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この記事でわかること
kintoneをもっと便利にするプラグイン・連携サービスを提供中
kintoneユーザーの間でいま最も注目されているトピックが「kintoneAIラボ」です。
2025年4月15日にβ版が公開され、検索AIとアプリ作成AIという二つの機能が無料で試せるようになりました。
これを受け「Smart at AI for kintone Powered by GPT（以下、Smart at AI）は必要なの？」という声も聞くようになりました。
しかし結論から言えば、両者は目的が異なり、むしろ併用することでkintone活用の幅が大きく広がります。
本ブログではkintoneAIラボとSmart at AIの違いについて解説します。
\ Smart at AIを活用したkintoneでAIを利用するための具体的なテクニックやヒントはこちら /
目次
kintone AIラボは、kintoneユーザーが生成AIを気軽に業務に取り入れられるようにする実験的な機能提供の場です。
チャットで質問するだけで、kintone内のレコードから必要な情報を見つけ出してくれる「検索AI」や、「こんなアプリを作りたい」と入力するだけでアプリの構成を自動提案・作成してくれる「アプリ作成AI」などを利用できます。
これにより、専門的な知識がなくても、業務効率化やアプリ開発がスムーズに進められます。
利用にはスタンダードプランやワイドプランの契約が必要です。
データはAIの学習に使われることもないため安心して利用できます。
引用：https://topics.cybozu.co.jp/news/2025/04/15-19101.html
kintoneAIラボには6つのAIがあります。
まず検索AIは、人間の質問文をそのまま受け取り、複数アプリに散らばるレコードを横断検索しつつ要点を要約して提示します。
RAG（Retrieval Augmented Generation）を採用しており、社内の規定・顧客履歴・商品仕様といった情報を素早く引き出せるのが強みです。
引用：https://kintone.cybozu.co.jp/feature/kintone-ai-labo.html
アプリ作成AIは、「営業案件管理アプリを作って」など自然言語で指示すると、フィールド設計を提案しながら新規アプリを生成します。
都道府県や商品カテゴリといった大量の選択肢フィールドも自動生成できるため、ノーコード開発のハードルをさらに下げてくれます。
引用：https://kintone.cybozu.co.jp/feature/kintone-ai-labo.html
レコード一覧分析AIは、kintoneに蓄積されたレコード一覧をAIが読み取り、要約や傾向分析、特徴抽出などを自動で行う機能です。
日報や問い合わせ履歴、アンケートなど、文章量が多いデータでも素早く整理され、重要なポイントだけを把握できます。
また、データの偏りや異常値、注目すべきレコードもAIが見つけ出すため、人が見落としやすい気づきも得られます。
専門的な分析スキルがなくても利用でき、必要な情報を短時間でまとめられるため、レポート作成や改善点の抽出が効率化されます。
業務データを活用した意思決定を支援し、日々の運用をスムーズにするための仕組みです。
スレッド要約AIは、kintoneのスペース内で交わされたスレッドのやり取りをAIが読み取り、内容を短く整理して提示する機能です。
複数人がコメントを重ね、議論が長く続くと、重要なポイントをつかみにくくなりますが、この機能を使えば、話題の流れや合意点、未整理の課題などを一度に把握できます。
新しく参加したメンバーが議論の経緯を追う際にも役立ち、過去の長いスレッドを読み返す負担を大きく減らします。操作もクリックだけで要約が生成されるため、議事録作成や情報共有のスピードも向上します。チーム内のコミュニケーションを効率化し、必要な情報に素早くアクセスできるようにすることで、業務全体の生産性向上に貢献する仕組みです。
アプリ設定レビューAIは、kintoneで作成したアプリの設定内容が、社内で定めたルールやガイドラインに沿っているかをAIが自動でチェックしてくれる機能です。
個人情報の扱い方、アクセス権の設定、フィールド構成など、運用で重要となるポイントを確認し、改善が必要な点があればわかりやすく指摘します。
