ChatGPTのMCP連携とNotionの構造化で取り組む高性能ナレッジ検索

ACESは、これまでNotionを活用して社内情報を体系的に管理してきました。しかし、情報量の増加により「必要な情報にたどり着くまでに時間がかかる」という課題が顕在化していました。

そこで当社は、全社員に配布しているChatGPTをベースとし、Notionと連携する独自の仕組みを構築。ChatGPTから自然な会話のままNotionデータを高精度に検索・参照できる環境を整えることで、“知りたい情報に一瞬でアクセスできる” 高性能なナレッジ検索を実現しました。

技術的な工夫 ― AIがNotionを理解できる形に

Notionは柔軟性に優れる反面、AI活用には工夫が必要な場合があります。ACESではこの課題を克服するため、独自の処理によりNotionデータをAIが扱いやすい形式に変換。さらに、MCPサーバーを実装し、内部AIモデルがNotionデータを参照可能にしました。

その結果、ChatGPTはNotion上の複雑な画像データや記事の内容を適切に理解し、業務で活用可能な精度で回答を生成することを実現しました。

構築の３つのポイント

1. カスタムコネクターの導入
   ChatGPTのカスタムコネクターを開発し、独自に用意したデータを活用。公式が提供するNotionコネクターでも難しい質問への応答を実現。
2. MCPサーバーの構築
   AIと外部ツールをつなぐ標準規格であるMCPを用い、Azure FunctionsでMCPサーバーを構築。さらにAPI ManagementによるOAuth認証を組み合わせ、安全な接続を実現しました。
3. データの構造化と最適化
   NotionデータをSnowflake経由でAzure AI Searchに保存。Markdown化・画像のテキスト化など独自の構造化処理を施すことで、AIが理解しやすく精度の高い検索・回答を実現。

詳細記事を公開中

この取り組みの背景や詳細の仕組みなど、以下の記事で詳しく解説しています。

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ChatGPTのMCP連携とNotionの構造化で取り組む高性能ナレッジ検索

ACESは今後も、自社のR&Dで培った技術をもとに、社内業務改善のみならず、外部企業へのソリューション提供にも展開していきます。