Notion自動化をAIで組む5ステップ｜問い合わせの会社調べからデータベース登録までを半日で作った実録
問い合わせ対応で時間を食っているのは、返信文そのものではありません。「この相手は誰で、どのくらい本気か」を判断するための下調べです。みやっち🧑💻は2026年7月14日、その下調べをAIに寄せて、結果をNotionのデータベースに入れる仕組みを作りました。夕方に着手して、その日の夜には動いていました。この記事では、同じものを自分で組む人向けに、作り方を5ステップに整理して公開します。
Notion自動化とは: Notion自動化は、Notionが公式に提供するMCPサーバーをAIツールにOAuthで接続し、Notionのページやデータベースの読み取り・作成・更新をAIに任せることです。Notion公式ヘルプは、Claude・Cursor・ChatGPT（Pro）などMCPに対応したAIアプリから、数クリックで接続できると説明しています（Notion MCPのヘルプ）。
問い合わせ1件にかかっている作業を分解する
「問い合わせ対応に時間がかかる」と言うとき、実際にやっているのは1つの作業ではありません。分解するとこうなります。
- 会社名やドメインで検索して、どんな会社かを調べる
- 事業内容や規模から、自社と噛み合う相手かを見立てる
- 問い合わせ内容を読んで、本気度の見当をつける
- スプレッドシートや管理表に転記する
- 返信の内容を決めて、文面を書く
このうち1〜4は、毎回ほぼ同じ手順の繰り返しです。時間を奪っているのは5の返信文ではなく、その手前の1〜4。だからここを先に自動化します。
実例: 夕方に作り始めて、その日の夜には動いていた
みやっち🧑💻が作ったのは、ホームページに問い合わせが入ったとき、会社名やドメインを手がかりにウェブ検索で会社情報を調べ、企業規模の判定と、問い合わせ内容からの見込み度の判定をして、Notionのデータベースに入れる仕組みです。着手の報告が夕方の16時すぎ、完成の報告が同じ日の22時すぎ。半日かからず立ち上がる規模感でした。
同じ日に、管理者宛ての問い合わせ通知メールも直しました。どこ経由で流入した会社からの問い合わせかが、通知を見た瞬間に分かるようにしています。どのチャネルが実際に問い合わせを生んでいるかは、あとから集計しようとすると面倒ですが、通知に載せておけば毎回タダで分かります（流入経路そのものの分析はChatGPT経由の問い合わせを追った記事に書きました）。
もう1つ、設計で意識したことがあります。そのNotionのデータベースが、そのままCRM（顧客管理）やナーチャリング（見込み客の育成）のステータス表になるように作ったことです。調べて記録して終わりにすると、記録は増えるのに追客は進みません。最初から追客の土台と同じ場所に落としておけば、記録がそのまま次の一手の管理表になります。
作り方の5ステップ
自分で組むなら、この順番が迷いにくいです。
ステップ1: 受け皿のデータベースをNotionに1つ作る
先に作るのは仕組みではなく、器です。会社名・ドメイン・問い合わせ内容・調べた会社情報・規模の見立て・見込み度・ステータスの列を持つデータベースを1つ作ります。ステータス列を最初から入れておくのが肝で、これがあるだけで「調べた記録」が「追いかけるリスト」に変わります。
ステップ2: NotionをAIにつなぐ
Notionは公式のMCPサーバーを用意しています。MCPは、AIと業務ツールをつなぐ共通規格のことです（MCPとはで解説しています）。接続はOAuthで行い、Notion側のMCPギャラリーか、使っているAIツール側の設定から数クリックで済みます。コマンド入力は必須ではありません。AIに渡される権限は、接続したアカウントがNotionで持っている権限の範囲です。つまり見せたくないページは、そもそもそのアカウントで見えない状態にしておくのが基本の守り方になります。接続の全体像はMCP入門の記事にまとめています。
ステップ3: 起点を1つに決める
「問い合わせが来たら」の起点を決めます。ホームページのフォームからの通知でも、専用の受信箱でも構いません。ここを曖昧にしたまま作り始めると、あとから「どこから拾うんだっけ」で止まります。起点は1つに絞り、まずそのルートだけを通します。
ステップ4: 下調べの観点を、自分の言葉で書き出す
ここがいちばん差が出ます。AIに「いい感じに調べて」と頼むと、いい感じの一般論が返ってきます。そうではなく、自分が普段どこを見て相手を見立てているかを文章にします。業種、社員数の規模感、拠点、事業内容が自社の提供と噛み合うか、問い合わせ文に具体的な課題が書かれているか——判断の観点を並べて渡すと、出てくる下調べが自分の見立てに寄ってきます。この「自分の判断基準を渡す」工程は、AIエージェントの作り方でも同じです。
