こんにちは！
ジェイライン代表のトータル山本です！
最近、AIエージェントがものすごい勢いで進化していますよね。
私も日頃からChatGPTを仕事に活用しているんですが、先日、MetaのAIエージェント「Muse（ミューズ）」を使い始めました。
これが、なかなか使い勝手がいいんです。
しかもMuseは、GmailやGoogleカレンダー、Notionなどとも連携できる。実際に設定してみると、毎朝8時に今日の予定や仕事をまとめて報告してくれるところまでできました。
そこで、ふと思ったんです。
「これ、ChatGPTとMuseを両方使って、お互いに仕事を引き継がせたら面白いんじゃないか？」
AIは何も、一つだけを使う必要はないですよね。
人間だって、営業担当もいれば制作担当もいる。それぞれ得意なことを分担して仕事をしています。
だったら、AIもチームとして働かせればいいんじゃないかと。
そんなことを考えて、2026年10月31日、実際に実験してみました。
結論から言うと、Notionを橋渡しにして、ChatGPTとMuseの双方向で仕事を引き継ぐことに成功しました。
今回は、その実験の経緯と、実際にやってみて感じたことを紹介します。
AI秘書は1人でなくてもいいんじゃないか？
私が普段使っているChatGPTには、「みのりちゃん」という名前を付けています。
もうかなり長い付き合いで、当社ジェイラインの経営方針から事業計画、営業提案、動画制作、Web制作まで、いろいろと相談しています。
最近はCodexを使ったWebアプリ開発なども一緒に進めています。
単なる質問相手というより、経営参謀や制作パートナーに近い存在ですね。
一方、今回使い始めたMuseには「ハル」という名前を付けました。
こちらは日常業務を管理するAI秘書として使ってみようと考えています。
実際に、NotionとGoogleカレンダーを連携し、毎朝8時に予定とタスクを報告する仕組みを作ってみました。
例えば、Notionに登録されている「未着手」「進行中」の仕事を取り出し、今日の予定と一緒に報告してくれるわけです。
これがなかなか便利なんですよ。
そこで、役割を次のように分けてみることにしました。
| AI | 主な役割 |
|---|---|
| ハル（Muse） | 日々の予定、タスク、情報整理、AI秘書 |
| みのりちゃん（ChatGPT） | 経営戦略、営業提案、企画、制作、開発 |
| Notion | 共通の仕事ノート、業務情報、引き継ぎ記録 |
こうすれば、日常の細かな管理はハルに任せて、じっくり考えたい仕事はみのりちゃんに相談できます。
ところが、ここで一つ問題があります。
AIが2人いても、情報が共有できなければ意味がない
例えば、ハルにお客様との打ち合わせ内容を整理してもらったとします。
そして、その内容をもとにChatGPTに提案書を作ってほしい。
でも、ハルが知っていることをChatGPTは知らないんですね。
当然ですが、別々のAIサービスですから、会話の内容がそのまま共有されるわけではありません。
そのたびに、ハルの回答をコピーしてChatGPTに貼り付ける。
これでも仕事はできますが、毎回そんなことをするのは面倒です。
「AIを2人使うことで、逆に自分の仕事が増えてしまうんじゃないか？」
それでは本末転倒ですよね。
そこで考えたのが、すでに当社で使っているNotionを、2人のAIの共通の仕事ノートにする方法です。
NotionをAI同士の橋渡しにする
当社では以前からNotionを使って、GTDというタスク管理を行っています。
さらに最近は、ChatGPTと相談しながら、AIが仕事をするときの共通ルールをまとめた「AI作業ガイド」も作成しました。
このガイドには、例えば次のようなルールが書かれています。
- やるべき仕事やアイデアはNotionに登録する
- 日時が決まった予定はGoogleカレンダーに登録する
- タスクを重複登録しない
- 重要な情報の変更や削除は必ず本人の承認を得る
- 古い情報を現在の事実として扱わない
つまり、AIの業務マニュアルですね。
そして、ChatGPTもMuseも、この同じNotionに接続できることが分かりました。
ここで登場するのが「MCP」という仕組みです。
