こんにちは、鵜野（うの）です。
前回の記事を読んでくださった方、ありがとうございました。
Notionで業務を整えていると、「この処理はNotion AIに任せられないか」と考える場面が増えました。
便利な機能が増えたぶん、何でもAIに任せたくなります。
一方で、実際に仕組みを設計してみると、AIを使わないほうがよい処理も少なくありません。
今回は、自動化を設計するときに、処理をAIに任せるのか、GASで確実に動かすのか、人の判断に残すのかをどう分けているかを書いていきます。
実際に設計した2つの仕組みを例にして、3つの視点を紹介します。
なお、業務上の非公開情報を含むため、個別案件の画面やコード、詳細な仕様は載せず、考え方を一般化して書いています。
1. 正解が一つに決まる処理は、GASで確実に動かす
1つ目の例は、申請フォームに入力された管理番号から、対応する企画のページを探して関連付ける処理です。
人が企画を探してリレーションを設定する作業を、自動にできないかと考えました。
ここでNotion AIのオートフィルを使う案もありました。
ただ、管理番号は1つの企画にだけ付く一意の番号です。
同じ番号の企画を探して、見つかれば関連付ける。この処理には、AIに曖昧な判断をさせる余地がありません。
そこでGASを選び、管理番号の完全一致で検索する設計にしました。
理由は主に2つです。
1つは、完全一致なので結果が毎回同じになり、確実に動くことです。
もう1つは、オートフィルは実行のたびにクレジットを消費するのに対して、GASならその心配がないことです。申請が増えても、コストを気にせず動かせます。
処理は、次のように場合分けしています。
一致する企画がちょうど1件のときは、その企画を自動で関連付けます。
管理番号が空のときは、何もしません。
一致が0件のときは、管理番号の入力ミスかもしれないので、関連付けずに担当者へ通知します。
一致が複数あるときも、どれが正しいかを自動では選ばず、同じように通知します。
関連付けられていない状態なら通知で気づけますが、間違った企画に関連付けてしまうと、あとから気づきにくいと考えたからです。
完全一致で探す場合は、前後の空白や全角と半角の違いで一致しないこともあります。そのため、一致しなかったという結果は、ログにも残すようにしています。
答えが一つに決まる処理は、AIの推測よりも、決まった手順のほうが確実で安く済むと考えています。
2. 正解が一つに決まらない処理は、自動で決めきらず人に渡す
2つ目の例は、企画の参加希望者を、過去にトラブルのあった人の記録と突合する仕組みです。
参加募集のメッセージにリアクションした人を取得し、Notionの記録と照らし合わせます。
こちらは、1つ目と違って、一致の確かさに幅があります。
固有のIDが完全に一致すれば、ほぼ同一人物と判断できます。
一方で、表示名やニックネームが似ているだけの場合は、同じ人かもしれませんし、たまたま似た名前の別人かもしれません。
そこで、一致の強さを3段階に分けました。
固有のIDが一致したものは「高」、ゲーマータグなどが完全一致したものは「中」、名前が似ているだけのものは「低」とします。
高と中を分けているのは、IDは変わりにくい一方で、ゲーマータグやSNSのアカウントは変えられることがあるためです。
低のものは「要確認」として保存し、仕組みが自動で除外することはしません。
複数の記録に似ている場合は「複数候補」として、1つに決めずにそのまま並べて残します。
誤って参加を断ってしまうことのほうが、人が確認する手間よりも重いと考えたからです。
名前の類似判定も、最初は単純な条件に絞りました。
正規化後に完全一致する、片方がもう片方を含む、記号を除くと一致する。この3つだけです。
編集距離や、ローマ字・ひらがなの変換まで入れると、誤検知が増えて、確認の負担がかえって大きくなります。そのため、後回しにしました。
3. 人が判断しやすい形で、結果を残す
自動で決めきらない部分は、人が判断する前提で、判断しやすい形にしておく必要があります。
この仕組みでは、次の4つを意識しました。
1つ目は、一致した理由を残すことです。
「ID一致」「表示名類似」のように、どの条件で引っかかったのかを記録します。理由が分かれば、確認にかかる時間が短くなります。
2つ目は、一致しなかった人も保存することです。
問題のなかった人まで1人1行で残しておけば、参加希望者の一覧としても使えます。
3つ目は、通知を送らず、Notionのビューで確認できるようにすることです。
「一致あり」「要確認」「対応待ち」といった専用のビューを用意し、参加者を決める前にそこを見に行く運用にしました。確認するタイミングが決まっているため、通知を増やさないほうが使いやすいと考えています。
4つ目は、確認した結果を残すことです。
「除外対象」「問題なし」「誤検知」のような対応状況を選べるようにしました。判断の記録が残るので、同じ人を何度も確認し直さずに済みます。
任せ方を決めるのも、設計のうち
今回の2つの例は、どちらも自動化ですが、処理の任せ方は違います。
答えが一つに決まるものは、GASで確実に。
答えが一つに決まらないものは、候補と根拠を整えて人に。
もちろん、Notion AIが向いている処理もあります。
要約や分類のように、答えに幅があり、多少の揺れが許される作業です。
使える手段が増えるほど、使わない判断の価値も上がると感じています。
大切なのは、技術的に可能かどうかではなく、その処理で間違えたときに誰が困るのかを考えて、任せる先を決めることだと考えています。
制作ディレクションで現場の流れに関わってきた経験は、どこまでを仕組みに任せ、どこから人が判断するのかを考えるときにも活きています。
「AIを入れたいが、どこまで任せてよいか分からない」。
そんな場面でも、業務の整理から実装、導入後の改善まで、自分ごととしてそばで一緒に一生懸命考えています。
