【AI日記】「同じこと何度も聞くな」を、AIで優しく解決してみた

2026年3月3日にdotD noteに投稿された記事です。

こんにちは。dotDの小野田です。
AI活用日記の第2回をお届けします。

目次

1. ターゲットは「n8n」。初めてのワークフロー構築
2. 【ステップ1】 素材を揃える
3. 【ステップ2】 構築した「賢いループ」の仕組み
4. あまりにもスムーズで「実感がなさすぎる」という驚き
5. 全社公開後の反応と、見えてきた「壁」
6. 次なるタスク：ベクトルDBへの挑戦
7. dotDのAI活用が気になった方へ

うちの会社はありがたいことに親切なメンバーが多く、Slackで「これ、どこにありますか？」と同じような質問を何度投げても、誰かが丁寧に答えてくれる文化があります。でも、経営者としては「その親切なリソース、もっとクリエイティブなことに使ってほしいな」とも思うわけです。

そこで今回は、「過去に一度でも出たQ&Aは、AIが即レスする」仕組みを、僕自身がノーコードで作ってみることにしました。

ターゲットは「n8n」。初めてのワークフロー構築

今回挑戦したのは、オープンソースのワークフロー自動化ツール「n8n」です。Zapierよりも自由度が高く、2026年の今、エンジニア以外でも使いこなせると最強の武器の一つになるツールですね。

まずは、Claude Coworkに「アホみたいな質問」を1から10まで投げるところからスタートしました。

【ステップ1】 素材を揃える

• Gemini APIキー：思考エンジンとして用意
• Notion APIキー：知識の「脳」となるデータベース用
• ナレッジのインポート：過去のSlackのやり取りをClaude Coworkでエクスポートし、NotionのDBへ一気に流し込み

【ステップ2】 構築した「賢いループ」の仕組み

Claudeに「一つ作業しては報告、次の指示をもらう」という、いわば**「脳みそを全く使わない完全随伴モード」**で5時間対話。実作業としては、他の仕事の合間にポチポチしていただけなので、合計30分くらいでしょうか。

実際のやりとりの様子

出来上がったのは、こんな仕組みです。シンプルですが、満足度が高い

1. Slackで質問が飛ぶ：誰かが特定のチャネルで質問
2. Notionを検索：AIがNotionの過去ログを見に行き、「類似の回答」があればスレッドに即レス
3. ない場合は人間にパス：過去ログになければ、メンションで人間にバトンタッチ
4. 学習のループ：人間が回答した内容をAIが監視。そのスレッドを自動的にNotionへ格納し、次回の質問に備える

構築したワークフロー

notionのデータベース

あまりにもスムーズで「実感がなさすぎる」という驚き

完成した仕組みを動かしてみると、拍子抜けするほどスムーズにデータが蓄積されていきます。 「へー、未来っぽなぁ」と思うほど、API同士が連携して勝手に社内の知恵が整理されていく。2026年のツール進化は、非エンジニアの社長に「エンジニア感」を感じさせてくれるまでに至っていました。

さっそくエンジニア勢に「見て見て、これ作ったよ！」と自慢がてらデモを見せると、面白がって改善点をドバドバ出してくれます。この「社長がプロトタイプを作り、プロが磨く」というリズムが、今のdotDのスピード感を表している気がします。

全社公開後の反応と、見えてきた「壁」

数時間ほど全社公開してみたところ、ちょっとした生産性改善ではありますが、全社員で見れば月に累計2時間ほどの「探し物・教え合い時間」が削減できる見込みが立ちました。

しかし、うちの社員は一筋縄ではいきません。仕組みが公開されるやいなや、「これは答えられるかな？」と意地悪な質問（重箱の隅をつつくような質問）が次々と投げ込まれました（笑）。

そこで浮き彫りになった課題がこちら。

• 情報量不足：過去のSlack Q＆Aだけでは、社内の全知識をカバーできない
• フィルタリングの壁：機密情報や人事情報が混ざらないよう、少し高度な「情報の仕分け」が必要

次なるタスク：ベクトルDBへの挑戦

この「意地悪な質問」に耐えるためには、単なる検索ではなく、もっと深いデータ活用が必要です。

次は、社内のGoogle DriveやNotionに眠る膨大なドキュメントを、機密情報のフィルタリングをかけた上で「ベクトルDB（Pineconeなど）」にぶち込む作業に挑戦しようと思います。

さらに、Slackのやり取りをただ格納するのではなく、AIが内容を要約・整理してからNotionに格納する「高度な自動学習機能」も実装したい。この辺りまでなら、「今のAIのサポートがあれば自分一人でもできそうだな」という手応えを感じています。

社長が自ら手を動かし、社内の雑事を自動化していく。
この実験が、dotDの「AI実装」の最前線です。

週一くらいのペースで、進捗をシェアできればと思います。
それでは、また。

dotDのAI活用が気になった方へ

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