MCPは簡単に言うと、AIがNotionなど外部のサービスにアクセスするための共通の接続方法です。
難しいプログラムを書く必要はありませんでした。両方のAIでNotionとの接続を設定するだけです。
これなら、ハルがNotionに書いたものを、みのりちゃんが読める。
逆に、みのりちゃんがNotionに書いたものを、ハルが読むこともできるはずです。
同じノートを2人の担当者が使うようなものですね。
ただし、これはAI同士が直接通信する仕組みではありません。あくまでNotionを共有の情報源として利用する方法です。
では、本当に仕事を引き継げるのでしょうか？
実験① MuseからChatGPTへ仕事を引き継いでみた
まずは、ハルにNotionの中へ引き継ぎメモを作ってもらいました。
今回の実験に使った仕事は、実はこの記事にも関係しています。
「ChatGPTとMuseのAI秘書2人体制を、YouTube『現場ラジオ』の企画にする」
というものです。
ハルには、Notionに新しい引き継ぎページを作り、次の情報をまとめてもらいました。
- 今回の実験の目的
- これまでの経緯
- ハルとみのりちゃんの役割
- 次の担当AI
- 引き継ぐ仕事の内容
- 参考資料
そして、作成されたNotionのページURLを、今度はChatGPTに渡しました。
「ハルが引き継ぎメモを作ったので、このページを読んで仕事の続きを進めてください」
という具合です。
すると、ChatGPTはそのページを読み取り、引き継がれた内容に沿って動画企画を考えてくれました。
タイトル案、視聴者に伝えるポイント、動画の構成、実演する内容などが整理されたわけです。
まずはMuse → Notion → ChatGPTの引き継ぎに成功しました。
これは思っていた以上に簡単でした。
実験② ChatGPTからMuseへ仕事を戻してみた
でも、これだけでは一方通行ですよね。
今度は逆方向を試してみることにしました。
ChatGPTで作成した動画企画を、ハルが作ったNotionの同じページに追記してもらったんです。
具体的には、約9分の動画構成案を作成し、タイトルや各シーンの内容、動画の結論まで書き込みました。
そして、ハルにこう指示しました。
「みのりちゃんがNotionに追記した内容を読み直して、動画のタイトル、伝えたいメッセージ、実演の流れなどを教えてください」
するとハルは、Notionを読み直して、ChatGPTが追加した内容を正しく報告してくれました。
動画タイトルも、企画の狙いも、実演の手順も問題なく理解していたんです。
これでChatGPT → Notion → Museの逆方向の引き継ぎにも成功しました。
つまり、2つの異なるAIが、同じNotionのページを使って、仕事の続きを受け渡すことができたわけです。
実験中に、意外な発見もあった
今回、もう一つ面白いことがありました。
ハルが最初に作った引き継ぎメモには、AI作業ガイドのバージョンが「0.0.8」と書かれていました。
ところが、その後にガイドを更新したため、実際の最新版は「0.0.9」になっていたんです。
これをChatGPTが見つけました。
引き継ぎメモに書かれているバージョンと、実際のAI作業ガイドを照合し、情報が古くなっていることを指摘してくれたわけです。
さらに、元の記録を勝手に書き換えるのではなく、当時の記録として残し、最新版との違いを明記しました。
これ、実際の仕事でも大切なことですよね。
例えば、営業担当が古い料金表を使っていたり、制作担当が古い仕様書を参照していたり。
人間同士の引き継ぎでも、よくある問題です。
AIの場合も同じで、共通の情報源を持つだけでなく、どの情報が最新なのかを確認することが重要だと感じました。
今回できたこと、まだできていないこと
ここは誤解のないように、きちんと説明しておきたいと思います。
今回成功したのは、Notionを利用した「人間の指示による双方向の仕事の引き継ぎ」です。
ハルがNotionに書いたら、自動的にChatGPTが起動して仕事を始める、というところまではできていません。
今回の流れは、
- ハルがNotionに引き継ぎメモを作成する
- 私がChatGPTに、そのページを読むよう指示する