操作も簡単で、アプリ設定画面からレビューを実行するだけで結果が得られるため、専門知識がなくても安心してアプリを構築できます。
開発担当者だけでなく、現場のメンバーが自らアプリを作るケースでも、設定ミスの防止や品質の均一化に役立ちます。
組織全体として安全で標準化された運用を実現しやすくなる点が、この機能の大きな魅力です。
プロセス管理設定AIは、kintone のワークフロー設定を、AIとの対話で簡単に行える機能です。
ユーザーが「こういう業務フローにしたい」と自然な言葉で伝えると、AIがアプリのフォーム設定（ユーザー選択や組織選択など）を読み取り、「ステータス」「担当者」「動作（ボタン）」などプロセス管理に必要な構成を自動で提案します。
提案内容はワンクリックで反映可能で、これまで専門知識が必要だったワークフロー設計を、プログラミング不要で直感的に進められます。
設定に慣れていない人や初めてワークフローを作る人でも、AIのサポートでスムーズに設定が完了し、業務プロセスの標準化や効率化に役立ちます。
M-SOLUTIONS株式会社が提供するSmart at AIは、ChatGPTなど複数モデルを裏側で切り替えながらテキスト生成や画像解析を行い、その結果を直接レコードに書き込めるプラグインです。
議事録の要約、問い合わせメールの返信文自動作成、画像からの文字読み取りなど「情報を生成・加工し、kintoneに登録する」タスクを得意とします。
プロンプトを事前設定し、スケジュール実行や連続生成ができるため、ルーティン業務を全自動化できるのも大きな魅力です。
手軽に試せる無料版に加え、機密フィルタやサポートが付く有料プランが用意されています。
レコードの検索にはkintoneAIラボの検索AIが向いています。
一方で、Smart at AIは「情報を生成・加工し、kintoneに登録する」作業を得意としていますが、RAG機能があるため、情報検索に利用することが可能です。
検索AIとSmart at AIは検索の仕様が違うため、場合によってはSmart at AIの方が検索に使う場合、向いている場合もあります。
検索AIの仕様は、回答生成の仕組みはkintoneのヘルプサイトに記載されています。
検索AIの仕様
(1) ユーザーが、検索AIに質問や指示を送信する
(2) 検索AIが、送信された質問内容から検索キーワードを生成する
(3) 検索AIが、データソースに指定したアプリ内から検索キーワードを検索する
(4) 検索AIが、関連度の高い上位5件までのレコードをもとに回答を生成する
検索AIは生成AIとkintoneの検索機能を組み合わせてテキストの生成をしています。
つまり、kintoneの検索機能に依存した仕組みであるといえます。
一方でSmart at AIはRAG機能を使って、特定アプリの一覧情報を取得して、その情報をプロンプトの中に格納することで情報検索ができるようになります。
kintoneの検索機能を利用せずにAIの仕組みだけで情報検索をする方法なので、利用しているAIモデルの機能をフル活用します。
検索AIとSmart at AIの具体的な違いは次の通りです。
| 検索AI（kintoneAIラボ） | Smart at AI | |
| 仕様 | 生成AIでキーワードを作成し、kintoneの検索機能で検索した情報から上位のデータを活用して回答を作成 | 指定したレコード一覧情報を生成AIのプロンプトに直接利用 |
| 検索対象 | 指定したアプリ内の全データ | レコード一覧機能で絞り込まれた最大2000件のレコード |
| 回答に利用されるレコード件数 | 5件（関連度が高い） | 2000件 |
| 複数アプリ検索 | 可能 | 可能 |
| １文字検索 | 不可（kintoneの検索機能に依存するため） | 可能 |
| あいまい検索 | 不可（kintoneの検索機能に依存するため） | 可能 |
| 検索回数上限 | 制限なし | プランによる |
| 出力先 | 検索AI専用チャット画面 | レコードのフィールド |
このように検索AIもSmart at AIはどちらとも「検索」を行うことが可能です。
しかし、検索の仕方が違うため、アウトプットも異なります。
業務によっては検索AIの方が適切な場合もありますし、Smart at AIの方が使い勝手が良い場合もあります。
「kintone AIラボ」に新たに「レコード一覧分析AI」が追加されました。
この機能はSmart at AIのRAG機能と被る部分があります。どのような違いがあるのかを比較表にまとめました。
