GrammarlyとNotion AIをローカルLLMで置き換える（2026）

クイックファクト

• Grammarly料金： 無料（AIプロンプト月100回）、Proは年払いで月額$12、月払いは$30（AIプロンプト月2,000回）、Enterpriseは要見積もり。
• Notion AI料金： Businessプランに含まれます（年払いで約$20/ユーザー/月）。FreeプランとPlusプランはトライアルのみ。
• ローカルLLM料金： 無料（オープンソースモデル + Ollama） — 電気代のみ。
• 小型モデルの出発点： 8 GBではQwen3.5 4B（qwen3.5:4b）またはPhi-4 Mini（phi4-mini）、16 GBではGemma 4 12B（gemma4:12b）、24 GB以上ではQwen3.8 27B（qwen3.8:27b）。
• Grammarlyのプライバシー： 利用規約第7.2条により、Grammarlyのサービスの運用、改善、開発のためにコンテンツのライセンスが付与されます。
• Notion AIのプライバシー： リクエストは第三者のモデル提供元に送られます。デフォルトでは、Notionも提供元も顧客データで学習しません。
• Obsidian料金： 2025年2月以降、個人利用・業務利用ともに無料。

置き換えられること（と置き換えられないこと）

Grammarlyを置き換える：文法とスタイル修正

• 執筆セッション用システムプロンプト： ローカルAIアプリのシステムプロンプトを「あなたはプロの編集者です。修正または書き直したテキストのみを返してください — 前置き、説明、コメントは不要です」に設定します。これにより「素晴らしい文章ですね！修正版は...」のような前置きを抑止できます。
• ショートカット統合： Raycast（macOS）またはAutoHotkey（Windows）で、選択テキストをOllamaに送り結果を貼り付けるホットキーを作成します。コピペ運用が1キーストロークに短縮されます。なお、RaycastのマニュアルではローカルモデルのサポートはPro機能とされています。Ollama APIを呼ぶAutoHotkeyスクリプトは無料です。
• 文法のみ vs スタイル書き直し： 法務、技術、構造化文書のように言い換えで意味が変わるリスクがある場合は、文法のみ用プロンプトを優先します。スタイル書き直しはメール、ブログ、一般的な書簡向けです。
• 学術ライティング： スタイル書き直しプロンプトに「引用、専門用語、ドメイン語彙はすべてそのまま保つこと」を追記します。これがないと、専門表現を平易化または言い換える挙動が出ることがあります。
• ビジネスメール： 「送信者は[氏名]、[役職]（所属：[企業]）。出力にはパーソナライズ詳細を含めず、その人のプロフェッショナルな声を反映する」を追加します。送信者の業務文脈にレジスターを固定できます。
• 自分の文体をローカルで分析： 上の文体プロファイルのプロンプトは、3つの文章サンプルを再利用可能なシステムプロンプトに変えます。サンプルがマシンの外に出ないため、非公開の下書きにも安全に使えます。クラウドのアシスタントなら、まずその下書きを受信する必要があります。

ローカル文法修正に向く小型LLM

• 文法修正に特化したベンチマークで、これらのモデルを順位付けしたものはありません。 各ベンダーが公開しているのは一般的な指示追従の結果であり、文法修正の精度ではありません。自分のテキストで判断してください。
• テストで確認すること： 過剰修正（問題のない表現が変わっていないか）、意味の変化（数字、名前、否定）、表記の揺れの維持（英国式・米国式の綴り）、そしてモデルが本文だけを返すかどうか。
• 言語： Qwen3.5とGemma 4は多言語対応です。Phi-4 Miniは主に英語向けです。英語以外のテキストでは、まず自分の言語でテストしてください。
• 出力を安定させる： 低めのtemperature（0.2前後）は、創作的な言い換えを抑えます。下のModelfileは、編集者向けの指示とtemperatureを再利用可能なモデルにまとめます。
• 長い文書： 小型モデルは長い入力で精度が落ちます。文書全体を貼り付けず、セクションごとに修正してください。

FROM qwen3.5:4b
PARAMETER temperature 0.2
SYSTEM """You are a copy editor. Fix grammar, spelling, and punctuation only. Keep the author's wording, meaning, and spelling variant. Return only the corrected text."""

