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社内マニュアルや議事録をNotionで管理している企業は多いのではないでしょうか。
しかし、情報が増えれば増えるほど、必要な情報を探すのに時間がかかってしまいます。
DifyとNotionを連携させることで、蓄積されたナレッジをAIチャットボットで活用できるようになります。
この記事では、DifyとNotionの連携方法から、RAGを使ったナレッジベースの構築、実際の活用例まで、初心者にも分かりやすく解説します。
Notionで管理している情報をAIで検索・活用したい方は、ぜひ参考にしてください。
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DifyとNotionの連携でできること
DifyとNotionを連携させると、単なる情報検索以上のことができるようになります。以下にて、連携によって実現できる具体的な機能を紹介します。
Notionをナレッジベースとして活用
Notionのページやデータベースを、Difyのナレッジソースとしてそのまま読み込むことができます。
社内マニュアルやFAQ、プロジェクトドキュメントなど、既にNotionで管理している情報を、AIチャットボットの知識として活用することが可能です。
これまでNotionで自らドキュメントを探し、情報を探していた作業をチャットに聞くだけで、Difyが自動で行ってくれるようになります。
Notionは検索機能が弱く使いずらい点もあるので、Difyが代わりにリサーチして回答してくれるのはかなり助かりますよね。
また、Notionの階層構造もそのまま認識できるため、関連する情報をまとめて取得することも可能です。
RAGによる高精度な情報検索
DifyとNotionの連携では、RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）という技術を使います。
これは、質問に関連する情報をデータベースから検索し、その情報をもとにAIが回答を生成する仕組みです。
従来のキーワード検索では、検索ワードが完全に一致しないと情報が見つからないことがありました。
しかしRAGでは、文章の意味を理解して検索するため、言い回しが違っていても適切な情報を見つけられます。
Difyでは、ベクトル検索、全文検索、そしてその両方を組み合わせたハイブリッド検索を選択できます。
Notionのデータを埋め込みベクトルに変換することで、意味的に関連する情報を高精度で取得できるのです。
Notionへの書き込みも可能
Difyのワークフロー機能を使えば、Notionのデータベースへの書き込みも実現できます。
たとえば、会議の音声を文字起こしして要約した内容を、自動でNotionの議事録データベースに保存できます。
また、顧客からの問い合わせ内容をNotionのタスク管理データベースに記録することも可能です。
Difyとは？
Difyは、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションを簡単に構築できるプラットフォームです。
プログラミングの知識がなくても、ノーコード・ローコードでAIチャットボットやワークフローを作成できます。
OpenAIのGPTシリーズはもちろん、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、さまざまなAIモデルを選択して使うことができます。
用途や予算に応じて、最適なモデルを選べるのは大きなメリットでしょう。
また、RAG機能を標準で搭載しているため、独自のナレッジベースを簡単に構築できます。
Notionだけでなく、PDFファイルやWebサイトなど、さまざまなデータソースから情報を取り込めます。
クラウド版とセルフホスト版の両方が提供されており、セキュリティ要件に応じて選択できる点も魅力です。
Notionとは？
Notionは、ドキュメント作成、データベース管理、プロジェクト管理など、さまざまな機能を一つにまとめた統合型のワークスペースツールです。
多くの企業で、社内Wiki、議事録、タスク管理などに活用されています。
Notionの大きな特徴は、柔軟なデータベース機能です。
テーブル、ボード、カレンダーなど、さまざまな形式でデータを管理できます。また、ページ内にページを作成できる階層構造により、情報を体系的に整理できます。
開発者向けにはNotion APIが公開されており、外部ツールとの連携が容易です。このAPIを使うことで、Difyのような他のサービスと連携し、Notionのデータを活用したAIアプリケーションを構築できるのです。
DifyとNotionを連携させる方法
