Notion が Claude をどのように活用してエンタープライズ AI 検索を強化し、プロンプトキャッシュでコストを 90% 削減してエージェントワークフローを構築しているかをご覧ください。
詳細を読むExternal Agents のリリースから 3 週間後、コラボレーション AI ワークスペースの Notion では、お客様が作成したエージェントが 18,000 に達し、エージェントのアクティビティの 90% がチャットではなく自動化トリガーで実行されていました。Notion はエージェントを大規模に構築およびデプロイするための、Anthropic の組み合わせ可能な API スイート Claude Managed Agents を基にこの機能を構築しました。 プロダクトマネージャーの Eric Liu 氏が、Managed Agents の処理内容やリリース以来驚いたことについて Anthropic と語りました。
Anthropic：貴社では最近、Managed Agents で External Agents をリリースされましたね。 皆さんは実際どのように利用しているのでしょうか？
Eric Liu 氏、Notion：当社は、Notion をエージェントやチームにとって最高のコラボレーションプラットフォームにしたいと考えています。 そのミッションの重要な部分は、最高のエージェントを Notion でネイティブに動作させることです。そして、Claude はそのリストのトップにランク付けされています。人々が Notion で利用したいと考えている外部エージェントの中でナンバーワンです。 これまでに約 18,000 の Claude エージェントが作成され、それらのエージェントが約 140,000 ステップを遂行しました。 マーケティングをほとんど行わずにこれほど速く普及したことは、嬉しい驚きでした。Notion でエージェントを作成するユーザーの大部分が、現在では Claude エージェントを作成しています。 利用の深度も顕著に表れています。人が Claude で行うターンの 90% は、Notion ページ、Slack メッセージ、またはスケジュールされた実行でトリガーされる、Notion での自動化です。Claude と直接チャットするわけではありません。Claude を中心に構築した自動化用のラッパーが、お客様の共感を呼んでいるのです。当社のトップワークスペースは、マルチプレイヤーのワークフローに実際に活用しています。ワークスペースでは 3～4 つのエージェントが主に自動化を通じ、1 日に数十のスレッドを処理しています。
Anthropic：Managed Agents で構築したものをどのように説明しますか？
Liu：これらのソフトウェア構築ブロックは Notion で作成し、それらを好きなワークフローに組み込むことができます。 たとえば、オーケストレーターとして動作するタスクボードを作成しました。 タスクを作成し、それを「開始準備が整った」状態に移動すると、Claude セッションが起動します。 Claude は接続されているページ、デザインシステム、API ドキュメント、製品要件ドキュメントからコンテキストを収集します。 言い換えれば、同僚のように Claude と仕事をしているわけですね。
素晴らしい点は、1 つのタスクに限定されないことです。 お客様は同時に 30～40 件のジョブを立ち上げることができ、当社のプラットフォームが承認を得るために適切な担当者にルーティングします。実験フラグのクリーンアップやトリアージに伴うさまざまなミニタスクなど、忙しい作業を自動化しています。
「Claude は、人々が Notion で利用したいと考えていたナンバーワンの外部エージェントです。」
Anthropic：Managed Agents を Notion に追加するよう決めたのはなぜですか？
Liu：ユーザーから Claude を求める声が寄せられていました。当社のお客様は 1 つのエージェントを使用して別のエージェントと対話し、面倒な手順を踏んで物事を繋ぐことを望んでいません。お客様はただ Notion 上で「Claude、このウェブサイトの作成を手伝って」と言いたいのです。Managed Agents は素晴らしいソリューションでした。API を導入するだけで製品内で動作したからです。
Notion に固有のもの、つまり自社の知識に焦点を当てます。 当社のエージェントは Notion の利用に優れているものの、コーディングは最も得意分野というわけではありません。Claude モデルはコーディングに非常に優れています。Claude が生成するのに本当に優れているファイルは、他にもたくさんあります。 根本的に、すべてのエージェントがコーディングエージェントです。そして、これによりコーディング以外のユースケースが多数可能になっています。マーケティングや営業向けのプレゼンテーションを作成している場合、知識を活用し、PDF やスライド、その他の形式のアーティファクトを生成しています。情報をアーティファクトに統合するこうしたワークフローは、コーディングで非常にうまく動作するものとほぼ同じです。こうした流れがナレッジワーク全体に広がりつつあります。
Anthropic：チームは Managed Agents を 3 つの方法で実装できます。製品に Claude ブランドのエージェントとして使用する、自社エージェントを支える非ブランドのエンジンとして使用する、社内エージェントとして使用する、という方法です。Notion が Claude ブランドを選択したのはなぜですか？
Liu：Notion に対する当社のビジョンは、それをエージェントのコマンドセンターにすることです。つまりチームが好みのエージェントを使用し、Notion 内でネイティブに使用できるようにするということです。 コラボレーション製品であれば、製品内でエージェントを使用できるというコンセプトがコアのユーザージャーニーとなります。Claude を導入する利点は、人々がモデルのインテリジェンスや体験を信頼していることです。
セッションは Managed Agents から Notion のクライアントにストリーミングされます。 しかしユーザーにとっては、そうしたことが起きているとは一切知る由がありません。彼らが目にしているのは、Claude がファイルの書き込み、Notion ページの作成、アップデート、コメントの追加、チームメイトやその他のエージェントができることをすべて行っている、ということだけです。
