エンタープライズサーチとは？仕組み・メリットと生成AI時代の選び方

エンタープライズサーチとは｜社内情報を横断検索するシステム

エンタープライズサーチとは、社内のあちこちに保存された文書やデータを、まとめて検索できるようにするシステムです。部署のファイルサーバーにある資料も、クラウドストレージや業務システムにある資料も、保存場所ごとに探し直す必要がありません。

「企業内検索」「社内検索」「企業内検索エンジン」とも呼ばれます。広義には顧客向けのWebサイト内検索を含む場合もあるものの、本記事が扱うのは社内向けの検索です。

Web検索や、フォルダ・クラウドストレージに備わる標準の検索との違いを下表にまとめました。

エンタープライズサーチの仕組みと主な機能

エンタープライズサーチが保存場所をまたいで文書を探せるのは、検索の前に準備を済ませているためです。

あらかじめ社内の文書を集めて索引（インデックス）を作っておき、利用者が検索したときは索引だけを調べて結果を返します。

以下では、索引の作り方、閲覧権限の反映、検索機能の順に仕組みを説明します。

社内データを巡回して索引を作る

文書を集める役目を担うのが、クローラーと呼ばれるプログラムです。夜間など決まった時間に保存場所を巡回し、前回から増えた文書と書き換えられた文書を取り込みます。取り込んだ文書は、本文と、誰がいつ作ったかなどの付随情報（メタデータ）に分けて索引に登録する仕組みです。

図書館の蔵書目録のように、先に登録を済ませておくため、検索のたびに全文書を調べ直さずに済みます。保存場所によって接続の方法が違うため、導入の準備は「何をどこに置いているか」を一覧にするところから始めてください。

閲覧権限に応じて検索結果を表示する

検索結果に出てくるのは、その人が元の保存場所で開ける文書だけです。クローラーは文書と一緒に「誰が開けるか」の設定も取り込み、検索のたびに利用者の権限と照らし合わせます。

たとえば法務部門だけが閲覧できる契約書は、他部門の利用者が検索しても結果から除外されます。多くの製品では、既存システムで設定した権限を検索結果に反映するため、検索システム側でアクセス権を二重に管理する必要はありません。ただし、製品や接続先によっては権限を対応づける設定が必要になるため、導入前に確認してください。

関連記事

アクセス権限とは？企業における設定手順と付与・解除・棚卸しの管理ポイントアクセス権限は、誰がどの情報にどこまで操作できるかを決める、情報管理の基本となる仕組みです。設定したまま見直さずにいると、異動者や退職者の権限が残り、情報漏えいや内部不正、誤操作によるデータ消失を招きかねません。 本記事…続きを読む

全文検索やあいまい検索で探しやすくする

エンタープライズサーチの中心になるのが、文書の中身まで調べる全文検索です。ファイル名を覚えていなくても、本文に書かれていた語を手がかりに探せます。言い回しの違いを吸収する機能や、条件で結果を絞る機能は、全文検索で出た候補から目的の文書を選びやすくする役割を担います。

どの機能を搭載しているかは製品によって異なります。主な機能について、できることと利用例を下表にまとめました。

エンタープライズサーチを導入するメリット

エンタープライズサーチを導入すると、社内情報の検索にかかる手間が減り、探した情報を業務に生かしやすくなります。得られるメリットは、情報を探す時間の短縮、部署を越えたナレッジ（業務で蓄積した知識やノウハウ）の再利用、検索ログを使った情報不足の把握の3つです。

役立つ場面は部門によって異なります。部門ごとに想定される利用場面の例を下表にまとめました。

情報を探す時間を短縮できる

保存場所ごとにフォルダやシステムを開いて探す手間がなくなり、情報収集にかかる時間を減らせます。エンタープライズサーチは、複数の保存場所に点在する情報を一つの検索窓から一括で検索できるためです。

たとえば総務担当者が過去の契約更新の記録を探すとき、ファイルサーバーと社内ポータルを順に開く必要はなく、一度の検索で候補が並びます。

探す時間が減ると、問い合わせへの回答が早くなり、同じ資料を作り直す無駄も減ります。

部署を越えてナレッジを再利用できる

作った本人と同じ課の人しか知らない資料は、どの企業にもあるものです。横断検索ができれば、別の拠点の報告書や数年前の議事録も検索結果に出てくるため、埋もれていた資料を再利用できます。

たとえば新任の担当者が、別の拠点で作られた過去の報告書を見つけて自分の資料に流用する使い方が可能です。「あの件は担当者に聞かないとわからない」という場面が減り、異動や退職のときの引き継ぎも軽くなります。

検索ログから社内の情報不足に気づける

検索の記録（検索ログ）を見ると、社員が何に困っているかがわかります。なかでも手がかりになるのが、検索されたのに誰も文書を開かなかった語です。

たとえば「年末調整」の検索が多いのに該当する文書が開かれていない場合、手続きの案内が不足していると判断できます。こうした語から不足している文書を特定して補うことが、導入後の改善の進め方です。

