「 Slack App×生成AI」で社内からのプロダクト仕様問い合わせを自動化した話

こんにちは、miiveでプロダクトマネージャーをしているhayashiです。

今回は、社内における プロダクト仕様問い合わせの自動化 を目的に、AI アシスタントを構築した取り組みをご紹介します。

そもそもなぜ自動化が必要なのか

miiveはサービス開始から5年が経過し、初期リリース時と比べると機能が増え「miiveできること」が増えています。
※昨年は年間200回のリリースを実施するなど、顧客の声をベースに日々アップデートをしています💪

機能の追加にともない仕様が複雑化してきましたが、仕様書が古かったりまたは存在しなかったりする部分もありました。そのため、顧客からプロダクト仕様に関する問い合わせがあるたびに、プロダクトマネージャーが挙動を確認したり、場合によってはエンジニアにコード調査を依頼する必要があり、対応に多くの時間を取られていました。

抱えていた課題

仕様ドキュメントが更新されず古いままになっていた
最新仕様がまとまっていないために、セールス・サクセス・サポートからの仕様確認がプロダクトマネージャーやエンジニアに集中し、本来やるべき業務が圧迫される

こうした課題を放置すると、開発スピードやチーム全体の生産性に深刻な影響が出てしまいます。そこで、生成AIを活用して解決することにしました。

解決のアプローチ

解決のために下記の2つの方向性で取り組みを進めました。

最新プロダクト仕様の自動更新基盤
- プロダクトの最新仕様を自動で更新する仕組みの整備
問い合わせ対応の自動化
- 社内 AI アシスタントを構築し、プロダクト仕様の問い合わせの初動対応をプロダクトマネージャーやエンジニアの工数を使わずに、返答できる仕組みの整備

今回は 2 の「問い合わせ対応の自動化」について紹介します。

「問い合わせ対応の自動化」での解決方法

概要

DevinとNotion、Slack Appを組み合わせ、プロダクト仕様の問い合わせに対して自動で回答するAIアシスタントを作成しました

作成のポイント

1. DevinとNotionをMCPで接続し、コード以外の情報も含めて回答

最新仕様がまとまっているNotionをMCPでDevinと接続し、notionの情報も活用して回答ができるように設定しました。これにより、コードには記載されていない情報（ビジネス要件やオペレーション要件など）も合わせて回答することができ、より精度が向上します。
MCP接続は2025年7月に公式から「Devin MCP MarketPlace」がリリースされたので、Devinの管理画面上から簡単に設定することができます。

2. 信頼性が一定を下回った際のエスカレーション定義

最新の仕様書やコードをベースに回答しますが、必ずしも正しい情報が回答されているとは限りません。AIアシスタントが回答した情報は、顧客への回答に利用されるため極力ハルシネーションを避ける必要があります。

本AIアシスタントでは、ハルシネーションを避けるためPlaybookで下記の2つの定義を追加しました。

① Webでの検索を禁止

　回答はWebページの検索を禁止し、notionの最新仕様ドキュメントかコードをベースに行うように設定

② 一定の信頼度を下回った場合の注記文言を表示

　顧客へ展開する前に事前にプロダクトチームに確認を行えるように、信頼度が基準を下回った場合は下記の文言を回答の下部に表示するように設定

この質問に答えるために必要な情報が不足しています。信頼度が一定レベルを下回っています。回答を利用する前にプロダクトチームにご確認ください。

3. miive社員が日常的に利用するインターフェースで構築

社内のメンバーに必ず使ってもらうために、社内メンバーが日常的に利用している「Slack」をインターフェースに選定しました。
これにより、特殊なツールのインストール・操作を必要とせず、日常の業務の延長線上で利用することが可能です。

AIアシスタントを利用するには下記のイメージのように、専用チャンネルでAIアシスタント（miive-ai）をメンションし質問事項を入力するだけでOKです。

動作イメージ

作成したAIアシスタントは特定のチャンネルから呼び出すことができ、質問からものの数分で回答が得られるようになりました。（※従来は半日~2営業日ほどかかっていた）

実際の回答イメージ
※ 黒塗り部分はソースコードのファイルパスが記載されています

導入効果

まだ運用を開始したタイミングなので具体的な削減工数の試算はこれからですが、プロダクトマネージャーやエンジニアが対応する件数が減り、チーム全体の生産性向上につながっていると思います。

また、問い合わせの自動化以外にも、プロダクトマネージャーが仕様を検討するに考慮漏れを防ぐための影響範囲を確認するために利用するなど、プロダクト開発においても効果を発揮しています。

より具体的な削減工数や運用してみての振り返りは、別の記事でご紹介できればと思います。

今後の展望とまとめ

DevinとNotion、Slack Appを組み合わせることでプロダクトマネージャーやエンジニアに頼らなくてもプロダクトの仕様を回答するAIアシスタントを作成することができました。
今回は「プロダクト仕様の回答」に絞った取り組みでしたが、miive社内にはまだ属人化している問い合わせ対応が数多く残っています。これらもAIアシスタントで解決することで、本来注力すべき業務にリソースを振り向けられる環境を整えていきたいと考えています。今後もプロダクトチームから社内のAI活用を推進していきます💪