NotionとAgentKitの連携

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Amogh Sarda
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Last edited 2025 10月 30

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OpenAIのAgentKitは大きな注目を集めており、その理由は簡単にわかります。これは、独自のAIエージェントの構築をこれまで以上に身近なものにするツールキットです。当然のことながら、多くの人が最初に思いつくアイデアの一つは、これらのエージェントをNotionのようなナレッジベースに接続して、タスクを自動化したり、即座に回答を得たりすることです。

しかし、少し立ち止まって考えてみましょう。AgentKitは優れたテクノロジーですが、AgentKitを使って堅牢なNotion連携を構築するのは、本格的なエンジニアリングプロジェクトです。それは、新しいコーヒーメーカーのプラグを差し込むというより、部品からコーヒーメーカーを組み立てるようなものだと考えてください。

このガイドでは、これを実現するために本当に必要なことを順を追って説明します。良い点、悪い点、そして開発プロジェクトを丸ごと立ち上げることなく結果を求めるチームのための、はるかにシンプルな代替案を見ていきましょう。

AgentKitとNotionとは?

まず、私たちが同じものについて話していることを確認しましょう。

OpenAIのAgentKitとは?

AgentKitは、独自のAIエージェントを構築、ローンチ、管理したい開発者のための、OpenAIが提供する「レゴブロック」のようなものです。これは単一の完成品ではなく、いくつかのパーツを組み合わせて作られます。

  • Agent Builder: これは、フローチャートのようにエージェントのロジックやワークフローを視覚的にマッピングできるキャンバスです。

  • ChatKit: これらは、人々が実際にエージェントと対話できるように、ウェブサイトやアプリにチャットウィンドウを設置するために必要なツールです。

  • Connector Registry: これは、エージェントがさまざまなデータソースやツールにどのように接続するかを処理するシステムです。

「ツールキット」という言葉に注目してください。AgentKitは原材料、つまり木材、釘、のこぎりを提供しますが、家を建てるのはあなた自身です。

A diagram showing the core components of AgentKit, which are essential for building Notion integrations with AgentKit.
AgentKitのコアコンポーネントを示す図。これらはAgentKitとNotionの連携を構築するために不可欠です。

Notionの役割

おそらくあなたは既にNotionをご存知でしょう。これは、チームがプロジェクト計画や議事録から、会社全体のWikiに至るまで、あらゆるものを集約する柔軟なオールインワンワークスペースです。多くの企業にとって、それは会社の頭脳であり、ほぼすべてのことに関する唯一の信頼できる情報源です。だからこそ、人々がAIエージェントの参照先として最初に指定したい場所なのです。

AgentKitとNotionの連携の仕組み:技術概要

AgentKitをNotionと連携させるのは、スイッチを入れるほど簡単ではありません。この接続はModel Context Protocol (MCP)と呼ばれるものに依存しており、その設定は時間のある開発者の仕事です。

以下にその概要を示しますが、これは決して楽な作業ではありません。

  1. Notionインテグレーションを作成する: まず、開発者はNotionの設定を掘り下げて、新しい「内部インテグレーション」を作成する必要があります。これは基本的に、訪問者が来ることをNotionに伝えるものです。

  2. シークレットトークンを取得する: するとNotionは、長くて複雑なパスワードのようなシークレットトークンを発行します。エージェントはこれを使って、アクセスが許可されていることを証明します。

  3. ページを一つずつ共有する: ワークスペース全体へのマスターキーはもらえません。エージェントに見せたいNotionのページやデータベースを、一つ一つ手動で共有していく必要があります。明日新しいページを作成したら、それも忘れずに共有しなければなりません。

  4. 専用サーバーを実行する: これが本当に大変な作業です。開発者は、AgentKitエージェントとNotionのAPIとの間で翻訳者として機能するだけの別のウェブサーバー(公式の「notion-mcp-server」など)をセットアップして実行する必要があります。このサーバーはホストされ、監視され、稼働し続ける必要があります。