それでは、実際にDifyとNotionを連携させる手順を見ていきましょう。初めての方でも迷わないよう、各ステップを詳しく解説します。
事前準備
連携を始める前に、DifyとNotionのアカウントが必要です。
- Difyのアカウント（クラウド版またはセルフホスト版）
- Notionのアカウント
Difyのクラウド版は、公式サイトからメールアドレスで簡単に登録できます。
Notionも同様に公式サイトから無料でアカウントを作成できます。
セキュリティの観点からナレッジベースにする自社のドキュメントをクラウド版のDifyと連携することに抵抗がある方は、セルフホスト版のDifyをおすすめします。
セルフホスト版のDifyのサーバー構築に自信がない方はXServer VPSを利用すれば、テンプレート機能を使って簡単にDifyを立ち上げることができます。
以下の記事で手順を開設していますので、気になる方は見てみてください。
Notion側でインテグレーションを設定
まず、Notion側で外部サービスとの連携を許可する設定を行います。
Notionの画面左下にある「設定」を開きます。
サイドバーから「接続」を選択し、「インテグレーションを作成または管理する」をクリックしてください。
「新しいインテグレーション」をクリックして、「インテグレーション名」と「関連ワークスペース」、「種類」を設定します。
「種類」は基本的に「内部」で問題ありません。
「保存」をクリックすると、Integrationが作成されます。そのまま「Configure integration settings」をクリックしてください。
「Internal Integration Secret」が作成されているのを確認してください。
このトークンは後ほどDify側で使用するため、必ずコピーして安全な場所に保管してください。
続いて、連携したいNotionのページやデータベースで、作成したインテグレーションへのアクセスを許可します。
Difyに読み込ませたいページを開いて、右上の「…」メニューから「接続」を選択し、先ほど作成したインテグレーションを追加してください。
Dify側でNotionプラグインをセットアップ
次に、Dify側でNotionとの連携を設定します。
Difyにログインし、右上のアカウントアイコンにある「設定」をクリックします。
「データソース」を選択し、「Notion」を「インストール」します。
もう一度データソースの設定画面に戻り、インストールしたNotionプラグインの「設定」をクリックしてください。
今回はSecret keyで認証するので、「APIキーを追加してください」をクリックします。
「認証名」と先ほど控えておいた「Integration Secret」を入力して認証します。
正常に認証が通れば、プラグインが「Cennected」になります。
これで、Dify側からNotionのデータにアクセスできるようになりました。
Notionナレッジベースの作成
連携が完了したら、NotionのデータをDifyのナレッジベースとして取り込んでいきましょう。このナレッジベースが、AIチャットボットの知識源となります。
まず、ナレッジベースに取り込みたいNotionのページを設定します。
Difyのダッシュボードで「ナレッジ」メニューを開き、「ナレッジベースを作成」ボタンをクリックします。
データソースとして「Notionから同期」を選択し、データソースにしたいページにチェックを入れて、「次へ」をクリックしてください。
複数のページを選択することも可能です。
親ページを選択すると、その配下にある子ページも自動的に取り込まれます。階層構造を保ったままインポートできるため、関連する情報をまとめて管理できます。
また、Notionデータベース全体を選択することもできます。データベース内の各ページが個別のドキュメントとして認識され、ナレッジベースに追加されます。
Notionのデータを取り込む際、検索精度を高めるための設定を行います。
チャンク設定
チャンクとは、ドキュメントを分割する単位のことです。長いドキュメントを小さな単位に分割することで、検索精度が向上します。
Difyでは、チャンクモードとして「汎用」と「親子」の2つから選択できます。
- 汎用モード
-
ドキュメント全体を均等なサイズで分割する方式
- 親子モード
-
ドキュメントの階層構造を考慮して分割する方式
Notionはページとサブページという階層構造を持っているため、この記事では「親子」モードを選択して進めます。
親子モードを使うことで、Notionの階層構造が保たれ、関連する情報をまとめて取得しやすくなります。
親子モード登坂用モードについての詳細は公式ドキュメントを参照してください。
今回は各種設定を以下の設定しました。
