Skip to main content
Slackは2026年9月15日、Dreamforceで「Slackbot in Channels」を発表しました。これは、チャンネル内でSlackbotをメンションし、AIの回答をチームで見ながら会話を続けられる機能です。現時点ではEarly Pilotとして提供されています。 Slack：Dreamforce 2026で発表した新機能 これまでAIとの対話は、個人のチャット画面で完結することが多いものでした。しかしチャンネルで使えるようになると、AIは「自分だけの調べものを手伝うアシスタント」から、チームの会話に参加する存在へ変わります。 この変化は、制作案件の進め方にも影響します。調査・要約・論点整理は速くなりますが、AIの回答が増えるほど、「これは提案なのか」「誰が決めたのか」「クライアントは承認したのか」を明確に残す運用が必要になります。

​
Slackbot in Channelsとは？

Slackbot in Channelsは、チームが使っているSlackチャンネル内でSlackbotをメンションし、AIとのやり取りをチャンネルメンバーが見られるようにする機能です。 たとえば、案件チャンネルで次のように尋ねられます。
AIの回答がチャンネルに残れば、質問した本人だけでなく、その案件に参加している人が前提や回答を確認できます。回答を起点に「この期限は変更しよう」「この項目はクライアント確認が必要」と追加で話し合えるため、個人が得た情報を改めて共有する手間を減らせます。 Slackによると、Slackbotはアクセス権のあるパブリックチャンネルの文脈を基に回答します。利用できる情報や実際の提供範囲は、チャンネルの権限、ワークスペースの設定、ロールアウト状況に依存します。 Slack：Dreamforce 2026で発表した新機能 なお、SlackbotはBusiness+とEnterprise+のサブスクリプションに含まれています。Free・Proでは試用またはプレビューとなる場合があるため、導入可否を検討する際は、管理者が契約内容と最新の利用上限を確認するのがおすすめです。 Slack料金プラン

​
個人AIと「チームAI」は何が違う？

違いは、単にAIの回答を共有できることではありません。質問、前提、回答への反応が、案件の会話として残ることです。

​
AIへの質問がチームに見える

個人のAIチャットでは、「何を聞いたか」「どんな資料を前提にしたか」が本人以外には見えにくいものです。チャンネルであれば、質問の目的と回答の根拠を関係者が同じ場所で確認できます。 たとえばディレクターが「過去の議論から、トップページ初稿で確認すべき点を整理して」と質問したとします。デザイナーやクライアント窓口は、AIの回答を読んだうえで、抜けている論点や優先順位をその場で補足できます。

​
プロンプトや使い方も共有される

価値があるのは回答だけではありません。「このように聞くと、案件に使える形式で整理される」という使い方も共有されます。 Slackは、チャンネル内でAIを使うことで、回答だけでなくプロンプトのパターンやAIの使い方もチームに広がると説明しています。特定の人だけがAIを使いこなすのではなく、チーム全体で質問の型を育てられる点が、個人利用との大きな違いです。 Slack：Dreamforce 2026で発表した新機能

​
AIの回答からそのまま意思決定できる

AIが整理した選択肢や要約を、関係者が同じチャンネルで確認できるため、次の判断までの距離が短くなります。会議前に論点を集める、修正依頼を分類する、過去の会話から未解決事項を洗い出す、といった場面で特に有効です。 ただし、AIの回答は意思決定そのものではありません。AIが「A案が妥当」と述べても、誰が最終判断したか、社外の承認が必要かは別に扱う必要があります。この区別を最初から運用に組み込むことが重要です。

​
制作案件ではどう使える？

Slackbot in Channelsは、案件の情報を探す時間や、最初の整理にかかる時間を短縮する用途に向いています。制作案件での代表的な使い方を3つ紹介します。

​
要件整理

キックオフ後のチャンネルで、散らばった発言や共有資料をもとに、要件候補を整理します。
ここで得るべきものは、完成した要件定義書ではなく、関係者が確認すべきたたき台です。AIの要約を見て、担当者・顧客窓口・制作者が誤りや不足を補正してから、正式な要件として確定します。

​
修正内容の整理

初稿レビュー後は、感想、質問、明確な修正依頼が同じ会話に混ざりやすくなります。AIに分類させると、次に対応すべき項目を洗い出す起点になります。
ただし、AIが分類した「対応する修正」を、そのまま確定指示として扱わないことが大切です。曖昧なコメントをAIが補完している場合もあります。制作に着手する前に、担当者またはクライアント窓口が内容を確認します。

