頼から自動で案件・タスクを起票し、抜け漏れを防ぐ（エージェントで出来そう）
【進行管理で効くもの】
- 議事録（AIミーティングノート）が案件に自動でひもづく：後から「あの件どうなった？」を追いやすい（出来た）
- 案件の振り返りサマリを自動生成：工数・手戻り要因・顧客満足を、次の見積り／体制検討に使える形で残す（エージェントで出来そう）
- 「未返信・滞留」検知：一定期間更新がない案件・タスクを拾って一覧化（エージェントで出来そう）
- ファイルの所在統一：最新版リンク・提出物・校正PDFを案件ページに集約（出来た）
【ナレッジで効くもの】
- 社内QAボット／ナレッジ検索アシスタント：就業規則・FAQ・マニュアルを参照して回答（出来た）
- デザインFBの蓄積：「デザイン見てください」もNotionで行い、貯まればAIが一次チェック（出来そう）
- ムードボードの自動作成：「かっこいい」「信頼感」などのデザインのキーワードからムードボードを自動で作成
【エージェントとスキル】
この2ヶ月で一番大きな変化は、Notion AIが「聞けば答えるAI」から「任せれば動くAI」になってきたことです。
- エージェント：決めたタイミングや条件で、AIが自分から動く。会議の議事録ができたら案件ページを更新する、定期的に稼働状況をまとめておく、など。上の「出来そう」の多くはこれで実現できそうです
- スキル：AIの使い方がうまいメンバーのプロンプトや手順を、チーム全員が同じように呼び出せる形で共有できる
可能性は無限大ですね！
正直に言うと、うまくいかないこともある
ここまで読むと、「AIさえ入れれば全部解決」に見えるかもしれません。
そんなわけはない。実際にぶつかった壁も、隠さず書いておきます。
- 元データが手動だと、AIも間違える：売上予定月を手入力していた時期は、AIが実際の1/10のような数字を出したこともありました。
AIの精度は、結局“入力の正確さ”によりますね。 - 入力が追いつかない問題：差し込み案件が増えると工数入力が滞りがち。
ここは運用の工夫（「今日提出分」単位でまとめて入れる等）でカバー - ツールの得意・不得意：日付範囲での絞り込みなど、Excelのほうが速い場面もまだある
- 共有の制約：ゲストアクセスの都合で、お客様への直接共有には工夫がいる
それでも、「情報をNotionに貯める」という文化さえ根づいていれば、AIは後からいくらでも効いてくる。これが一番の学びでした。
「バイブコーディング時代」にあえて。
それでもNotionを使う理由
世の中的に、最近は、AIと対話しながらコードを書く“バイブコーディング”で、自分たちの業務にぴったり合った独自システムを作ることも増えてきました。
用途によっては、既存のSaaSを一つ“卒業”することも起こります。
それでも、インクデザインでは、会社の情報の“基幹システム”としてNotionを使い続けているのには、はっきりした理由があります。
- 汎用性：
ドキュメント・データベース・Wiki・タスク・議事録・・・用途を選ばず、何でもいったん受け止められる。
独自ツールは「特定の課題」には強い一方、守備範囲が狭い。Notionは会社の情報を“全部置ける器”として優秀です - セキュリティ・権限管理：
共有範囲やゲストアクセスをページ単位で細かくコントロールできる。
自前システムだと認証・権限・バックアップまで自分で面倒を見ることになりますが、そこが担保されているのは安心です。 - 属人化しにくい：
独自システムはコーディング簡単とはいえ、「作った人しか触れない」になりがち。
Notionなら新入社員でもすぐ使えて、しかもAI（Notion AI）が最初から乗っている - AIのハブになれる：
独自ツールを作っても、結局そのデータの置き場・参照元は要ります。Notionに情報が集まっていれば、独自ツールもNotion AIも“同じ情報”を見に行ける
つまり、独自開発とNotionは対立ではなく役割分担！
尖った処理は自作ツールに任せ、情報の一元管理と全社の土台はNotionが担う。
この組み合わせが、今のところ一番しっくりきています。
大前提：これは「管理」ではなく「働きやすさ」のためのシステム
さて、まとめの前に、一番大事な思想の話をさせてください。
ここまで読むと、「売上も稼働も工数も全部見える化＝ガチガチに管理される会社」に見えるかもしれません。
でも、私たちが目指しているのは、むしろその逆です。
インクデザインはデザイン集団です。
良いアウトプットは、ぎちぎちに管理・監視された環境からは生まれません。
だからこのシステムは、「意図的な“余白”」を残し、ある種のファジーさを許容・内包するように設計しています。
- 工数は1分単位で厳密に詰めるためのものではない（勤務時間と工数の合計が多少ズレても、それを問題にはしない）
- 目的は「全時間の説明責任」ではなく、案件のコスト感をつかみ、次の見積り精度を上げること
- 数字は、誰かを詰めるためや評価のためではなく、チームで助け合うために見る（「誰がパツパツで、誰が助けられるか」）
根っこにあるのは、「心理的な安心・安全を前提にする」という考え方。
可視化は監視のためではなく、安心して働くための土台。
スタッフを管理することが目的ではなく、スタッフが仕事をしやすくするためのシステムです。
と、書いていて自分でもちょっと理想論くさいなと思うんですが、でも本気でそう考えています。
情報を貯めることも、AIに任せることも、最終的には「人が、創造的な仕事にちゃんと集中できる状態」をつくるための手段にすぎません。
意図的な余白があるからこそ、デザインの発想も、新しいAIの使い方も、メンバーの側から自然に生まれてくる。そう思っています。
まとめ：AIドリブンの第一歩は「情報を一箇所に貯めること」
さて、ここまで長文にお付き合いいただきありがとうございました！
私たちがやったことを一言でまとめると、こうです。
特別な開発をしたのではなく、「Notionに情報を一元化する」という当たり前がテレワークによりたまたまできて、そこにAIを乗せただけ。
テレワークで情報を貯める必然性があったのは、結果的にラッキーでした。
でも裏を返せば、
どんな会社でも「まず情報を一箇所に貯める」ところから、自社独自のAIドリブン環境は作れる
ということでもあります。
連絡はチャットで、情報はNotionに。
AIは、その貯めた情報を“使える形”に変えてくれる相棒です。
冒頭で「特別なことは、何もしていない」と書きました。
本当にその通りで、地味なことの積み重ねだけ。
でも、その“何もしていない”を何年も続けてきた土台こそが、たぶん一番の資産なんだと思います！！
まだ道半ばですが、インクデザインではAIによって確実に「探す・転記する・集計する」時間を減らし、「考える・つくる・提案する」時間を増やせていますし、これからもAI時代のデザイン会社の在り方を模索していきたいと思います。
