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Notion 3.3で「カスタムエージェント」登場──24時間働く“AIチームメイト”が業務を自動化

アップデート日時:2026年2月18日

2026年2月18日、Notionはバージョン3.3を発表し、新機能「カスタムエージェント」を正式リリースしました。
これは単なるチャットAIの強化ではありません。ユーザーが指示しなくても、自律的に働き続けるAIチームメンバーという位置づけです。

本記事では、何が変わったのか、どんな業務に活用できるのか、導入時のポイントまで分かりやすく解説します。


カスタムエージェントとは?──“指示待ち”しないAI

これまでのAIは「プロンプト(指示文)」を入力して使うのが基本でした。
一方、カスタムエージェントはタスクとルール(トリガーやスケジュール)を設定するだけで自律的に実行します。

たとえば:

  • 指定時間にレポートを自動作成
  • Slackでの質問に自動回答
  • 受信メールを分類し、返信を下書き
  • 問い合わせを担当者に自動振り分け

一度設定すれば、24時間365日稼働します。


具体的な活用シーン

① Q&Aエージェント:社内の“即答係”

Rampでは、多数のカスタムエージェントを構築。
製品仕様や社内ルールに関する質問に高精度で回答し、担当チームは「確認と改善」に集中できる体制へと移行しています。

接続可能なツール例:

  • Slack
  • メール
  • カレンダー
  • Notionデータベース
  • MCP経由で外部ツール連携

これにより、「新人研修のミカタ」「ITの神」といった専門特化型エージェントを構築可能です。


② タスク振り分けエージェント:見落としゼロへ

Remoteでは、ITオペレーションの自動化に活用。

  • チケットの25%以上を自律解決
  • 週20時間の工数削減
  • 95%以上の精度で分類

複数ツールを横断して確認する手間がなくなり、「人は判断・改善に集中」という理想的な分業が実現しています。


③ プロジェクト報告エージェント:会議資料の自動生成

毎日の進捗会議、週次スプリントまとめ、月次OKRレポート。

Braintrustでは、競合分析や導入企業サマリーを自動配信し、意思決定スピードが向上。1日20分の削減でも、年間では大きな差になります。


構築は意外と簡単

初期テスターは21,000以上のエージェントを作成。
Notion内部だけでも2,800体が稼働中です。

作成方法はシンプル:

  1. やりたいことを自然言語で説明
  2. トリガー(例:毎朝9時)を設定
  3. 情報ソースを選択
  4. 使用するAIモデルを選択

テンプレートも用意されているため、専門知識がなくても始められます。


既存ツールとの連携が強み

MCP(Model Context Protocol)経由で、以下のようなツールと接続可能:

  • Figma
  • Linear
  • HubSpot
  • Slack、メール、カレンダー など

例:

  • FigJamボードをNotionドキュメント化
  • メール自動分類+返信草稿生成
  • 会議日程の自動調整

「ツールをまたぐ作業」が自動化できるのが最大の価値です。


セキュリティと管理面も強化

AIを業務に任せる上で重要なのは「安全性」。

  • アクセス権はユーザーが完全管理
  • いつでも無効化可能
  • 操作ログを確認・巻き戻し可能
  • 管理者が作成権限を制御可能(ビジネス/エンタープライズプラン)

“便利だけどブラックボックス”という不安を抑える設計です。


新料金体系(2026年5月4日開始)

カスタムエージェントは「Notionクレジット制」に移行予定。

  • 2026年5月3日まで:ビジネスプラン体験版で無料利用可能
  • 以降:ビジネス/エンタープライズのアドオンとして利用
  • 管理者が必要分のクレジットを購入

利用規模に応じて柔軟に調整できる仕組みです。


導入を検討すべき企業は?

特におすすめなのは:

  • 社内Q&Aが多い企業
  • チケット/問い合わせ対応が多いチーム
  • レポート作成に時間を取られている管理職
  • Slack中心に業務が回っている組織

「人を増やす前に、AIエージェントを増やす」という選択肢が現実的になりました。


まとめ:Notionは“ドキュメントツール”から“AI基盤”へ

今回の3.3アップデートは、単なる機能追加ではありません。
Notionを“作業場所”から“自律型AIオペレーション基盤”へと進化させる転換点と言えるでしょう。

まずは体験版で1つ、小さな業務から自動化してみる。
そこから拡張していくのが現実的な導入ステップです。

カスタムエージェントはまだ始まったばかり。
今後のリアルタイム性やモデル高度化にも期待が高まります。

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