「Slackのメッセージが多すぎて追い切れない」
「毎週、複数チャンネルを確認して進捗報告を作っている」
「社内から同じ質問が何度もSlackで届く」
「Slackを入口にしてAIや社内システムを利用できないか」
このような業務は、Slackと生成AIを組み合わせることで効率化できます。
例えば現在、
複数チャンネルを確認
↓
重要メッセージを探す
↓
内容を要約
↓
進捗レポート作成
↓
Slackへ投稿
という作業を毎週行っているとします。
AIを組み合わせれば、
Slack
↓
対象メッセージ取得
↓
生成AI
↓
要約・課題・TODO抽出
↓
Slackへ自動投稿
という流れにできます。
さらに、
Slack
↓
AI
↓
社内FAQ
Slack
↓
AI
↓
CRM
Slack
↓
AI
↓
タスク管理
Slack
↓
AIエージェント
↓
社内システム
と、Slackを業務システムの入口として利用することもできます。
Slack自体も現在、Workflow BuilderへAI機能を組み込んでおり、チャンネル・Canvas・Lists・ファイルなどを情報源にして、要約・文章生成・分類などをワークフロー内で実行できる「Generate AI response」ステップを提供しています。
この記事では、Slackと生成AIを連携して業務を自動化する方法、具体的な活用例、Workflow Builder・API・AIエージェントの使い分け、導入手順、注意点まで解説します。
Slack AI自動化とは
Slack AI自動化とは、
Slack上の情報
+
生成AI
+
ワークフロー
を組み合わせて、Slack上で発生する情報整理や業務処理を自動化することです。
例えば、
プロジェクトチャンネル
↓
1週間分のメッセージ
↓
AI
↓
進捗
課題
決定事項
TODO
↓
毎週金曜日に投稿
とできます。
ほかにも、
社員：
経費精算の締め日は？
↓
Slack AI
↓
社内規程検索
↓
毎月末です
という社内FAQにも利用できます。
SlackはAI自動化と相性がよい
企業では多くの業務情報がSlackに集まります。
例えば、
プロジェクト進捗
問い合わせ
顧客対応
障害情報
社内質問
タスク
承認
ナレッジ
などです。
一方で、情報量が増えると、
重要な情報が流れる
後から探せない
同じ質問が繰り返される
複数チャンネルを読む必要がある
という問題が発生します。
生成AIは、
大量の文章を読む
必要情報を抽出する
要約する
分類する
文章を生成する
ことが得意なため、Slackとの相性がよいと言えます。
Slack×AIで自動化できる代表的な業務
代表例を整理すると次のようになります。
| 業務 | AI活用 |
|---|---|
| チャンネル要約 | 重要内容を整理 |
| プロジェクト報告 | 進捗・課題・TODO抽出 |
| 社内FAQ | 規程・マニュアル検索 |
| 問い合わせ分類 | 担当部署へ振り分け |
| 議事録共有 | 会議要約をSlack投稿 |
| 営業通知 | CRM更新をAIで要約 |
| 障害対応 | アラート内容の整理 |
| 日報・週報 | 活動データから自動生成 |
| 翻訳 | 海外メンバー向け翻訳 |
| AIエージェント | 外部システム操作 |
順番に見ていきます。
1．SlackチャンネルをAIで要約する
最も分かりやすい使い方がチャンネル要約です。
例えば、
#project-a
月曜日〜金曜日
↓
300メッセージ
が投稿されたとします。
すべて読む代わりにAIで、
【今週の進捗】
・ログイン機能の実装完了
・CSV出力の開発開始
・テスト環境構築完了
【課題】
・外部APIの仕様確認待ち
・本番DB移行方法が未確定
【決定事項】
・リリース日は8月20日
【TODO】
田中：
API仕様確認
鈴木：
DB移行手順作成
と整理できます。
SlackのWorkflow Builderには現在、指定した公開チャンネルを自動要約し、その結果を別チャンネルへの投稿やCanvas更新に利用できるAIステップも用意されています。
毎週自動で要約する
例えば、
毎週金曜日 17:00
↓
#project-a
↓
過去7日分を要約
↓
#management-report
とします。
プロジェクトマネージャーが毎週、
複数チャンネルを読む
↓
報告書を書く
作業を減らせます。
