正直に言うと、半年前の自分はSlackに完全に支配されていた。朝起きたら200件の未読、会議中も通知が止まらず、気づいたら夜9時に「さっきのメッセージ見ましたか？」のフォローDMを送っている始末。
転機は2024年3月。チームメンバーの一人が「Slack AIとZapier組み合わせたら、FAQ対応ほぼゼロになったよ」と言い出して、半信半疑で試してみた。結果、最初の2週間で週あたり約6時間を取り戻した。
この記事では、その実体験をもとに「コードが書けなくても今日から使える」Slack×AI連携を紹介する。ツールの比較表も作ったので、自分の状況に合ったものを選んでほしい。
「AI連携」と聞くと難しそうに聞こえるが、要は「繰り返しの作業をSlackの中で自動化する」というだけの話だ。実際に私が体感した変化を先に共有しておく。
ノーコードツールが充実した今、プログラミング知識ゼロでも週末の半日で構築できる。以下、難易度順に紹介していく。
最初に試したのはSlack公式の「Slack AI」だった。理由はシンプルで、外部ツールの設定が不要だったから。2024年からProプラン以上で使えるようになり、日本語にも対応している。
導入した翌週、月曜朝の情報確認にかかっていた時間が45分から15分に縮まった。特にチャンネル要約は「読まなくていい」という精神的な解放感がでかい。
設定は管理者画面から「Slack AI」をオンにするだけ。5分もかからない。まずここから始めることを強く勧める。
Slack AIを2週間使って「もっとカスタマイズしたい」と思い始めた。特に「特定キーワードが来たら自動返答させたい」という要件は、公式AIだけでは対応できなかった。
そこで使ったのがZapierとMake（旧Integromat）。どちらもノーコードで、ChatGPT（OpenAI API）と組み合わせることで、かなり自由な自動化フローが作れる。
| 比較項目 | Zapier | Make（旧Integromat） |
|---|---|---|
| 無料枠 | 月100タスク | 月1,000オペレーション |
| 使いやすさ | ◎ 初心者向け | ○ 少し慣れが必要 |
| カスタマイズ性 | ○ シンプルなフロー向き | ◎ 複雑な分岐・フィルターが得意 |
| 料金（有料最安） | 約$19.99/月〜 | 約$9/月〜 |
| OpenAI連携 | 公式アプリあり・設定簡単 | HTTP連携で柔軟に対応可 |
| おすすめな人 | 初めて自動化を試す人 | 無料枠を最大限使いたい人 |
初めてならZapier、無料枠を広く使いたいならMakeという選び方でOK。私は最初Zapierで試して、1ヶ月後にMakeに移行した。
→ Zapierを無料で試す【公式】
→ Makeを無料プランで始める【公式】
顧客対応チャンネルへの投稿を毎日17時にChatGPTが要約して、別の「日報チャンネル」に自動投稿するフローを作った。設定にかかった時間は初回で約40分。それ以降は完全に放置でいい。
Zapierでの手順はこうだ。
「有給申請」「経費精算」「入社手続き」などのキーワードを含むメッセージを検知したら、AIが手順書リンクと一緒に自動返答するフローだ。
これを導入した翌月、総務担当のAさんへのDM件数が月63件から12件に減った。Aさんから「神ツールすぎる」と言われたのは今でも覚えている。Makeの「フィルター」機能でキーワード条件を細かく設定できるので、誤反応も少ない。
PythonかJavaScriptの基礎があるなら、Slack Botを自作してChatGPTと繋げるという選択肢がある。自由度が段違いで、社内ドキュメントを参照して回答させることも可能だ。
さらに発展させるなら、RAG（検索拡張生成）構成にして社内WikiやNotionのデータを参照させることもできる。「〇〇プロジェクトの議事録を教えて」に答えられる社内専用AIの完成だ。
最初に作ったBotは、メンションなしのメッセージにも全部反応してしまって、チャンネルが大混乱になった。Event Subscriptionsの設定で「app_mention」イベントだけに絞るのを忘れていたのが原因。設定は細かく確認すること。
ある中小企業では、このBot導入後に新入社員のオンボーディング期間が3週間から2週間に短縮されたという話も聞いた。社内FAQ対応の自動化は、人数が増えるほど効果が大きくなる。
Slack×AI連携を進める前に、チェックしておくべきポイントがある。正直、最初に全部確認していなかったせいで後から慌てた経験がある。
Slackのメッセージには機密情報が含まれることがある。外部AIにデータを送る前に、個人情報・機密情報が含まれていないかを確認するのは最低限のルールだ。
OpenAIのAPIはデフォルトでデータをトレーニングに使わない設定になっているが、企業利用ならデータ処理契約（DPA）の締結も検討しておいてほしい。私はこれを後から知って、IT部門に確認し直す羽目になった。
「全部AIに任せよう」とやりすぎると、誤った返答が増えてかえって混乱する。自動化するのは定型・反復業務だけ。判断が必要な対応は人が行うというルールを最初に決めておくこと。
私のチームでは「テンプレートで答えられる質問だけBot