ステップ5: 判定は「材料」としてデータベースに入れる
AIが入れるのは、調べた事実と見立てです。返信するかどうか、どう返すかは人が決めます。だから列の名前も「対応済み」ではなく「見込み度（AIの見立て）」のように、人の判断が上書きする前提の設計にしておきます。
判定をAIに預けても、返信の判断は人が握る
見込み度の判定をAIがやると聞くと、「AIが選別した相手にだけ返信する」ように聞こえるかもしれませんが、そうではありません。AIがやっているのは下調べという材料集めです。材料が揃った状態で問い合わせを開き、内容と見立てを自分で読んで、返すか・何を書くかを決める。ここを手放すと、大事な1件を機械的に落とす事故が起きます。
判定結果は必ず自分の目を通してから使ってください。ウェブ検索で拾った会社情報が古かったり、同名の別会社を拾っていたりすることは普通にあります。AIの見立ては当たりをつけるための材料であって、結論ではありません。どこまで任せてどこから人がやるかの線引きは、AI自動化をやめる判断の記事で実例つきに書いています。メール側の線引き（下書きまでAI・送信は人）はGmailのAI自動化と同じ考え方です。
何が変わるか——通知を開いた瞬間に、判断から始められる
今はこうなっているはずです。問い合わせの通知が来る。会社名をコピーして検索する。サイトを開いて事業内容を眺める。だいたいの規模を見当づける。管理表を開いて転記する。そこでようやく、返信の中身を考え始める。1件あたりは短くても、件数が重なるほど返信は後ろにずれていきます。
これが、通知にはどこ経由の問い合わせかが載り、Notionのデータベースには相手の会社の概要・規模の見立て・見込み度が1行に揃っている状態に変わります。人がやることは「返すか、どう返すか」だけ。同じ1件でも、頭を使う場所が下調べから判断へ移ります。
この状態は、汎用のフォーム連携SaaSでは作りにくいところです。フォームの内容をそのまま別のツールへ転記するところまでは既製品でもできますが、あなたが相手を見立てるときの観点——どの業種を優先し、どの規模なら合い、どんな書き方なら本気度が高いと見るか——は既製品の設定項目にありません。ChatGPTに毎回貼り付けて聞く方法だと、貼り付ける作業が自分に残ったままです。自分の判断基準を書き込んで動かせる自作のAIエージェントだからこそ、下調べごと自分仕様で回せます。集客の発信側を自動化した話はAI集客の完全自動化にまとめていて、この記事はその受信側にあたります。
よくある質問
プログラミングの経験がなくても作れますか
みやっち🧑💻の講座の受講生は、ほとんどが非エンジニアの経営者・個人事業主・士業・会社員です（職業エンジニアは数名）。Claude Code・Codexに指示を出しながら、動作を確かめて直していく進め方なので、最初からコードを読み書きできる必要はありません。ただし「まったく理解しなくてよい」わけでもなく、詰まった箇所に降りて学ぶ場面は出てきます。
スプレッドシートではだめですか
記録するだけならスプレッドシートでも十分です。Notionを選ぶ利点は、ステータスやビューの切り替えで、そのまま顧客管理の画面として使えることにあります。すでに顧客管理をスプレッドシートで運用していて不便がないなら、無理に移す必要はありません。
半日で作れると聞くと簡単そうですが、本当ですか
半日で立ち上がったのは、みやっち🧑💻が普段からClaude Code・Codexで開発している状態での話です。初めて作る場合は、ステップ1の器づくりとステップ4の観点の言語化に時間がかかります。逆に言えば、時間がかかるのはAIの操作ではなく、自分の判断基準を言葉にする作業のほうです。
法人で申し込むか、個人で学ぶか
同じ「問い合わせ処理のAI化」でも、会社・事務所として進めたいのか、まず自分ひとりで作ってみたいのかで入口が変わります。
- 法人単位で進めたい方: 運営会社の株式会社AI OrchestraがClaude Code法人研修・導入伴走支援を提供しています。研修で終わらせず、業務が動くところまで伴走する形です
- 個人で学び始めたい方: AI Crewの無料セミナーが入口です。Claude Code・Codexで自分の業務を自動化するところから始められます
自分の業務のどこを最初にAIへ寄せると効くかは、話を聞くと具体的に見えてきます。まず無料セミナーでお会いしましょう。
