コクヨ、NotionとClaude連携でAI駆動開発を推進

コクヨ株式会社は、エンジニアを中心とする100人規模の組織にNotionとNotion AIを導入しています。
議事録や開発ドキュメント、タスクなどをNotionに集約し、カスタムエージェントで文書をレビューしています。
ClaudeとNotion MCPも連携し、AIによる情報の参照・更新を含む開発業務フローの構築を進めています。

記事の概要

コクヨのビジネスサプライ事業本部は、2024年7月にエンジニア組織を立ち上げました。
複数のツールやファイルサーバーに分散していた議事録、設計書、要件定義書などをNotionに集約しています。
開発プロジェクトのタスク、課題、QAもNotion上で管理しています。
ドキュメントの品質チェックでは、カスタムエージェントによる簡易レビューを取り入れています。
レビュー結果はフィードバックデータベースに蓄積し、人間が再確認した内容をエージェントのナレッジに反映しています。
開発現場ではClaudeとNotion MCPを連携し、Notion上の情報をAIが参照・更新しています。
今後は、情報の蓄積や判断、実行、改善がつながる「AI駆動型オフィス」の実現を目指しています。

記事のポイント

1. 情報をNotionに集約： 議事録や要件定義書、設計書、タスク、課題、QAなどをNotionで一元管理しています。
2. レビュー結果を学習： AIレビューと人間の確認結果を蓄積し、次回以降の文書品質チェックに反映しています。
3. Claudeが情報を更新： ClaudeとNotion MCPを連携し、複数ツールをまたぐ情報の参照や更新をAIが支援しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AI導入の成否はモデル選びだけでなく、議事録や要件定義書をAIが扱いやすい形で蓄積できるかに左右されるため、情報基盤の設計から見直す必要がありそうです。
• 同業の開発組織： 文書レビューを人の確認と組み合わせて継続改善する手法は、AIを単発の作業支援で終わらせず、開発プロセスの品質管理に組み込む選択肢になり得ます。
• 業務基盤の設計者： AIが情報を参照するだけでなく更新まで担う場合、業務フローそのものを再設計する必要があります。どの判断を人とAIに分担させるかが検討課題になりそうです。

このニュースの背景

コクヨは開発の内製化に向け、2024年7月にエンジニア組織を立ち上げました。
当初は議事録や設計書、要件定義書などが複数のツールやファイルサーバーに分散し、必要な情報を探すことが負担になっていました。
そこで、ドキュメントやタスク、課題、QAをNotionに集約し、幅広いメンバーが利用できる情報基盤を整えています。
その上で、カスタムエージェントによる文書レビューやClaudeとの連携を通じ、蓄積した情報をAIが業務に利用できる状態へ広げています。

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