エンタープライズサーチ導入時の注意点

製品を導入して保存場所につなげば終わり、ではありません。検索の精度、権限、データの状態の3つを整えないと、「探しても出てこない」「出てはいけない文書が出る」といった問題が起きます。導入前に把握しておきたい注意点は、次の3つです。

• ●検索精度の調整に継続的な手間がかかる
• ●権限設定の不備が情報漏えいにつながる
• ●古い文書や重複が検索の質を下げる

文書の保存場所がすでに一か所にまとまっている企業では、横断検索の出番が少なく、専用製品の費用に見合わないこともあります。上記の3つの注意点を踏まえて、自社に合う実現方法を検討してください。

検索精度の調整に継続的な手間がかかる

使い始めの時期は、探している文書が検索結果の2ページ目以降に埋もれることがあります。社内での呼び方と、文書に書かれている言葉がずれているためです。

たとえば社内で「稟議」を「起案」と呼んでいる場合、両方の語を登録しなければ片方の検索では文書が見つかりません。こうしたずれを一つずつ登録し、上位に出したい文書の順位を調整する作業（チューニング）が、導入後も続きます。

権限設定の不備が情報漏えいにつながる

横断検索では、元の保存場所の権限設定がそのまま検索結果に表れます。全員が閲覧できる設定のまま放置された人事フォルダがあれば、中身が誰の検索結果にも出てしまうのが実情です。本文を開けなくても、縮小表示や冒頭の抜粋から内容が読めてしまう場合もあるため、導入前に権限を棚卸しし、異動や組織変更のたびに見直してください。

生成AIと組み合わせる場合も、権限の設定は欠かせません。総務省が令和8年3月に策定した「AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン」は、AIが参照するデータへの参照権限を、利用者や役割に応じて設定することをAI提供者の対策に挙げています。

参照元：総務省｜AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン（令和8年3月）

関連記事

情報漏洩対策は何から始める？原因別の優先順位と実践手順を解説情報漏洩対策に取り組もうとすると、外部攻撃への防御から社内ルールの整備まで候補が並び、着手する順序を決めきれないまま止まりがちです。限られた予算と人員で進めるには、自社にとって現実的な脅威がどれかを見極める必要があります…続きを読む

古い文書や重複が検索の質を下げる

検索は、古い文書と新しい文書を区別しません。保存場所にある限り、3年前の版も昨日の版も同じように結果に並びます。重複したファイルや作成途中のファイルも同様です。

たとえば就業規則の改定前の版と改定後の版が両方残っていると、利用者はどちらが現行の規程かを開いて確かめる必要があります。検索対象を広げるほど不要な文書も混ざりやすくなるため、導入の効果を左右するのは検索対象となるデータの状態です。

生成AIと組み合わせたエンタープライズサーチ

これまで、検索の利用者は社員でした。現在は生成AIやAIエージェント（目標の達成に向けて自律的に行動するAIシステム）も利用者に加わっています。

生成AIは社内の規程や資料を学習しておらず、質問のたびに検索で文書を取り寄せる必要があるためです。ここでは、社内データをAIに渡す代表的な方法であるRAGとMCP、回答の精度を左右する条件について解説します。

関連記事

MCPとRAGの違いとは？MCPサーバーとの関係や使い分け・併用を解説生成AIの社内活用が広がるなか、社内データをAIに使わせる方法として「RAG」と「MCP」が並べて語られる場面が増えました。ただ、どちらも外部の情報をAIに渡す点が共通するため、情報システム部門やDX推進の担当者にとって…続きを読む

RAGで社内文書をもとに回答を生成する

RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する社内文書を検索し、その内容をもとに生成AIが回答する仕組みです。生成AIは社内規程や製品仕様を学習していませんが、RAGを使えば検索した文書を根拠に回答できます。

活用例の一つが社内向けチャットボットです。権限設定の注意点で挙げた総務省のガイドラインは、想定事例に「内部向けチャットボット（RAG利用）」を挙げています。組織内の利用者の質問を受け、内部のデータストア（データの保管先）から必要なデータを取得して回答を生成する構成です。

参照元：総務省｜AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン（令和8年3月）

MCPでAIエージェントに社内データを渡す

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部のデータやツールを共通の方法で接続するためのオープンな規格です。AI開発企業のAnthropicが2024年11月に公開しました。従来はデータの接続先ごとに個別の連携開発が必要でしたが、MCPは一つの規格で接続できるようにする仕組みです。

エンタープライズサーチが収集した社内データをMCP経由でAIエージェントに渡すと、AIが社内情報を踏まえて回答や作業を行えるようになります。

参照元：Anthropic｜Introducing the Model Context Protocol

関連記事

MCP（Model Context Protocol）とは？AIエージェント連携の仕組みやAPIとの違いMCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと社内外のデータやツールを共通の方法で接続するオープンな規格です。生成AIの活用がAIエージェントへと広がり、社内データをAIに渡す場面が増え…続きを読む

回答の精度は検索とデータの質で決まる

RAGの回答は、検索が何を持ってきたかで決まります。生成AIは手元に届いた文書を読んで答えるだけで、文書が今も有効かどうかは確かめません。DirectCloud AIのよくある質問でも、関連性のないファイルが同じフォルダに多く混在すると、誤った文脈の回答や事実に基づかない回答が出やすくなると案内しています。