# then run:
#   ollama create grammar-fix -f Modelfile
#   ollama run grammar-fix

Google Docs、Gmail、クラウドなしのインライン校正

• Google Docsのワークフロー： Docsで「提案」モードをオンにし、段落を選択してホットキーまたはサイドバーに送り、修正後のテキストを貼り付けます。提案モードなら、すべての変更を確認できます。
• Google DocsでのHarper： Harperのコントリビューター向けドキュメントによると、Docsはテキストを編集可能なページ要素ではなくキャンバスに描画するため、Docs対応は回避策で実現されており、拡張はまだ初期段階とされています。当サイトではDocsで未検証です。まずドキュメントのコピーで試してください。
• Gmail： Harperのサイトによると、Gmailは、Gmail内蔵の文法チェッカーをオフにしない限り非対応です。メールの下書きには、選択して書き直すワークフローを使ってください。
• 最適な組み合わせ： 対応エディタでのインライン下線にはルールベースのチェッカー、書き直し・トーン・要約にはローカルLLM。これが、Grammarlyの「下線 + AI書き直し」という組み合わせに最も近いローカル構成です。
• LanguageToolのセルフホスト： LanguageToolサーバーをダウンロードしてlocalhostで起動し、ブラウザ拡張の「実験的な設定」で「ローカルサーバー」を選びます。公開オプションを付けて起動しない限り、サーバーには自分のマシンからのみ接続できます。

Notion AIを置き換える：文書ドラフトとメモ

• Obsidianをインストール：obsidian.mdから。個人利用・業務利用ともに無料です。メモ用のVault（保管庫）を作成します — AIプラグインがインデックスする対象ディレクトリです。
• Copilotプラグインをインストール：（Community Plugins → 「Copilot」を検索。Copilot for Obsidianレビューを参照）。プラグイン設定でLLMプロバイダに「Ollama」を選び、ベースURLにhttp://localhost:11434を入力、モデルを選択します。Copilotは、現在のメモ文脈で質問や生成ができるチャットサイドバーをObsidianに追加します。
• Smart Connectionsプラグインをインストール：Vault全体のQ&A用。Smart Connectionsはローカル埋め込みモデルで全メモを埋め込みインデックス化し、関連メモを取り出してからLLMに渡します。Notion AIの「メモに質問する」の直接的な代替です。
• ドラフト作成： Copilotチャットで「次のメモから[文書タイプ]を[テーマ]について作成：[要点を貼り付け]」と入力。プラグインは現在のメモ文脈を自動で含めます。出力はチャットに表示されるので、メモにコピペします。
• 内容拡張： メモ内の箇条書きを選択し、Copilotコマンドパレットで「Expand selection」を実行 — モデルがメモの執筆レジスターで散文に変換します。
• 週次レビュー生成： 「今週分のメモを週次レビュー形式で要約：成果、ブロッカー、次のアクション」。Smart Connectionsが直近7日のメモを取得し、自動でLLMに渡します。

NotionとOllama：つながる部分とつながらない部分

• 選択肢1 — Notion API経由のスクリプト： 小さなスクリプトがNotion APIでページを読み取り、テキストをlocalhost:11434のOllamaに送り、結果を新しいブロックとして書き戻します。モデルの工程はローカルですが、ページ自体はNotionのサーバー上にあるため、取り除かれるのはAI提供元だけです。
• 選択肢2 — Notion MCP： NotionはMCPサーバー（OAuthサインイン）をホストしており、MCPクライアントがページの読み取りと更新に使います。NotionはClaude Code、Cursor、Codexをクライアントの例に挙げています。特定のクライアントがローカルモデルを動かせるかどうかは、そのクライアント側の問題です。
• 選択肢3 — AI負荷の高いメモをローカルファーストのアプリに移す： 上記のCopilot付きObsidian（プレーンなMarkdownファイル）、またはAppFlowy。AppFlowyはオープンソース（AGPL-3.0）のNotion風ワークスペースで、比較ページによればオフラインモードとローカルAIのオプションがあります。正確なローカルモデルの設定は、AppFlowyのドキュメントで確認してください。
• ローカルモデルで変わらないこと： すでにNotionにあるコンテンツは、Notionに保存されています。それに対してローカルモデルを動かしても、取り除かれるのはAI提供元の工程であり、Notionの保存ではありません。
• Notionが自社のAIについて述べていること： デフォルトでは、NotionもそのAI提供元も顧客データをモデルの学習に使用しません。Enterpriseではほとんどのモデルがゼロデータ保持を提供し、それ以外のプランでは提供元が最大30日間データを保持します。

import requests

NOTION = {"Authorization": "Bearer <NOTION_TOKEN>", "Notion-Version": "2022-06-28"}
PAGE_ID = "<page-id>"

# 1. read the page text through the Notion API
blocks = requests.get(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION).json()["results"]
text = "\n".join(
    "".join(t["plain_text"] for t in b["paragraph"]["rich_text"])
    for b in blocks if b["type"] == "paragraph"
)

# 2. rewrite it with a local model (Ollama on localhost)
r = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
    "model": "gemma4:12b", "stream": False,
    "prompt": "Correct the grammar of this text. Return only the corrected text.\n\n" + text,
})
fixed = r.json()["response"]

# 3. append the result as a new paragraph block
requests.patch(f"https://api.notion.com/v1/blocks/{PAGE_ID}/children", headers=NOTION, json={
    "children": [{"object": "block", "type": "paragraph",
                  "paragraph": {"rich_text": [{"type": "text", "text": {"content": fixed[:2000]}}]}}]
})