| レコード一覧分析AI（kintoneAIラボ） | Smart at AI | |
| 仕様 | 画面に表示されているレコード情報をもとに分析ができる | 指定したレコード一覧情報を生成AIのプロンプトに直接利用 |
| 分析対象 | レコードの一覧画面に表示されているレコード | レコード一覧機能で絞り込まれた最大2000件のレコード |
| 回答に利用できるレコード件数 | 100件（※カスタマイズ画面だと増やせる） | 2000件 |
| 複数のレコード一覧分析 | 不可 | 可能 |
| 実行方法 | レコード一覧画面に出現するボタンをクリック | レコード詳細画面ボタンクリック、スケジュール実行、Webhook |
| 検索回数上限 | 制限なし | プランによる |
| 出力先 | レコード一覧分析AI専用チャット画面 | レコードのフィールド |
手軽にレコードの情報を元に分析をしたい場合はレコード一覧分析AIを利用するのが良いです。
より複雑で大量データを分析したい場合や、スケジュール実行をしたい場合は、Smart at AIのRAG機能を利用することがオススメです。
では、「kintone AIラボ」と「Smart at AI」をどのように使い分ければよいのか、気になる方もいらっしゃると思います。
そこで、実際の事例を交えて、使い分けの方法をご紹介します。
オススメなケースは次の通りです。
例えば、社内規程やマニュアルを検索しやすくするためには、kintoneAIラボの検索AIがオススメです。
これまでは専門の部署に問い合わせをしていたものをAIを利用して検索できるため、問い合わせ回数を減らすことができ、担当者の負荷を削減します。
また営業資料や過去の事例やノウハウなども検索しやすいでしょう。
営業資料アプリや事例アプリを作成し、それらのアプリを検索AIで検索できるようにすれば、情報の検索がしやすくなり、営業活動がしやすくなります。
オススメなケースは次の通りです。
日報や週報のサマリーを作成したい場合は、Smart at AIがオススメです。
複数レコードの情報を集約・集計ができるためです。一度に情報を効率的に確認でき、特にマネージャーの負荷を軽減します。
更にスケジュール機能を利用すれば、決まったタイミングで自動的にサマリーを作成することができます。
例えば、名刺や請求書のデータのデジタル化をkintone上で行いたい場合は、Smart at AIが実現できます。
画像やPDFなどの情報を読み取ることができるため、OCRのように利用ができます。
kintone内のデータをよりグラフィカルに表示したい場合は、Smart at AIが便利です。
Smart at AIはHTML出力ができるため、kintone内のデータを元にダッシュボードを作成することが可能です。
Smart at AIは生成AIの機能を使って情報検索します。
kintoneの検索機能は利用しません。
そのため、kintoneの標準機能ではできない１文字検索、あるいは曖昧検索もできるようになります。
これまでkintoneの標準検索だけだとうまく情報検索ができず、困っていた方にはオススメな使い方です。
kintone AIラボの検索AIは、kintone標準の検索機能を活用して情報を探します。
そのため、検索対象のレコードに適切なキーワードが含まれているかどうかが精度に大きく影響します。
そこで有効なのが「検索キーワードタグ」の活用です。レコード作成時に、その内容を表すタグを付けておくことで検索精度が向上します。
しかし、これを手作業で行うのは手間がかかります。
そこで役立つのがSmart at AIです。
Smart at AIを使えば、レコードの内容をもとに自動で検索キーワードタグを生成するように設定できます。
この設定をしておけば、検索AIでのヒット率を高めることができ、検索体験の質を向上させられます。
kintoneAIラボは「探す・作る」を高速化するAI、Smart at AIは「生成・自動化」で業務を深く支援するプラグインです。
役割が重なる部分もありますが、根本的な目的が異なるため排他的ではありません。
どちらも無料で利用することができますので、まずは触ってみて、小さな業務で試しながら自社に合った組み合わせを見つけることが重要です。
興味がある方はぜひトライアルをしてみていただけますと幸いです。
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