2．複数チャンネルから週次レポートを作る
例えば開発会社で、
#project-a
#project-b
#project-c
#sales
#support
というチャンネルがあるとします。
AIでそれぞれを要約し、
プロジェクトA
→ 順調
プロジェクトB
→ 仕様確認待ち
プロジェクトC
→ リリース完了
営業
→ 新規商談5件
サポート
→ 問い合わせ増加
と経営・管理者向けレポートへまとめられます。
構成は、
複数Slackチャンネル
↓
AI
↓
部署・案件別要約
↓
全体要約
↓
管理チャンネル
です。
Slackは2026年にWorkflow BuilderへAI Responseステップを追加しており、スケジュールトリガーとAIによる要約を組み合わせた定期レポートも公式の活用例として紹介しています。
3．長いスレッドをAIで要約する
Slackでは、一つのスレッドが長くなることがあります。
例えば、
障害対応
↓
80メッセージ
です。
途中から参加した人は、最初から読む必要があります。
AIで、
【発生事象】
【確認済み事項】
【原因候補】
【実施済み対応】
【現在の状況】
【次に行うこと】
へ整理できます。
これにより、
今どうなっていますか？
という確認自体を減らせます。
4．Slackから社内FAQへ質問する
Slackを社内AIのUIとして利用することもできます。
例えば、
社員：
@社内AI
経費精算の締め日は？
と質問します。
構成は、
Slack
↓
AIアプリ
↓
RAG
↓
社内規程・FAQ
↓
生成AI
↓
Slackへ回答
です。
社員は新しいシステムを開かなくても、普段使っているSlackから質問できます。
社内規程をRAGで検索する
検索対象として、
就業規則
経費規程
情報セキュリティ規程
総務FAQ
ITマニュアル
営業マニュアル
などを登録します。
社員が、
出張時の宿泊費上限は？
と聞けば、
AI
↓
出張旅費規程
↓
該当箇所取得
↓
回答
とします。
一般論ではなく社内データを回答させる
例えば、
有給の申請方法は？
という質問で、一般的な日本の制度を説明しても意味がありません。
必要なのは、
この会社では
どう申請するか
です。
そのため、
Slack
↓
RAG
↓
正式な社内文書
↓
AI
という構成にします。
5．Slackの問い合わせをAIで分類する
例えば、
#help
チャンネルに、
PCが起動しません
給与明細について確認したい
名刺を発注したい
経費申請について教えてください
という問い合わせが来るとします。
AIで、
PC
→ 情報システム
給与
→ 人事
名刺
→ 総務
経費
→ 経理
と分類できます。
その後、
分類結果
↓
担当部署へ通知
します。
AIと通常プログラムを分ける
例えば、
問い合わせ内容を理解
→ AI
担当部署を決定
→ ルール
担当者メンション
→ Slack API
とします。
AIがすべてを判断する必要はありません。
6．Slackへの問い合わせに回答案を自動生成する
例えばサポートチャンネルで、
システムへログインできません
という投稿があったとします。
AIで、
質問
↓
サポートFAQ検索
↓
回答案
を作ります。
例えば、
以下をご確認ください。
1．メールアドレスに誤りがないか
2．パスワード再設定を実施
3．解決しない場合はエラー画面を添付
と返信します。
回答できない場合は、
担当者へエスカレーション
します。
7．SlackからAIで文章を作る
Slackのワークフロー内で、
文章要約
翻訳
返信案
定型文
分類
なども実行できます。
2026年に追加されたSlack Workflow Builderの「Generate AI response」ステップでは、チャンネル、Canvas、Lists、ファイルや前段のワークフロー変数などを情報源にして、要約・翻訳・文章案・分類などを実行できます。
例えば、
問い合わせフォーム
↓
AI
↓
内容を3行で要約
↓
#supportへ投稿
とします。
8．SlackとGoogle Sheetsを連携する
例えば社内申請を、
Slack
↓
フォーム
↓
Google Sheets
へ登録できます。
さらにAIを追加して、
Slack申請
↓
AIで内容分類
↓
Google Sheets
↓
担当者へ通知
とできます。
