Notionの最新AIの躍進であるカスタマイズ可能なAIエージェントは、意外な源、つまり単純化から生まれました。9月に生産性ソフトウェアV3の一部としてリリースされたこの機能の成功は、同社のAI開発戦略の転換によるものです。

当初、Notion AIのエンジニアは、大規模言語モデル（LLM）およびエージェント型AIを使用する際に、高度なコード生成、複雑なスキーマ、および大量の指示を試していました。しかし、Notion AIのエンジニアリングリードであるRyan Nystrom氏によると、試行錯誤の結果、複雑なデータモデリングを排除することで、モデルのパフォーマンスが劇的に向上することが明らかになりました。Nystrom氏と彼のチームは、単純なプロンプト、人間が読める表現、最小限の抽象化、および使い慣れたmarkdown形式に移行しました。

この再構築されたアプローチにより、カスタマイズ可能なAIエージェントが作成され、これは現在までにNotionの最も成功したAIツールとなっています。Nystrom氏は、以前のバージョンと比較した使用パターンに基づいて、この改善を「ステップ関数」と表現しました。「それは、製品を押し出すのではなく、製品があなたから引き出されているように感じることです」とNystrom氏はVB Beyond the Pilotポッドキャストで説明しました。「私たちはその瞬間から、本当に早い段階で、何かを持っていることを知っていました。今では、『この機能なしでどうやってNotionを使えるだろうか？』となっています。」

この開発は、AIの進化における重要な教訓を浮き彫りにしています。つまり、少ないほど良い場合があるということです。AI開発における最初の本能は、より複雑なモデルと指示がより良い結果をもたらすと仮定して、複雑さに傾倒しがちです。しかし、Notionの経験は、単純さと人間が読めることに焦点を当てることで、より大きな可能性を引き出すことができることを示唆しています。このアプローチは、LLMは強力である一方で、入力データのニュアンスに敏感になり得るという、高まりつつある理解と一致しています。明確で簡潔なプロンプトとデータ構造は、曖昧さを最小限に抑え、AIモデルの精度と効率を向上させることができます。

このアプローチの意義は、Notionにとどまりません。AIが社会のさまざまな側面にますます統合されるにつれて、アクセスしやすく、ユーザーフレンドリーなAIツールを作成する能力が最も重要になります。AI開発プロセスを簡素化することで、より幅広い個人や組織がテクノロジーを活用し、イノベーションを促進し、多様なニーズに対応できるようになります。さらに、人間が読める表現に焦点を当てることで、AIシステムの透明性と信頼性を高め、より理解しやすく、説明責任を果たせるようにすることができます。

NotionのAIエージェントの成功は、反復的な実験と、実際のフィードバックに基づいて開発戦略を適応させる意欲の重要性を強調しています。AIテクノロジーが進化し続けるにつれて、企業は、従来の知恵に挑戦するものであっても、俊敏性を維持し、新しいアプローチを受け入れる必要があります。Notionの次の段階では、ユーザーからのフィードバックに基づいてAIエージェントをさらに改良し、生産性プラットフォーム内でのテクノロジーの新しいアプリケーションを模索することが含まれます。