AIが案件を登録できた後、何を確かめるか。Notion管理で残した接続範囲と根拠の区別

メールや会話で案件が進む一方、管理ツールへの記帳が追いつかない。不動産会社の担当者が抱えるこの課題に対し、普段の連絡からAIが案件の状態や次の行動を拾い、Notionへ残す仕組みを考えた。

執筆・監修 AiWiLL株式会社 代表取締役 赤堀亘

日本テレビ・Bitget等でのB2Bマーケティング実務を経て、2023年にSHIFT AI創業へ参画。コミュニティ・スクール責任者として2年で3万人規模へのグロースを主導。2026年、静岡県熱海市でAiWiLL株式会社を創業。生成AI顧問「WiLLAGENT」として、防災設備・不動産管理・旅館・飲食など現場型の中小企業に入り、売り上げ向上に寄与するマーケティングや営業施策をどうAIで質を上げ、数を増やすかを一緒に考え抜き、人手不足のなか報告書・見積・マニュアルづくりといった実務をいかにAIで省くかといった、AIを使った事業づくりを伴走支援している。生成AI研修・Eラーニングの監修も担当。企画したイベント・ウェビナーは累計112件、参加者は1万人超。

AiWiLLが残したのは、案件を特定して記録する設計、接続範囲の整理、読み書き試験の記録である。案件行が保存されていることは確認できた。ただし、必要な連絡を読めること、正しい案件へ結び付けること、状態を正しく更新することは、それぞれ確かめる必要がある。この記事では、その確認範囲を振り返る。

接続済みのサービス名だけでは、範囲が分からない

記録には、メール、共有ドライブ、録音、Slackなどの接続確認がある。ただし、同じサービスでも、確認できた入口と、まだつながっていない入口が混在している。あるメールを読めたことから、必要な全員分のメールが読めるとは言えない。Slackにも、一部確認済みの記述と、接続が必要な操作が残っていた。

さらに、初期のBot接続のエラーと、その後の別の接続の成功記録が同じ引き継ぎ文書にある。後の成功を理由に、前の未確認事項がすべて解消したと読み替えるのは早い。どの入口を、どの方法で確かめたかまで残す必要があった。

書けた件数と、仕事の正しさは分ける

今回の棚卸しでは、試用中の案件DBについて、行数と作成日時の範囲だけを集計した。案件が実際に保存されていることは確認できる。一方、それだけでは重複、担当、期限、完了状態が正しいとは判断できない。個々の依頼内容を横断的な記事の材料にすることもしていない。

引き継ぎ記録には、情報を読めないことと、案件が止まっていることを別に扱う考え方がある。記録が更新されていない理由が、仕事の停滞ではなく、そもそも確認対象の入口を読めていないこともあるからだ。

発言を、合意や完了へ飛ばさない

案件を更新する際の注意も具体的だ。同じ相手でも別の物件や契約は混ぜない。同じメールが複数の受信者へ届いた場合に、別の仕事として重ねない。発言、意向、合意、実施済みを区別し、根拠を追えるようにする。

特に、日付が新しい文章を見つけただけで、古い記録を置き換えるわけにはいかない。「進めたい」と書かれた連絡が、すでに合意した内容の変更を意味するとは限らない。何が変わったのか、その根拠は何かを確かめて更新する設計だった。

残っている定時処理の一覧も、実行履歴そのものではない。今回確認できたのは、引き継ぎ文書、接続確認、Notionの読み書き試験の記録と、案件行の存在までである。定期処理の安定稼働や、全案件の正確性を検証したとは言えない。

AIによる管理で追うべきものは、登録件数だけではない。どの情報が届いているか、どの根拠で状態を変えたか、人が確認すべき例外は何か。今回の記録は、その区別を運用へ持ち込もうとした段階の現場録である。