Slack Workflow BuilderにはGoogle Sheetsを含む外部サービス向けコネクタがあり、Slack側のワークフローから第三者サービスの処理を実行できます。
例えば問い合わせ台帳を自動作成する
社員
↓
Slackフォーム
↓
問い合わせ内容
↓
AI分類
↓
Google Sheets
列：
日時
社員
カテゴリ
内容
担当
ステータス
とします。
総務・情シスなどの問い合わせ管理にも利用できます。
9．Slackとタスク管理を連携する
例えばプロジェクトチャンネルで、
このバグは田中さんが8月5日までに対応
と決まったとします。
AIで、
担当：
田中
内容：
ログイン画面のバグ修正
期限：
8月5日
を抽出します。
その後、
AI
↓
確認
↓
Jira・Asana・Linear等
へタスク登録します。
Slack Workflow BuilderはAsana、Jira、Linear、ClickUpなど多数の外部サービス向けコネクタをサポートしています。
AIに勝手にタスクを作らせない
導入初期は、
AI
↓
タスク候補
↓
人が確認
↓
登録
がおすすめです。
Slackでは、
検討しておきます
のような曖昧な会話もあります。
AIがこれを確定TODOと誤認識する可能性があるためです。
10．SlackとCRMを連携する
営業チャンネルで、
ABC社から見積依頼あり。
予算は100万円程度。
来週提案予定。
という投稿があったとします。
AIで、
customer:
ABC社
status:
見積依頼
budget:
100万円程度
next_action:
来週提案
と構造化できます。
その後、
Slack
↓
AI
↓
CRM登録案
↓
営業担当確認
↓
CRM更新
とします。
CRM更新後にSlackへ通知する
逆方向もできます。
例えば、
CRM
↓
受注
↓
Slack
です。
単純に、
ABC社を受注しました
と通知するだけでなく、AIで、
【受注】
ABC社
案件：
在庫管理システム
受注金額：
150万円
開始予定：
9月
次回対応：
キックオフ日程調整
と見やすく整理できます。
11．障害通知をAIで整理する
監視システムからSlackへ大量のアラートが来る場合があります。
例えば、
ERROR
timeout
database connection
API 500
などです。
AIで、
【障害概要】
在庫管理APIで500エラーが増加。
【開始】
14:32
【影響】
商品一覧画面の一部で取得失敗。
【関連ログ】
DB接続タイムアウトが複数発生。
と整理できます。
アラート判定そのものは監視システムで行う
例えば、
CPU > 90%
という判定はAIではなく監視ツールが行います。
監視
↓
異常検知
↓
Slack
↓
AI
↓
人向け要約
とします。
12．Slackから定例報告を自動生成する
例えば毎日17時に、
#sales
#development
#support
を要約します。
そして、
【本日の状況】
営業：
新規商談3件、受注1件
開発：
2機能完了、1件仕様確認待ち
サポート：
問い合わせ15件、重大障害なし
と投稿します。
管理者が複数チャンネルを横断する時間を減らせます。
13．日報・週報をSlackから作る
例えば社員が一日Slackで活動しているなら、
本人の業務投稿
プロジェクトチャンネル
タスク更新
などから日報案を作ることもできます。
ただし、
Slackに書いていない仕事
もあります。
そのため、
AI日報案
+
本人が追記
という運用が現実的です。
14．Slackのメッセージを他言語へ翻訳する
海外チームと仕事をしている場合、
日本語
↓
AI
↓
英語
英語
↓
AI
↓
日本語
とできます。
例えばワークフローへ、
英語チャンネルへの投稿
↓
AI翻訳
↓
日本語チャンネルにも投稿
を組み込めます。
SlackのAIワークフロー機能でも翻訳は公式に紹介されている用途の一つです。
15．Slack Workflow BuilderでAI自動化する
Slackを利用している場合、まず確認したいのがWorkflow Builderです。
Workflow Builderでは、
トリガー
↓
ステップ
↓
条件
↓
メッセージ
などを組み合わせて業務を自動化できます。
現在は自然言語からワークフローのたたき台を生成したり、AI回答ステップを追加したりできます。
例えば、
