投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる対話型AIから、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へと移行しつつあります。多くの日本企業で導入が進むコラボレーションツール「Notion」が展開するCustom Agents（エージェント機能）の動きを題材に、社内ナレッジの活用方法と、日本企業が直面するガバナンスや運用の課題について解説します。
「書くAI」から「動くAI」への進化
これまでの生成AI、特にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）活用は、主にメールのドラフト作成や要約、アイデア出しといった「テキスト生成」が中心でした。しかし、現在のグローバルトレンドは明らかに「AIエージェント」へとシフトしています。
AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、特定の目的のためにツールを使いこなし、ワークフローを実行するシステムを指します。Notionが新たに強化している「Custom Agents（あるいはAgent Builder的な機能）」は、まさにこの流れを象徴するものです。ユーザーが特別なプログラミング知識を持たなくても、自社のドキュメントやデータベースを特定の文脈で参照し、回答やタスク実行を行うボットを作成できる環境が整いつつあります。
日本企業の課題「ナレッジのサイロ化」に対する処方箋
日本企業、特に歴史ある組織や急成長したスタートアップにおいて共通する課題が「情報のサイロ化」です。マニュアル、議事録、仕様書が各所に散らばり、必要な情報を探すだけで多くの時間が浪費されています。
Notionのようなドキュメント管理ツールにAIエージェントが組み込まれる最大のメリットは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の実装コストが劇的に下がる点にあります。これまではエンジニアがベクターデータベースを構築し、APIを繋ぎ込んで開発していた「社内QAボット」が、SaaSの機能としてノーコードで提供されるようになります。これにより、例えば「総務・労務エージェント」や「プロダクト仕様エージェント」を現場レベルで即座に構築し、業務効率化を図ることが可能になります。
「ゴミを入れてもゴミしか出ない」原則の再認識
しかし、ツールが進化しても変わらない鉄則があります。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出てくる）」です。AIエージェントは魔法ではなく、参照元のデータ品質に依存します。
日本企業では、ドキュメント化されていない「暗黙知」や、更新されずに放置された「古いマニュアル」が大量に存在することが珍しくありません。Notion上でAIエージェントを有効活用するためには、ツールの導入以上に「ドキュメントの鮮度管理」や「情報の構造化」といった地道な運用設計が重要になります。AI活用の成否は、技術選定よりも、こうした泥臭いナレッジマネジメントの文化定着にかかっていると言えます。
ガバナンスと権限管理の重要性
企業導入において避けて通れないのがセキュリティとガバナンスです。社内情報を横断的に検索できるエージェントは便利ですが、同時に「見えてはいけない情報」まで回答してしまうリスクを孕んでいます。
人事評価や機密プロジェクトの資料など、アクセス権限（パーミッション）の設計がAIエージェントにも正しく継承されるかどうかが選定の鍵となります。Notion等の主要SaaSはこの点に配慮していますが、設定ミスによる情報漏洩リスクは常に存在します。日本企業特有の細かい職務権限規定に照らし合わせ、AIがアクセス可能な範囲をどこまで許可するか、情報システム部門と連携した慎重な設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNotion Custom Agentsのような機能進化を踏まえ、日本企業は以下のポイントを意識してAI実装を進めるべきです。
1. 「探す時間」の削減をKPIにする
生成AIによる文章作成支援だけでなく、社内ナレッジへのアクセス時間を短縮する「検索・参照」用途での活用に注力してください。これは生産性向上に直結します。
2. ドキュメント文化の醸成
AIエージェントの性能は、社内ドキュメントの質で決まります。「口頭伝承」から「テキスト化」へ、組織文化を変革する良い機会と捉えましょう。
3. スモールスタートと権限管理の徹底
全社一斉導入ではなく、情報の機密性が低いプロジェクトや部署（例：カスタマーサポートのナレッジ共有など）から開始し、権限設定の不備がないか検証しながら段階的に展開することがリスク低減につながります。