  5. Agent Builderですべてを接続する: 最後に、そのサーバーのウェブアドレスをAgent Builderに入力します。これにより、エージェントがサーバーに接続され、そのサーバーがNotionに接続されます。

ええ、大変な作業です。これは単なるセットアップ作業ではなく、メンテナンスや権限管理のために開発者の時間を必要とする、継続的なコミットメントです。

このプロセス全体こそ、eesel AIのようなツールが省略するために設計されているものです。5つのステップからなる面倒な作業の代わりに、ワンクリックで完了します。当社の安全なNotionインテグレーションは、あなたのワークスペースを接続し、数分でAIエージェントを準備完了させ、数週間分の開発作業を節約します。

ユースケースと限界

公平を期すために言うと、エンジニアリングの力があれば、カスタムのAgentKitセットアップで本当に素晴らしいものを構築することができます。

構築できるもの

  • 社内Q&A: 従業員がチャットウィンドウで「育児休暇に関する当社のポリシーは何ですか?」と尋ねると、エージェントがNotionにある社内の人事Wikiを検索し、出典リンク付きで直接的な回答を提供します。

  • コンテンツ下書きの自動化: リサーチエージェントに「第4四半期の最新の市場トレンドを要約して」とタスクを与え、マーケティングチームのNotionデータベースに新しい下書きページを自動的に作成させることができます。

  • 動的なプロジェクト更新: エージェントを設定して、GitHubリポジトリの新しいコミットを監視し、Notionのプロジェクトボード上にある対応するタスクのステータスを自動的に更新させることができます。

現実世界での悩み

さて、現実を見てみましょう。カスタムビルドの道は理論上は素晴らしい響きですが、日常的に深刻な問題が伴います。

  • 使いやすい管理機能がない: すべてが開発者向けのAgent Builderで設定されます。サポートマネージャーがログインしてAIのトーンを調整したり、廃止された製品について言及しないように指示したりできるような、シンプルなダッシュボードはありません。エージェントが奇妙なことを言い始めた場合、唯一の選択肢はエンジニアリングチームにチケットを発行して待つことです。

  • 知識はすぐに古くなる: あなたのエージェントは、あなたが手動で共有したものしか知りません。数百、数千のNotionページにわたって権限を最新の状態に保とうとすることは、失敗への近道です。誰かが重要な新しいポリシードキュメントの共有を忘れることは避けられず、エージェントは情報不足に陥ります。

  • テストは当てずっぽう: OpenAIは開発者向けの評価ツールを提供していますが、簡単な「練習モード」はありません。チームに公開するに、先週の1,000件の社内サポート質問にエージェントがどう答えたかを簡単に確認することはできません。基本的には、うまくいくことを祈ってデプロイするしかありません。

これらはまさに、既製のプラットフォームが回避するために作られた種類の問題です。eesel AIを使えば、コード不要で、チームの誰もがAIの個性、プロンプト、そして何ができるかをコントロールできる直感的なダッシュボードを手に入れることができます。私たちはNotionだけでなく、ConfluenceGoogle Docsなど、情報を保管している他の場所からの知識も即座に統合します。さらに、私たちのシミュレーションモードでは、実際過去のデータでエージェントをテストできるため、公開前にその振る舞いを正確に知ることができます。当てずっぽうは必要ありません。

この動画では、OpenAIのAgent BuilderとAgentKitの完全なウォークスルーを提供し、エージェントの構築方法やガードレールの管理方法を紹介しています。

隠れたコスト

DIYのAgentKitソリューションのコストは、API料金だけではありません。本当の費用はしばしば隠されています。

継続的なエンジニアリング費用

AgentKitは典型的な「ビルド(構築)」ツールであり、「バイ(購入)」サービスではありません。つまり、最初のセットアップだけでなく、すべてのバグ修正、NotionやOpenAIからのAPI変更、そして一般的な維持管理すべてに開発者が必要です。これは完了するプロジェクトではなく、あなたのチームが永遠にサポートする責任を負う新しいソフトウェアです。

予測不可能なOpenAIの価格設定

もう一つの大きな疑問符は価格設定です。AgentKit自体に料金はかかりませんが、それを動かすOpenAIモデルへのAPIコールごとに料金が発生します。質問がされるたび、エージェントが思考プロセスを経るたび、そしてNotionでドキュメントを検索するたびに、請求額が増えていきます。

