Notion AI社員を「連携」させるとどうなるか｜バラバラなAIを「システム」に育てる業務フロー自動化の作り方

※本記事の事例は、実際の支援内容をもとに企業名を仮名にして紹介しています。

「AIを使っているのに、毎回同じ説明を繰り返している」という現実

ChatGPTなどのAIツールを業務で使い始めた方から、こんな声をよく聞きます。

「先週うまくいったプロンプトを使っても、今日は下手な回答が返ってくる」

「毎回、自社の情報を貼り付けてから質問しないと、的外れな回答になってしまう」

これは、多くのAIツールが持つ「使い捨て型」という特性によるものです。

会話が終わるたびに記憶がリセットされ、同じ背景情報を毎回一から入力し直す作業が発生します。新しいスタッフをそのたびに研修し直すような状態、と言えば想像しやすいかもしれません。

一方、Notionに蓄積された情報を土台にして動くAI社員は、まったく異なる展開をします。

日報・会議記録・顧客情報・業務マニュアルがNotionに積み上がっていると、AI社員はその文脈を踏まえた上で回答や資料作成を行います。

過去の商談記録を参照して提案書の構成を考える。過去のメルマガの反応データを分析して今週の件名を提案する。自社のマニュアルを読み込んで、問い合わせに自動で回答する。

データが増えるほど、AI社員の精度と用い勝手は上がっていきます。

これが「ストック型AI」の本質です。ChatGPTのような「使い捨て型」とは違い、経験を経るほど仲長くなる「10年目の社員」のような存在に裁っていきます。

さらに一歩進むと、複数のAI社員を連携させる「AIシステム」の構築ができるようになります。

例えば、「議事録をまとめるAI社員」が作成した要点を、「提案書を作るAI社員」が引き継いで資料化する、という流れです。

AI社員がそれぞれの得意な業務を分担し、彼らの成果物を次のAI社員が引き継ぐ。人間はレビューと意思決定に専念できるようになります。

Notion導入支援を行っているある経営コンサルティング会社では、米数千件の社内資料のデジタル化とNotionへの移行を进めた結果、AI社員が過去資料の文脈を踏まえた回答を生成できるようになりました。

導入前は専門担当者でないと導けなかった専門知識の問い合わせ対応が、Notion上に情報を積み上げたことでAI社員が対応できるようになりました。

所要時間の大幅な短縮とともに、担当者が本来集中すべき業務に時間を割ける体制が整いました。

ポイントは「データが先、AI社員は後」という順序です。

取り組みやすいのは、毎日発生する「記録する業務」をNotionに移行することです。日報でも会議メモでも構いません。

記録が蓄積されるにつれて、AI社員が引き出せる情報量が増え、生成される文章や提案の質が自然と上がっていきます。

「うちの会社でも活用できるのか？」と感じた方は、まずは一度ご相談いただけると嬉しいです。

現状のツール環境や業務の流れをお聞きしながら、一緒に考えていければと思います。

株式会社NOMORE 【Notion事務局】