設定値がどれくらいが適切かわからない方は、まずは初期設定で試してみて、検索結果を確認しながら必要に応じて調整するとよいでしょう。
埋め込みモデルの選択
埋め込みモデルは、テキストを数値ベクトルに変換するためのモデルです。Difyでは複数の埋め込みモデルから選択できます。
日本語のドキュメントを扱う場合、多言語対応のモデルを選ぶことをおすすめします。今回は「Gemini 2.5 Flash」にしました。
検索方式の選択
Difyでは3つの検索方式から選択できます。
- ベクトル検索
-
意味的な類似性で検索（言い回しが違っても関連情報を見つけられる）
- 全文検索
-
キーワードの完全一致で検索（特定の用語を確実に見つけられる）
- ハイブリッド検索
-
ベクトル検索と全文検索を組み合わせる（最も精度が高い）
迷った場合は、ハイブリッド検索を選択することをおすすめします。両方の検索方式の利点を活かせます。
設定が完了したら、Notionのデータを同期してインデックスを作成します。
ドキュメント一覧ページの設定アイコンから「同期」をクリックします。
ドキュメントの量によっては、処理に数分から数十分かかる場合があります。ステータスが「利用可能」になれば、ナレッジベースが使用可能になります。
セルフホスト版のDifyを使用している場合、Notionプラグインをセットアップする際に「Vector database connection error」というエラーが表示されることがあります。これは、ベクターデータベースが起動していないことが原因です。
Difyのdocker-compose.ymlでは、ベクターデータベースはprofileによって制御されており、初期状態では起動しないように設定されています。ベクターデータベースを使用するには、docker composeコマンドで明示的にprofileを指定する必要があります。
たとえば、Weaviateを使用する場合は、以下のコマンドでベクターデータベースを含めて起動します。
docker compose --profile weaviate up -dRAGチャットボットの構築
ナレッジベースが完成したら、それを活用したチャットボットを構築していきましょう。Notionのデータから適切な情報を取得して回答するAIチャットボットが作れます。
まず、Difyでチャットアプリケーションを新規作成します。
最初から作成しても良いのですが、今回はテンプレートを使用していきます。
ダッシュボードの「スタジオ」からアプリの「テンプレートから作成」をクリックしてください。
「Knowledge Retreival + Chatbot」を使います。
以下のようなチャットアプリが作成されます。
LLMのモデル等の設定は任意の設定に変更していただいて結構です。
「Knowledge Retrieval」ノードの「ナレッジベース」に先ほど作成したナレッジベースを追加します。
RAGで効果的に情報を取得するためのプロンプトを設定します。プロンプトは、AIにどのように振る舞ってほしいかを指示する文章です。
「Knowledge Retrieval + Chatbot」テンプレートには、すでにRAGに適したプロンプトが設定されていますが、用途に合わせてカスタマイズすることをおすすめします。
チャットフロー編集画面で、「LLM」ノードを選択し、右側に表示される設定パネルの「SYSTEM」にプロンプトを設定します。
以下は、社内マニュアルBotのプロンプト例です。
あなたは社内マニュアルに関する質問に答えるアシスタントです。
ユーザーからの質問に対して、提供されたナレッジベースの情報を参照して回答してください。
回答する際の注意点：
- ナレッジベースに情報がある場合は、その内容に基づいて正確に回答してください
- ナレッジベースに情報がない場合は、「その情報は見つかりませんでした」と正直に伝えてください
- 推測や憶測で回答せず、確実な情報のみを提供してください
- 回答は分かりやすく、簡潔にまとめてください
- 必要に応じて、箇条書きや段落分けを使って読みやすくしてください設定が完了したら、チャットボットをテストしてみましょう。
画面右上のプレビューをクリックして、チャット画面を開き、適当な依頼を投げてみます。
ナレッジと登録しているNotionのドキュメントから該当の情報を拾ってきてくれました。
いくつか質問を試して、期待通りの回答が得られるか確認してください。
回答が不十分な場合の調整
もし期待通りの回答が得られない場合は、以下の調整を試してみてください。
- チャンク設定を見直す：チャンクサイズを変更して再インデックス
- 検索方式を変更する：ベクトル検索からハイブリッド検索に切り替え
- 取得件数を増やす：関連情報をより多く取得する
- プロンプトを調整する：より具体的な指示を追加する