これは、月々のコストが劇的に変動する可能性があることを意味します。チームがエージェントを気に入って頻繁に使い始めると、請求額は警告なしに簡単に2倍、3倍になる可能性があります。予算を立てるのが難しく、人々にツールを使ってもらうことが、かえって自分たちを罰するようなものです。OpenAIのAPI価格設定ページで最新の数値を確認できますが、それを安定した月次予測に変えるのは至難の業でしょう。

A screenshot of the OpenAI API pricing page, which is relevant to understanding the costs of Notion integrations with AgentKit.
OpenAI APIの価格設定ページのスクリーンショット。AgentKitとNotionの連携にかかるコストを理解する上で参考になります。

だからこそ、多くの企業が分かりやすい価格設定のプラットフォームを選ぶのです。eesel AIでは、プランは透明性が高く、月間のAIインタラクション数に基づいています。解決ごとの料金はありませんので、利用の多い月でも請求書に驚くことはありません。当社の価格モデルは、予算超過の不安なくスケールアップすることを可能にします。

Notion AI連携:自作か購入か

では、Notion AI連携は自作すべきでしょうか、それとも購入すべきでしょうか?

AgentKitでNotion連携を構築することは、非常に特殊なタイプの企業にとって意味があります。それは、高度にカスタマイズされたエージェントのワークフローを作成するために、複雑で長期的なプロジェクトに取り組む準備ができている開発者チームを持つ企業です。

しかし、ほとんどのビジネスにとっては? サポート、IT、または社内からの質問のために、Notionワークスペースの知識を活用して賢いAIを使いたいだけの企業にとっては? 「自作」の道は長く、費用のかかる回り道です。技術的なハードル、予期せぬコスト、そしてあなたが求めていないかもしれないメンテナンスの負担に満ちています。

既製のプラットフォームを選ぶことは、単により速く、より賢明な道です。カスタムAIエージェントの利点をすべて享受しながら、開発のドラマは一切ありません。

今後数ヶ月をカスタムインテグレーションの構築(そしてその後の永久的なメンテナンス)に費やす代わりに、コーヒーを一杯飲む時間でより良い結果を得ることができます。eesel AIは、Notionやその他のツールからすべての知識を集約し、すぐに使える賢くて管理しやすいAIエージェントを提供します。数ヶ月ではなく、数分で稼働させることができます。

eesel AIを無料で試すことで、ご自身で体験してみてください。

よくある質問

AgentKitとNotionの連携設定は、大規模なエンジニアリングプロジェクトです。内部Notionインテグレーションの作成、アクセストークンの管理、ページの手動共有、そして翻訳役として機能する専用サーバーの実行が含まれます。

継続的な課題には、Notionページの権限を最新に保つこと(これはすぐに知識の陳腐化につながります)、そしてAIの振る舞いを管理するための非開発者向けの簡単な制御機能がないことが含まれます。また、デプロイ前にエージェントの応答をテストすることも困難です。

実用的なユースケースには、エージェントがNotionのコンテンツに基づいて質問に答える社内Q&Aシステム、Notionデータベースでのコンテンツ下書きの自動化、ツールとNotion間で情報を同期する動的なプロジェクト更新などがあります。

API料金以外に、主な隠れたコストは、メンテナンス、バグ修正、API変更への対応にかかる継続的なエンジニアリング費用です。また、OpenAIのコールごとの価格設定は、予測不可能な月々の出費につながる可能性があります。

はい、eesel AIのようなプラットフォームが、よりシンプルでコードフリーの代替案を提供します。これらは、カスタム開発を必要とせずに、即時のNotion連携、AI制御のための直感的なダッシュボード、そして様々なソースからの知識の統合を実現します。

ページの手動共有が障害となるのは、それが継続的で間違いの起こりやすいタスクだからです。新しい重要なドキュメントが共有されなければ、エージェントはその情報にアクセスできず、ナレッジベースが不完全になり、誤った回答につながる可能性があります。

カスタムのAgentKitセットアップで期待通りの振る舞いを保証することは、簡単な「練習モード」がないため困難です。eesel AIのようなプラットフォームは、公開前に過去のデータでエージェントの応答をテストできるシミュレーションモードを提供しています。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.