みてねプロダクト開発部長が語る。透明性を確保することこそが自律的組織の鍵。

「情報を階層構造できれいに整えられる」というNotionの特徴を活かし、みてね事業部は移行に際して「組織構造」と「情報構造」を揃えてNotionの階層構造を設計しました。具体的には組織構造に合わせてグループやチーム、プロダクト、ドメイン、コミュニティごとのSlackチャンネルを整え、それと同様にNotionのページ階層（情報構造）を設計。これによりチームメンバーが迷うことなく、ストック情報を適切な場所に記録できるようにしたのです。

また、以前のドキュメント管理ツールで実現していた「誰でも気軽にメモを投稿できる」という良いカルチャーに関しては、Notion上に「メモ帳」というデータベースを作成して再現。これにより、誰もがフロー情報を気軽に投稿し、かつ組織全体で見ることができる環境を整えました。

このように新たな情報基盤としてNotionを活用することで、1)オープンネスの実現（「情報がない／見えない／入手できない」の解決）を図ったのです。現在は、プロダクトのバックログやロードマップ、計画書、技術調査書、議事録、総務関連資料、オンボーディング資料など、社内のほぼすべての情報をNotionに保存しています。まだ、大量の数字情報が記載された事業計画書などは移行できていないものの、将来的にはすべての情報をNotionに集約していく予定です。

みてね事業部はすでに100名近くの組織になっているため、各メンバーが透明性を大事にして情報発信を行うと情報量が膨大となり、情報をチェックするのが難しくなるという課題が生じます。そこで、みてね事業部が活用したのがNotion AIです。Notion上の「メモ帳」データベースに「AI要約」というプロパティを追加し、投稿の要約文をNotion AIによって自動生成することで、投稿内容を把握しやすくしました。

また、「今日更新された記事だけを知りたい！」というメンバーからのニーズに応えるために、NotionのAPIを利用してSlackやメールで更新された記事の一覧を自動配信。最初は記事のタイトルだけを配信していましたが、現在はNotion AIによる要約文や作成日も一緒に毎日配信しています。

これにより、たとえばプロダクトマネージャーが施策を検討するうえで行ったデータ分析のメモや、エンジニアが技術調査したメモなどのたくさんの情報の内容を素早く理解することが可能に。2)サマリーの実現（「情報が多い／まとまっていないため解釈する時間がない」の解決）に向けて、Notion AIの要約機能、そしてAPI連携が大きな効果を発揮しています。

透明性を強化するためのもう1つの課題であった、3)レコグニションの実現（「職種や専門性の違いにより情報解釈のための知識がない」の解決）に関しては、Notion AIの「Q&A」機能を活用しています。NotionではNotion AIに質問することでワークスペース内にあるすべての情報を検索して、的確な答えを返してくれます。たとえば「みてねの組織構造を教えて」と新入社員が尋ねるだけで、「みてねは三部門制で、それを横断したドメイン組織を定義する〜」といったように必要な情報をすぐに提示。また、関連する情報が記載されたNotion上のページのリンクも提示してくれるため、特にオンボーディングに役立っています。

また、みてね事業部ではこれまで利用していたプロジェクト／タスク管理ツールもNotionへ移行。複数のツールを統合できただけではなく、Notionにこれらの情報も集約したことで、Notion AIが日々スマートになっていくことに大きなメリットを感じています。

みてね事業部では、Notion AIの定量的な効果検証をするにはまだ早いと考えています。なぜなら、会社の機密情報を預けることのできないほかの生成AIと異なり、Notion AIはNotion上に情報が蓄積されるほど回答の精度を上げることができます。そのため、自社のさまざまな情報をNotion上に蓄積し、それを続けていくことで、みてねの組織自体もどんどんと強化されていくという基盤を整えることが今はもっとも大事だと捉えているからです。