Anthropic：Managed Agents が処理したために、自分で構築する必要のなかったことは何でしたか？
Liu：長時間稼働するタスクを可能にするインフラストラクチャレイヤーを持つことが、本当に不可欠でした。 タスクの実行を継続してメモリを管理し、時間の経過とともに高品質な出力を実現する能力は、モデル自体の上に位置する非常に重要なレイヤーです。
最もうれしい驚きは、これらのいずれもセットアップする必要がなかったことです。必要なスキルやパッケージはすべて、立ち上げが非常に簡単でした。
コーディングのユースケースが必要な場合、サンドボックスは非常に重要です。 ユーザー向けフローの一部として GitHub に接続する機能があり、それを通じてリポジトリを読み込み、コードを実行できます。Managed Agents の GitHub エンドポイントは非常に便利でした。
Anthropic：ほとんどのエージェントツールは、単一のエージェントを扱う 1 人のユーザー向けに設計されていると説明されましたね。 組織がこれをスケールしようとすると、何が問題になるのでしょうか？
Liu：エージェントを大規模にデプロイする際の課題は、まさにコラボレーションです。 現在、エージェントは非常に 1 対 1 だというふうに感じています。インターフェイス上にいるのは、ユーザーとエージェントです。しかし承認プロセスや、実際にエージェントを大規模に使用するために必要なすべてが揃ったものというのは、チーム全体にとってどういったものでしょうか。これは、基本的にこれまで Notion で解決してきた問題と同じです。つまり、人的コラボレーションです。 現在はエージェントと人間のコラボレーションです。そして編集の提案、バージョン履歴、共有ナレッジベースに関する同じパターンの多くが非常に重要であることがわかっています。
Anthropic：ご自身でこれを使用されているとのことですが。どのようなものでしたか？
Liu：Managed Agents 製品は、私にとって遊び場のようなものです。 初期のプロトタイプでも、12 時間に及ぶプロトタイプ作成作業が約 20 分に短縮されました。 その後チーム全体がすぐに参加し、一緒に改良を重ねることができます。」
タスクボードのワークフローを使用して Notion の新機能をプロトタイプ化していたときには、約 30 件のタスクがありました。 それらをすべて選択し、「開始」にドラッグしました。スナックを買いに行って戻ったころには、すべてのプロトタイプが作成されていたのです。 次に、チームの誰かをタグ付けし、Notion 上で一緒に同じ出力に取り組みました。AI 単独での作業をコラボレーションの場に変えました。 その時に「全員がこれを行うべきだ」と思いました。
今では、Notion タスクに Claude が登場して作業を進めているのを見て、高評価や低評価をつけています。これは彼らがすでに理解しているインターフェイスです。
Anthropic：多数のエージェントを導入しているチームについて説明されました。つまり作業の各段階に別々の Claude を採用し、ほとんどがトリガーで動作しています。 エージェントが安全に動作することを、どのように確認しますか？
Liu：調査、計画、構築の各ステージ向けに Claude エージェントを作成しました。 これの便利な点は、各エージェントが独自の権限、コンテキスト、自動化機能を持てることです。 Review Agent は数人で管理されていますが、Investigator Agent は多くの人が管理できます。
作成するすべてのエージェントは、デフォルトで権限の観点からロックダウンされていて、つまり非公開の状態から始まります。明示的に共有する必要があります。 さらに、さまざまなアクセス権限が用意されています。チャットのみが可能なユーザーや、トリガーできるユーザー、編集できるユーザーなどがいます。20～30 人が同じ共有タスクボードで作業している場合、適切なタイミングで適切な担当者を確実に呼び込むには、どうすればよいでしょうか？自動化されたワークフローの解決について当社が考える方法は、権限やコラボレーションに関する問題の解決にもつながります。これらは密接に連携しています。
「Claude を導入する利点は、人々がモデルのインテリジェンスや体験を信頼していることです。」
Anthropic：Claude の公開スキルをプリロードし、スキルマーケットプレイスを運営して、エージェントが独自のスキルデータベースを維持できるようにします。 スキルがこれほど重要な要素なのは、なぜでしょうか？
Liu：Claude には優れたスキルがたくさんあるため、PowerPoints、PDF、ドキュメントを作成するのに一般に利用可能なスキルをあらかじめロードしておきました。 Notion 内にはスキルのマーケットプレイスが用意されており、ユーザーが自分の Claude エージェントに独自のスキルを持ち込むことができるようにしています。
スキルでは何かを行う方法が重要であり、それを実現できるかどうかという点はあまり重要ではありません。 PowerPoint の作成方法を知るということではなく、より重要なのは「これが当社スタイルの PowerPoint です。当社が好む書き方はこれです。」ということです。
これらのスキルの多くは、基本的に自動で維持されます。 マージされたプルリクエストや完了したタスクがあると、Claude はエージェントが学ぶべき教訓を特定し、アップデートとしてスキルにフィードバックします。「これは素晴らしいプロトタイプだ」や「これは素晴らしい PDF だ」と言うたびに、スキルに反映されます。誰かがナレッジベースを手動で更新しなくても品質が向上し続けます。
Anthropic：この結果を受けて、今後 6 か月で Notion はどのように変わると思いますか？
Liu：インターフェイスは、エージェントの作業を人間がレビューするという方向にシフトしています。当社はエージェントに対しての翻訳レイヤーです。 ページやデータベースでは同じプリミティブを維持しますが、バージョン管理やヒューマン・イン・ザ・ループを中心に、より多くの機能を構築していきます。
問題は人間が直接作業を行うのではなく、どのようにエージェントの作業のレビューアになれるかということです。このパラダイムは多くの AI に当てはまると思います。