特に、日本語のドキュメントで検索精度が低い場合は、検索方式をハイブリッド検索に変更することをおすすめします。
満足のいく結果が得られたら、アプリを公開して実際に使い始めることができます。Difyでは、Webリンクでの共有や、APIでの連携、SlackやLINEなどへの埋め込みも可能です。
Dify×Notion連携の具体的な活用例
DifyとNotionの連携は、さまざまな業務シーンで活用できます。ここでは、実践的な活用例を3つ紹介します。
社内マニュアルの検索チャットボット
最も一般的な活用例は、社内マニュアルやFAQをNotionで管理し、Difyで検索用のチャットボットを構築することです。
導入前のよくある課題
- マニュアルのページ数が多く、目的の情報を探すのに時間がかかる
- キーワード検索では、適切な検索ワードが思いつかないと情報が見つからない
- 新入社員が質問するたびに、先輩社員が回答に時間を取られる
DifyとNotionで解決できること
Notionの社内マニュアルをDifyのナレッジベースとして取り込み、RAGチャットボットを構築します。社員は自然な言葉で質問するだけで、関連する情報を即座に取得できます。
たとえば「有給休暇の申請方法は？」と質問すれば、マニュアルの該当箇所から情報を取得し、分かりやすく回答してくれます。検索ワードを工夫する必要がなく、直感的に情報を見つけられるのです。
また、チャットボットはSlackやMicrosoft Teamsに埋め込むこともできます。わざわざNotionを開く必要がなく、普段使っているチャットツールから質問できるため、利用のハードルが下がります。
検索履歴を分析すれば、どのような質問が多いかも把握できます。頻繁に質問される内容については、マニュアルの記述を充実させるなど、継続的な改善にもつなげられるでしょう。
議事録の自動作成・共有
会議の音声データを文字起こしし、要約した内容を自動でNotionに記録する活用例です。
導入前のよくある課題
- 会議中にメモを取るのが大変で、議論に集中できない
- 議事録の作成に時間がかかり、共有が遅れる
- 議事録のフォーマットが人によって異なり、読みにくい
DifyとNotionで解決できること
会議の音声をDifyに入力すると、以下の処理が自動で行われます。
- 音声を文字起こし
- LLMが重要なポイントを抽出して要約
- 参加者、決定事項、アクションアイテムなどを構造化
- Notionの議事録データベースに自動で記録
このワークフローにより、会議終了後すぐに整形された議事録がNotionに共有されます。参加者は議論に集中でき、議事録作成の手間も大幅に削減できるのです。
さらに、Slackと連携させれば、会議終了後に自動で関係者に通知を送ることもできます。議事録へのリンクを含めたメッセージを送信すれば、確認漏れも防げるでしょう。
Notionデータベースでは、プロジェクトごとにフィルタリングしたり、アクションアイテムの担当者でソートしたりできます。タスク管理ツールと連携させて、アクションアイテムを自動でタスク化することも可能です。
問い合わせ対応の一次対応
顧客からの問い合わせに対して、FAQをもとに自動で回答する活用例です。
導入前のよくある課題
- 同じような質問が繰り返し寄せられ、対応に時間がかかる
- 担当者によって回答内容にばらつきがある
- 夜間や休日の問い合わせに即座に対応できない
DifyとNotionで解決できること
NotionでFAQを管理し、Difyで顧客向けのチャットボットを構築します。顧客が質問を入力すると、FAQから関連する情報を検索して回答します。
簡単な質問であれば、チャットボットだけで解決できます。複雑な質問や、FAQにない内容については、「担当者におつなぎします」と案内し、有人対応に切り替えます。
このように一次対応を自動化することで、サポート担当者の負担が大きく軽減されます。担当者は複雑な問い合わせに集中でき、対応品質の向上にもつながるでしょう。
また、問い合わせ内容をNotionのデータベースに記録する設定も可能です。どのような問い合わせが多いかを分析し、FAQの充実や商品改善に活かすこともできます。
チャットボットは24時間365日稼働できるため、夜間や休日の問い合わせにも即座に対応できます。顧客満足度の向上にもつながる施策といえるでしょう。
DifyとNotionの連携でよくあるエラーと対処法
DifyとNotionの連携でよく遭遇するエラーと、その解決方法を紹介します。トラブルが発生した際の参考にしてください。
Internal Server Error
Notion APIへの接続時に「Internal Server Error」が表示される場合があります。これは、最も頻繁に発生するエラーの一つです。
エラーの主な原因