​
過去の議論の確認

案件が長期化すると、「このコピーはなぜ変えたのか」「公開条件はどこで決まったのか」を探す時間が増えます。チャンネルの会話を踏まえた質問は、経緯をたどる入口になります。
返答を鵜呑みにせず、元の投稿や資料へ戻って確認できるようにしておくと、安全です。特に仕様、費用、法務、公開可否に関わる事項は、一次情報と決裁者の発言を確認しましょう。

​
AIがチャンネルに入ると新しく生まれる問題

AIをチームで使うと、調査や整理は速くなります。一方で、会話量が増え、判断の境界が曖昧になりやすいという新しい問題も生まれます。

​
AIの回答を誰が確認するのか

AIはもっともらしい誤りや、文脈の取り違えを含むことがあります。各回答を誰が確認するかを決めずに使うと、「誰かが見たはず」のまま重要な判断が進むおそれがあります。 おすすめは、AIを使った投稿に確認責任者を明記することです。たとえば、要件整理ならディレクター、仕様なら担当エンジニア、クライアントへの回答案なら窓口担当者が確認する、と役割を分けます。

​
AIの提案と正式決定をどう区別するか

チャンネル内では、AIの回答、人間の意見、クライアントの承認が時系列に並びます。そのままでは、後から見た人が「AIの案」を「決定事項」と誤解するかもしれません。 投稿にラベルを付けるだけでも、混同を減らせます。
AIの出力は「AI整理・要確認」、人間が責任を持って決めた内容は「社内決定」、クライアントの返答待ちは「クライアント確認中」のように、状態を言葉で分けます。

​
クライアントとの会話でどこまでAIを使うか

Slack Connectなど、社外関係者がいるチャンネルでは、特に慎重な設計が必要です。AIに参照させてよい情報、AIの回答を誰が対外発信してよいか、生成した文章を送る前に誰が確認するかを、案件開始時に決めます。 機密情報、個人情報、契約・見積もり、法的な表現などは、AIへの入力・参照範囲と人間のレビューを分けて設計しましょう。管理者はSlack側の権限・AI設定も確認し、チームは「AIが作った下書きは対外回答ではない」という共通認識を持つ必要があります。

​
AI時代ほど「決定事項」を状態として残す必要がある

AIがチャンネルに入ることで、案件チャットから得られる情報量は大きく増えます。しかし、情報量が増えることと、案件が進むことは同じではありません。 案件を前に進めるには、会話から次の情報を切り出して、関係者が同じ状態を見られるようにする必要があります。
  1. 何を決める・確認するのか
  2. 誰が対応・確認・承認するのか
  3. いつまでに答えが必要か
  4. いまの状態は何か：未対応、対応中、確認中、承認済み、完了など
  5. 何をもって完了とするか
Slackは、AIを日常業務へ深く組み込み、チームで会話しながら情報を整理・検討する場所として非常に強力です。一方で、AIと人間が発言する量が増えるほど、案件の重要な確認や承認を時系列の会話だけで追うことは難しくなります。 WakeChatは、AIチャットそのものを競うためのツールではありません。人間とAIから大量の会話が生まれる時代に、確認・修正・承認を案件単位で整理し、現在の状態を関係者で共有するためのワークスペースです。 たとえばSlackbotが洗い出した「初稿で確認が必要な3項目」を、WakeChatではそれぞれ案件スレッドとして残せます。各スレッドに担当者、期限、進捗ステータス、資料、最終承認をまとめることで、会話が増えても「何が未解決か」「誰の回答待ちか」を追いやすくなります。 AIで調べる・まとめる・たたき台をつくる。人間が確認し、決定し、承認を残す。この役割分担を設計することが、AIを案件のスピードと品質の両方につなげる近道です。 案件スレッドの使い方を見る ・ WakeChatの機能を見る ・ 無料でWakeChatを始める

​
まとめ

Slackbot in Channelsは、AIとのやり取りを個人の画面からチームの会話へ広げる機能です。要件整理、修正内容の分類、過去の議論の確認などを速くし、質問の仕方もチームに共有できます。 一方で、AIの提案と人間の正式決定は同じものではありません。確認責任者、対外発信のルール、決定事項の状態を明確にし、案件単位で残す運用を整えましょう。まずは一つの案件チャンネルで、AIの出力に「要確認」ラベルを付け、決定・確認・承認を別の状態として記録するところから始めるのがおすすめです。

​
参考情報