Notion「カスタムAIエージェント」に見る、SaaS埋め込み型AIの現在地と社内ナレッジ活用のこれから

汎用的なチャットボットから、特定のタスクやデータに特化した「エージェント」へ。Notionが新たに展開するカスタムAI機能は、技術的な敷居が高かったRAG（検索拡張生成）の民主化を象徴する動きです。本記事では、このトレンドが日本企業の「暗黙知」の継承や業務効率化にどのような影響を与えるか、実務的観点から解説します。

「汎用型」から「特化型」へ：AI活用の潮目の変化

生成AIの利用形態は、ChatGPTのような汎用的なチャットボットに何でも聞くスタイルから、特定のデータや役割を持たせた「エージェント」を使い分けるスタイルへと急速に移行しています。この流れの中で注目されているのが、ドキュメント管理ツールであるNotionが導入を進める「カスタムAIエージェント（Notion Custom Agents）」のような機能です。

これは、単に文章を生成するだけでなく、社内のWiki、議事録、プロジェクト計画書など、特定のデータベースを参照範囲として指定し、「広報担当」「エンジニアリング・リード」「法務チェッカー」といった特定のペルソナ（役割）を与えることができる機能です。これまでエンジニアがAPIを駆使して構築していた仕組みが、SaaSの機能としてノーコードで提供され始めたことは、実務へのAI実装において大きな転換点と言えます。

RAG（検索拡張生成）の民主化と「データの重力」

技術的な観点から見ると、この動きは「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術のコモディティ化を意味します。RAGとは、LLM（大規模言語モデル）が学習していない社内固有の情報を検索・参照させ、回答の精度を高める手法です。

従来、日本企業がRAG環境を構築するには、ベクターデータベースの設計やPythonによる開発、セキュリティ要件の定義など、相応のエンジニアリングリソースが必要でした。しかし、NotionやMicrosoft Copilot、Salesforceなどがプラットフォーム内にRAG機能を内包することで、「データがある場所にAIを持ってくる」というアプローチが可能になりました。これを「データの重力（Data Gravity）」の観点から捉え直すと、データが蓄積されているSaaSこそが、最も強力なAIプラットフォームになり得ることを示唆しています。

日本企業特有の課題：「暗黙知」をいかに「形式知」にするか

しかし、ツールが便利になれば直ちに業務が効率化されるわけではありません。特に日本企業において、この手のツールを導入する際に最大の障壁となるのが「ドキュメント文化」の有無です。

欧米企業、特にテック企業では「Document is King」の文化が根付いており、意思決定プロセスや仕様が明文化されています。一方、日本企業は「阿吽の呼吸」や「背中を見て学ぶ」といったハイコンテクストな文化、すなわち「暗黙知」に依存する傾向が依然として強くあります。AIは「書かれていないこと」は学習・参照できません。NotionのようなツールでAIを活用するための前提条件は、社内情報がデジタル化され、かつ構造化されていることです。

したがって、日本企業におけるこの種のAI活用は、「ツールの導入」ではなく、「業務プロセスの言語化・ドキュメント化」という組織文化の変革とセットで進める必要があります。

リスクとガバナンス：権限管理の落とし穴

実務的なリスクとして見落とされがちなのが、アクセス権限の管理です。SaaS組み込み型のAIエージェントが強力になればなるほど、「AI経由での情報漏洩」リスクが高まります。

例えば、人事評価に関するドキュメントや、未発表のM&A情報などが同じワークスペース内に存在する場合、一般社員がAIエージェントに「来期の組織体制はどうなる？」と質問した際、AIがアクセス権限を正しく認識せずに、本来秘匿すべき情報を要約して回答してしまうリスクがあります（これを防ぐためのACL：アクセスコントロールリストの連携は各社強化していますが、設定ミスは起こり得ます）。

日本企業はコンプライアンスに敏感ですが、AI導入時は「社外への漏洩」ばかりに目が向きがちです。しかし、RAGやSaaS型AIにおいては「社内での不適切な情報アクセス」に対するガバナンス設計が極めて重要になります。

日本企業のAI活用への示唆

Notion Custom Agentsのようなツールの登場を受け、日本企業の意思決定者やプロダクト担当者は以下の点を意識してAI戦略を進めるべきです。

• 「AI導入」の前に「ドキュメント整備」を：AIは魔法の杖ではありません。社内のナレッジがテキスト化されていない限り、どんなに高性能なAIエージェントも機能しません。日報、仕様書、マニュアルの整備を評価制度に組み込むなど、形式知化を促す仕組みが必要です。
• 適材適所のSaaS選定：自社のデータがどこに最も多く蓄積されているかを見極めてください。Microsoft 365中心ならCopilot、Notion中心ならNotion AIというように、データを移動させずにAIを適用する戦略が、コストとセキュリティの両面で合理的です。
• 内部ガバナンスの再設計：「AIがすべてのドキュメントを読める」状態は危険です。AIエージェントに参照させるデータベースと、機密情報を明確に分離するフォルダ構成や権限設計を、情報システム部門主導で徹底する必要があります。
• スモールスタートでの検証：全社一斉導入ではなく、例えば「カスタマーサポートのFAQ検索」や「開発チームの仕様確認」など、ドキュメントが比較的整備されている部門から特定用途のエージェントを作成し、有用性とリスクを検証することをお勧めします。