統合オプション

執筆タスク向けモデル推奨

プライバシー比較

• Grammarlyのデータライセンス： Grammarlyの利用規約第7.2条のもとでは、コンテンツの所有権はユーザーに残りますが、サービスの運用・提供・改善や新しい製品・機能の開発など、定められた目的のために使用する、全世界・非独占・無償のライセンスをGrammarlyに付与します。また規約には、提案の承認や拒否が提案エンジンの学習に役立つ場合があると記載されています。Grammarlyは、LLMパートナーが顧客データを自社モデルの学習に使用することは認められていないとしています。
• Notion AIのデータフロー： NotionはAIリクエストを複数のモデル提供元に振り分けています（現在の一覧はサブプロセッサーのページにあります）。Notionは、デフォルトではNotionもAI提供元も顧客データでモデルを学習しないとしています。Enterpriseでは、LLM提供元とのゼロデータ保持を提供します。それ以外のプランでは、提供元が最大30日間データを保持します。
• ローカルLLMのデータフロー： 外部送信なし。Ollamaはデフォルトでlocalhostで待ち受け、推論中に外部への接続は発生しません。モデルの重みはディスク上の静的ファイルで、テキストはメモリ内で処理されます。
• GDPR／職業上の守秘義務への影響： 弁護士、医療従事者、その他守秘義務を負う方は、クライアント関連の内容にGrammarlyやNotion AIを使う前に、契約上の保護を確認してください。ローカルLLMはデータがマシンの外に出ないため、第三者処理者の論点を回避できます。
• テレメトリ： クラウドツールは、テキスト自体に加えて利用状況や操作データも収集します。ローカルアプリは異なります — 各アプリのテレメトリ設定を確認し、監査レベルの確実性が必要なら、送信トラフィックを自分で監視してください。

コスト比較

よくある間違い

• 出力フォーマットのシステムプロンプトを設定しない。 システムプロンプトがないと、モデルは「もちろんです！修正版はこちら：」と前置きを付け、説明を加え、AIっぽい表現を使います。「修正後の本文のみを返す」と指定するシステムプロンプトを必ず設定してください。
• 複雑なスタイル書き直しに最小のモデルを使う。 小型モデルは文法修正は得意ですが、スタイル書き直しは定型的になりがちです。スタイル中心の作業では、Gemma 4 12B以上に上げてください。
• ObsidianにNotion UI同等を期待する。 ObsidianはMarkdownエディタで、データベースではありません。Notionワークフローがデータベース、ビュー、リレーションに依存している場合、Obsidianは完全な代替にはなりません — 移植できるのはAI機能だけです。データベース機能が重要かどうかを切り替え前に評価してください。
• スタイル書き直しに語数上限を設けない。 上限がないと、モデルは書き直しを膨らませがちです。「書き直し後のテキストは元の語数の±10%以内に収めること」をスタイル書き直しプロンプトに追加してください。
• 小さなモデルに長文書を送る。 小型モデルは長い入力で精度が落ちます。長い文書はセクションに分けて、それぞれ個別に修正してください。
• LLMにインライン下線を期待する。 LLMは依頼されたときに答えるもので、入力を監視しません。入力中の下線が欲しければ、Harperのようなルールベースのローカルチェッカーを追加してください。
• Notion AIがローカルモデルを使えると思い込む。 Notionは対応を公式に記載していません。Notion APIとOllamaを組み合わせるか、AI負荷の高いメモをローカルファーストのアプリに移してください。

出典

• Grammarly利用規約 — 第7.2条（ユーザーコンテンツのライセンス） — grammarly.com/terms
• Grammarlyのプラン — grammarly.com/plans
• Grammarly Proの料金（月払い・四半期払い・年払い） — support.grammarly.com
• Grammarlyの責任あるAI（パートナーによるデータ利用） — grammarly.com/responsible-ai
• Notionの料金とAIのプラン別提供状況 — notion.com/pricing
• Notion AIのセキュリティ対策（提供元、学習、保持） — notion.com/help/notion-ai-security-practices
• Notion MCPドキュメント — developers.notion.com/docs/mcp
• Obsidianの業務利用無料化（2025年2月） — obsidian.md/blog/free-for-work
• Harper文法チェッカー — writewithharper.com
• Harper Chrome拡張のメモ（Google Docs対応） — writewithharper.com/docs/contributors/chrome-extension
• LanguageTool HTTPサーバー（セルフホスト） — dev.languagetool.org/http-server
• Raycastのローカルモデル — manual.raycast.com/ai/local-models
• Ollamaモデルライブラリ — ollama.com/library/gemma4、ollama.com/library/qwen3.5、ollama.com/library/qwen3.8
• Obsidian Copilotプラグイン ドキュメント — GitHub: logancyang/obsidian-copilot
• Obsidian Smart Connectionsプラグイン — GitHub: brianpetro/obsidian-smart-connections

よくある質問

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