毎週木曜日
↓
#project の過去7日を要約
↓
#weekly-report へ投稿
のようなワークフローです。
Workflow Builderが向いているケース
例えば、
チャンネル要約
簡単な問い合わせ
フォーム
定期通知
Google Sheets登録
外部サービス通知
などです。
ノーコード・ローコードで実装できるため、小規模な自動化から試しやすい方法です。
利用できる機能・プランは確認する
SlackのAI Workflow機能は契約プランによって利用可否が異なります。
2026年7月時点のSlack公式ヘルプでは、AIを利用したWorkflow Builder機能は新しいBusiness+・Enterprise+や、一部旧プランのSlack AIアドオンなどで提供されています。契約前・導入前には最新の公式仕様を確認してください。
16．外部サービスとの連携にはConnectorを使う
Workflow Builderでは、Slack内だけでなく外部サービスへの処理も組み込めます。
Slack公式では現在、
Google Sheets
Google Calendar
Gmail
GitHub
GitLab
Jira
Linear
Notion
Salesforce
ServiceNow
Zendesk
Zoom
など多数のコネクタが提供されています。
例えば、
Slackフォーム
↓
AI分類
↓
Jiraチケット作成
↓
Slackへ受付完了通知
という業務が作れます。
17．Webhookで外部システムからSlackを起動する
例えば自社Webシステムで、
重要な問い合わせ発生
を検知したとします。
Webシステム
↓
Webhook
↓
Slack Workflow
↓
AI
↓
内容要約
↓
担当チャンネル通知
とできます。
Slack Workflow Builderには、外部サービスからWebhookを送ってワークフローを開始する仕組みも用意されています。
18．独自Slack AIアプリを開発する
Workflow Builderだけでは対応しにくい場合は、独自Slackアプリを開発します。
例えば、
@社内AI
ABC社の現在の案件状況を教えて
と質問します。
構成は、
Slack
↓
Slack App
↓
バックエンド
↓
生成AI
↓
CRM API
↓
回答
です。
独自開発なら、
自社DB
CRM
基幹システム
RAG
外部API
AIエージェント
など、より複雑な処理と連携できます。
SlackはAIエージェントのUIにもできる
現在SlackはAIエージェント開発向けの公式機能・開発ツールを提供しており、Slack上で会話しながら外部Toolを利用するAIエージェントを構築できます。公式の開発ドキュメントではBolt for JavaScript・PythonやOpenAI Agents SDKなどを利用する例も公開されています。
例えば、
社員：
@営業AI
ABC社の次回提案準備をして
と依頼します。
AIエージェントが、
CRM検索
↓
過去メール確認
↓
商談履歴取得
↓
過去提案検索
↓
要点整理
↓
Slackへ回答
と処理できます。
AIエージェントは操作権限に注意する
例えば、
顧客情報を見る
だけなら比較的低リスクです。
しかし、
メール送信
CRM更新
タスク削除
契約変更
まで許可すると影響範囲が広がります。
そのため、
検索
→ 自動
更新案
→ AI生成
重要更新
→ 人が承認
削除
→ 原則許可しない
などに分けます。
SlackのAIエージェント向け公式ドキュメントでも、エージェントは定義された境界内で自律的に動く仕組みとして説明されており、外部Toolの利用やデータアクセスを含めて制御する設計が重要です。
Slack AIのシステム構成例
社内FAQなら、
Slack
↓
Slack App
↓
バックエンド
↓
RAG
↓
社内文書
↓
生成AI
↓
Slack
問い合わせ自動化なら、
Slack
↓
AI分類
↓
担当部署判定
↓
チケットシステム
↓
Slackへ受付通知
AIエージェントなら、
Slack
↓
AI Agent
↓
Tool
├─ CRM
├─ DB
├─ Google Workspace
└─ 社内API
↓
結果
↓
Slack
となります。
Slack AI導入の手順
STEP1．Slack上の反復業務を探す