- ChatGPTが仕事を進め、Notionへ結果を追記する
- 私がハルに、追記された内容を確認するよう指示する
というものです。
つまり、次の担当AIに仕事を開始させるところは、まだ人間が行っています。
とはいえ、以前のように長い文章をコピーして、何度も説明し直す必要はありません。
Notionに必要な情報がきちんと記録されていれば、その情報を別のAIが参照して続きを進められます。
これは、実際にやってみると結構便利です。
中小企業でもAIをチームとして活用できるのでは？
今回の実験で感じたのは、AIを使う目的が少し変わってきたということです。
これまでは「どのAIが一番優秀なのか」「ChatGPTとほかのAIはどちらがいいのか」という比較が多かったと思います。
もちろん、性能の違いは大切です。
でも、私はそれだけではないと思うんですね。
それぞれ得意なAIに仕事を任せて、情報を共有する仕組みを作る。
これも一つの方法ではないでしょうか。
例えば、ジェイラインの仕事なら、将来的に次のような流れが考えられます。
ハルがMessengerなどで届いたお客様の相談を整理する。
必要な内容をNotionに記録する。
みのりちゃんがその情報を読み取って、営業提案や動画の企画を考える。
そして完成した企画をNotionに戻し、ハルが次の対応タスクを整理する。
もちろん、こうした一連の流れをすべて自動化できたわけではありません。
また、実際のお客様の情報を扱う場合には、閲覧範囲や送信時の承認など、慎重な管理が必要です。
それでも、少人数で仕事をしている会社にとっては、面白い可能性があると思います。
大切なのは、AIを増やすことではなく、仕事を楽にすること
ここで一つ、私が気をつけたいと思っていることがあります。
AIを何種類も導入すると、かえって管理が複雑になる可能性もあるんですね。
ツールを増やすこと自体が目的になってしまっては意味がありません。
私自身、いろいろなAIサービスを試していますが、最終的には仕事が早くなるか、品質が上がるか、管理の手間が減るかが重要だと思っています。
ですから今回も、最初から大がかりなシステムは作りませんでした。
すでに利用しているNotionをそのまま使い、まずは小さな引き継ぎ実験から始めました。
そして、実際に動くことを確認したわけです。
私はプログラマーではありませんし、コードも書けません。
それでも、こうした仕組みを試せるようになった。
これは、生成AIが進化したことで、私のような立場の人間にもできることが増えている証拠なのかもしれません。
まとめ｜AIは1人に絞らなくてもいい
今回、ChatGPTのみのりちゃんと、Museのハルを、Notionを介して連携させる実験を行いました。
結果として、両方向で仕事の内容を読み取り、続きを進めることができました。
まだ完全自動ではありませんが、少なくとも「別々のAIだから情報を共有できない」という問題に対して、一つの現実的な方法が見つかったと思います。
そして何より、今回あらためて感じたのは、
AIは、何でもできる1人を探す必要はないのかもしれない。
ということです。
人間と同じように、得意な仕事を分担させればいい。
そのために、共通の仕事ノートとルールを用意してあげる。
これからは「どのAIを使うか」だけでなく、**「複数のAIをどう働かせるか」**という視点も重要になってくるのではないでしょうか。
私も、ハルとみのりちゃんの2人体制をもう少し実際の仕事で使いながら、どこまで便利になるのか試してみたいと思います。
今後はYouTubeの「現場ラジオ」でも、実際の画面を見せながら、この仕組みを詳しく紹介したいですね。
ということで、今回はChatGPTとMuseをNotionでつないでみた実践レポートでした。
それでは、また！
トータル山本
※本記事は2026年10月31日時点の実験結果に基づいています。各AIサービスの機能、利用条件、連携方法は変更される場合があります。今回実証したのはNotionを介した人間の指示による双方向の引き継ぎであり、AI同士の完全自動連携ではありません。
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