- Integration Tokenが正しく入力されていない（コピー時にスペースが混入、一部が欠けているなど）
- Notionのページやデータベースでコネクション許可がされていない
- Notion側の一時的なサーバー障害
- APIのレート制限に達している
対処法
まず、以下の手順で基本的な設定を確認してください。
- Difyのデータソース設定で、Integration Tokenを再度確認します。不要なスペースや改行が入っていないか確認しましょう
- Notion側で、対象のページまたはデータベースを開きます
- ページ右上の「…」メニューから「コネクション」を選択します
- 作成したインテグレーションがリストに表示されているか確認します
- 表示されていない場合は、インテグレーションを追加します
それでも解決しない場合は、Integration Tokenを再生成してみてください。Notionの設定画面でインテグレーションを編集し、新しいトークンを発行します。その後、Dify側の設定も更新してください。
また、短時間に大量のAPIリクエストを送信すると、レート制限に達する可能性があります。数分待ってから再度試してみましょう。
ナレッジが同期されない
Notionのページを更新したのに、Dify側に変更が反映されない場合があります。
エラーの主な原因
- 自動同期が有効になっていない
- 同期のタイミングがまだ来ていない
- ページのコネクション許可が解除されている
- キャッシュが残っている
対処法
まず、手動で同期を実行してみてください。
- Difyのナレッジベース画面を開きます
- 該当のナレッジベースを選択します
- 「同期」または「更新」ボタンをクリックします
- 同期が完了するまで待ちます（数分かかる場合があります）
手動同期でも反映されない場合は、以下を確認してください。
- Notionのページでコネクション許可が維持されているか
- ページが削除されていないか
- ページの階層構造が大きく変わっていないか
ナレッジベースの同期設定を確認し、自動同期を有効にすることもおすすめします。定期的に自動で同期されるため、常に最新の情報が反映されます。
どうしても同期されない場合は、一度ナレッジベースからNotionページを削除し、再度追加してみてください。インデックスが再作成され、問題が解決する場合があります。
検索精度が低い
RAGチャットボットの回答精度が低く、期待した情報が取得できない場合があります。
エラーの主な原因
- チャンク設定が適切でない
- 検索方式が用途に合っていない
- 埋め込みモデルが日本語に対応していない
- ナレッジベースの情報が不足している、または整理されていない
対処法
まず、検索方式をハイブリッド検索に変更してみてください。ベクトル検索だけでは見落とす情報も、キーワード検索を組み合わせることで精度が向上します。
- ナレッジベースの設定画面を開きます
- 検索方式を「ハイブリッド検索」に変更します
- 変更を保存し、再度テストします
次に、チャンク設定を見直します。
- チャンクサイズが大きすぎる場合：500-800文字程度に縮小してみる
- チャンクサイズが小さすぎる場合：800-1200文字程度に拡大してみる
- オーバーラップを50-100文字程度に設定する
設定を変更した後は、必ずナレッジベースを再同期してインデックスを再作成してください。
また、埋め込みモデルが日本語に対応しているか確認しましょう。OpenAIのtext-embedding-3シリーズは多言語対応で、日本語のドキュメントでも精度が高いです。
最後に、Notion側のドキュメント自体を見直すことも重要です。情報が断片的だったり、文脈が不足していたりすると、AIも適切な回答ができません。関連情報をまとめて記載し、文脈が分かりやすいドキュメント構造にすることで、検索精度が向上します。
プロンプトの調整も効果的です。「参照した情報のみを使って回答してください」などの指示を追加することで、より正確な回答が得られる場合があります。
まとめ
この記事では、DifyとNotionを連携させて、AIチャットボットやワークフローを構築する方法を解説しました。
NotionのページをDifyのナレッジベースとして取り込むことで、既存のドキュメントをAIで活用できるようになります。
また、ワークフロー機能を使えば、Notionへの書き込みも自動化でき、議事録作成やタスク管理などの業務効率が大幅に向上するでしょう。
社内マニュアルの検索、議事録の自動作成、問い合わせ対応など、活用例は多岐にわたります。まずは小規模な用途から始めて、効果を確認しながら徐々に展開していくことをおすすめします。
DifyとNotionの連携は、既存のナレッジを最大限に活かす有効な手段です。情報検索の効率化や業務の自動化を検討している方は、ぜひ試してみてください。