例えば、
毎週チャンネルをまとめる
同じ質問に答える
問い合わせを振り分ける
システムの結果を転記する
などです。
STEP2．作業時間を測る
例えば、
週次レポート：
毎週60分
問い合わせ対応：
月20時間
などです。
STEP3．AIが本当に必要か判断する
例えば、
毎朝9時に
「朝会です」と通知
するだけならAIは不要です。
Workflow Builderの通常ステップで十分です。
一方、
1週間の会話を読んで
課題を整理
する処理はAIが向いています。
STEP4．小規模なワークフローを作る
最初は、
1チャンネル
↓
週次要約
程度で構いません。
STEP5．出力を人が確認する
AIが、
決定事項
担当者
期限
を正しく取得できるか確認します。
STEP6．外部サービスへ広げる
効果が確認できたら、
Google Sheets
Jira
CRM
社内システム
へ連携します。
STEP7．必要なら独自Slackアプリへ移行する
Workflow Builderでは難しくなったら、
Slack API
+
生成AI API
+
自社バックエンド
で開発します。
Slack AIの費用対効果
例えばプロジェクトマネージャー5人が、
毎週：
チャンネル確認・週報作成
1人60分
使っているとします。
月4週なら、
5人
×
1時間
×
4週
=
20時間／月
です。
AI要約によって、
確認：
15分
まで減れば、
5人
×
0.25時間
×
4週
=
5時間
になります。
削減時間は、
15時間／月
です。
仮に時間価値を3,000円として計算すると、
15時間
×
3,000円
=
月45,000円相当
です。
年間なら、
54万円相当
になります。
問い合わせ対応なども組み合わせれば、さらに効果が出る可能性があります。
Slack AIで確認したいKPI
| KPI | 確認内容 |
|---|---|
| 要約作成時間 | 手作業が何分減ったか |
| 問い合わせ数 | 担当者への直接質問 |
| AI回答率 | AIで回答できた割合 |
| 修正率 | AI出力を修正した割合 |
| 誤回答率 | 不正確な回答 |
| タスク登録時間 | 転記時間の削減 |
| 利用率 | 社員が実際に使っているか |
Slack AIで注意したいセキュリティ
Slackには、
顧客情報
契約情報
人事情報
ソースコード
障害情報
社内機密
などが存在する可能性があります。
AIをSlackへ導入するときは、
どのチャンネルをAIが読めるか
を考える必要があります。
Slackの権限を無視しない
例えば、
#executive
を一般社員が閲覧できないなら、AI経由でも閲覧できないようにします。
ユーザー
↓
認証
↓
アクセス権確認
↓
許可されたSlack情報
↓
AI
という設計です。
外部AIへチャンネル全体を無条件に送らない
必要なのが、
直近1週間の
#project-a
だけなら、全ワークスペースのメッセージを送る必要はありません。
利用目的
↓
必要データ
を限定します。
Slack AIのログを残す
例えば独自AIなら、
user_id
channel_id
feature
timestamp
model
tool_execution
status
などを記録します。
AIエージェントが外部システムを操作する場合は、
何を実行したか
も追跡できるようにします。
Slack AIでよくある失敗
Slack全体をAIに読ませる
必要なチャンネル・期間だけ対象にします。
何でもAIで自動化する
定型通知・計算・条件判定は通常ワークフローを使います。
AI要約をそのまま正式報告にする
重要な報告は人が確認します。
TODOを勝手に登録する
まずAIが候補を出し、人が確認する運用がおすすめです。
社内FAQが古い
RAGの元文書を最新版へ更新します。
Slackだけで業務を完結させようとする
正式データは、
CRM
DB
タスク管理
業務システム
に保存し、Slackは入口・通知・会話UIとして使う方が適しているケースがあります。
Slack AIに関するよくある質問
SlackだけでAI自動化できますか？
簡単な要約・AI回答・ワークフローであれば、SlackのWorkflow Builderで対応できるケースがあります。
より複雑な社内システム連携ではSlack APIや独自アプリを利用します。
Slackチャンネルを自動で要約できますか？
できます。
SlackのWorkflow Builderには現在、公開チャンネルを要約するAIステップが用意されており、スケジュール実行後に別チャンネルへ送信することもできます。
SlackからChatGPTのように社内文書へ質問できますか？
可能です。
Slack Appと生成AI、RAGを組み合わせて、
Slack
↓
質問
↓
社内文書検索
↓
回答
という仕組みを構築できます。
SlackからGoogle Sheetsへ登録できますか？
Workflow Builderのコネクタや独自API連携などで実装できます。SlackはGoogle Sheetsを含む多数のサービス向けWorkflow Builderコネクタを提供しています。
SlackからCRMを更新できますか？
CRM側にAPIまたは対応するSlack連携機能があれば可能です。
重要な更新では、人による確認を入れる設計がおすすめです。
SlackでAIエージェントを作れますか？
可能です。
Slackは現在、AIエージェント向けの開発機能やBolt for JavaScript・Pythonを含む公式の開発環境・サンプルを提供しています。
hiro-dev-labのSlack AI・業務自動化支援
hiro-dev-labでは、Slackと生成AI・既存システムを組み合わせた業務自動化を検討できます。
例えば、
- SlackチャンネルのAI要約
- プロジェクト週報の自動生成
- Slack上の社内FAQ
- 社内文書のRAG検索
- 問い合わせ分類
- Slackからのタスク登録
- Google Workspaceとの連携
- CRM・業務システムとのAPI連携
- Slack AIボット
- AIエージェント
- OpenAI APIなどを利用したAI機能
- n8nによるSlackワークフロー
- Python・TypeScriptによる業務システム開発
などを検討できます。
例えば、
現在
社員
↓
Slackで質問
↓
担当者がマニュアルを探す
↓
返信
という業務を、
社員
↓
Slack AI
↓
社内RAG
↓
回答
分からない場合
↓
担当者へ通知
へ変更できます。
また、
プロジェクトチャンネル
↓
担当者が毎週確認
↓
週報を書く
という業務を、
Slack
↓
AI
↓
進捗・課題・TODO
↓
週報案
↓
担当者確認
へ変更できます。
Slack AIの目的は「SlackにAIを付けること」ではなく「Slackの次に発生する作業を減らすこと」
SlackとAIを連携するとき、
Slackの文章を要約する
だけでも一定の効果があります。
しかし、より大きな業務改善を考えるなら、
Slack
↓
AI
↓
人がコピー
↓
別システムへ入力
で終わらせないことが重要です。
例えば、
問い合わせ
↓
AI分類
↓
担当部署
↓
チケット登録
商談情報
↓
AI整理
↓
CRM
会議
↓
AI要約
↓
TODO
↓
タスク管理
プロジェクト会話
↓
AI要約
↓
週次報告
まで一連の業務として設計します。
そのため、Slack AIを導入するときは、
1．Slack上の反復作業を洗い出す
2．現在の作業時間を測る
3．AIが必要な処理を特定する
4．まず1チャンネル・1業務で試す
5．AI出力を人が確認する
6．Workflow Builderで対応可能か確認する
7．必要なら外部サービスと連携する
8．複雑ならSlack API・独自アプリを開発する
9．AIエージェントの権限を限定する
10．作業時間・精度・利用率を継続的に確認する
という順番がおすすめです。
Slackは2026年時点でWorkflow Builder自体のAI機能を強化しており、ノーコードのAIワークフローから、BoltやSlack APIを使った独自AIエージェントまで複数の実装方法があります。まずは標準機能で対応できる範囲を確認し、不足する部分だけ独自開発する方が費用対効果を出しやすいでしょう。
「毎週Slackの内容をまとめる作業を減らしたい」
「Slackから社内FAQへ質問できるようにしたい」
「Slackの問い合わせを自動分類したい」
「SlackとCRM・Google Workspace・業務システムを連携したい」
このような段階からでも、お気軽にお問い合わせください。
Slack AI・業務自動化について相談する