対策は、回答と一緒に根拠となった文書を表示させることと、契約や人事など影響の大きい判断の前に担当者が元の文書を開いて確かめることの2つです。

参照元：DirectCloud｜MCPサーバーで社内文書とAIを連携｜DirectCloud AI

社内検索を実現する3つの方法と選び方・導入手順

社内検索を実現する方法は、専用のエンタープライズサーチ製品の導入だけではありません。現在は、生成AIアシスタントの検索機能やMCPを使う方法、データをクラウドストレージに集約して検索する方法も選べます。どの方法が適しているかを決めるのは、データの置き場所と生成AIの利用方針です。3つの方法の特徴と選び方を説明したあと、どの方法にも共通する導入の進め方を紹介します。

専用のエンタープライズサーチ製品を導入する

専用製品を導入する方法では、ファイルサーバー、データベース、社内ポータル、クラウドストレージなど既存の保存場所をそのまま使います。クローラーが各保存場所を横断してインデックスを作るため、データを移す必要はありません。

オンプレミス（自社で保有・運用する環境）のシステムを含む多くの保存場所を横断でき、近年はRAGやMCPに対応する製品も登場しています。

代表的な製品として、ASPIC（一般社団法人日本クラウド産業協会）の比較サイト「アスピック」が4つのタイプに分けて紹介している製品から、タイプごとに例を挙げます。大容量の検索に強いタイプが、住友電工情報システムの「QuickSolution」とブレインズテクノロジーの「Neuron エンタープライズサーチ」です。各種システムの横断検索に強いタイプには、伊藤忠テクノソリューションズの「Sinequaプラットフォーム」があります。カスタマーサポートでの活用に強いタイプがAmazon Web Servicesの「Amazon Kendra」、専門分野の検索に強いタイプがジャストシステムの「CBES」です。分類は同サイトの記事によるもので、各製品の仕様は提供元の公式情報でご確認ください。

一方で、製品の利用料とは別に、保存場所と接続する作業、導入時の設定、導入後の精度調整にも費用と人手がかかるため、運用の担当者を決めておく必要があります。

参照元：ASPIC｜エンタープライズサーチ比較10選。メリットや目的別の選び方

AIアシスタントの検索機能やMCPを使う

Notion Labsの「Notion AI」やAnthropicの「Claude」などの生成AIアシスタントには、「エンタープライズサーチ」という名称の機能があります。接続したアプリを横断して検索し、出典を示しながら回答する機能です。利用者は対話形式で質問して回答を得られますが、利用できるプランや接続できるアプリはサービスごとに異なります。

もう一つの方法は、MCPに対応したストレージや業務システムを、使い慣れたAIアシスタントに接続して社内データを検索する使い方です。

参照元：Notionヘルプセンター｜エンタープライズサーチ

参照元：Claudeヘルプセンター｜エンタープライズサーチを使用する

関連記事

Claude MCPとは？使い方・対応プランと法人で管理するポイントを解説Claudeに社内のツールやファイルを直接扱わせたいとき、その接続に使う仕組みがMCPです。ただし、利用環境やプランによって設定する場所が異なり、法人で使う場合は権限や操作の記録をどう管理するかも事前に決めておく必要があ…続きを読む

クラウドストレージにデータを集約して検索する

クラウドストレージに集約する方法では、ファイルサーバーやNAS（ネットワークにつないで使う記憶装置）に散在していたデータを移し、ストレージの全文検索やAI機能で探します。

保存場所を一つにまとめ、横断検索の必要性そのものを小さくできるのが特徴です。たとえば拠点ごとの機器に分かれていた文書を1か所に移せば、ストレージの検索だけで全拠点の文書を探せます。

一方で、ストレージの標準検索は他の保存場所とは横断できません。移行できないデータが多く残る企業には向かない方法です。

関連記事

クラウドストレージとは？仕組みと法人利用のメリット・注意点を解説ファイルサーバーやNASの運用に手を取られ、クラウドストレージへの移行を考え始めた企業は少なくありません。ただ、言葉としては知っていても、自社の業務が何をどう変えられるのかを社内に説明できず、検討が止まってしまうこともあ…続きを読む

自社に合う方法と製品を比べて選ぶ

ここまでに紹介した専用製品の導入、AIアシスタントの検索機能やMCPの利用、クラウドストレージへの集約という3つの方法は、データの置き場所と主な探し方が異なります。違いと向いている状況を下表にまとめました。

方法を絞り込む基準は、自社のデータの置き場所と生成AIの利用方針です。たとえばオンプレミスのシステムを多く残す企業には専用製品が合い、ファイルサーバーの移行を予定している企業には集約が合います。

一部のデータしか移行できない場合は、方法の併用も選べます。移行できるデータをクラウドストレージに集約し、オンプレミスに残るシステムだけを専用製品やMCPでつなぐ分け方です。併用するかどうかは、残るデータを探す頻度と、専用製品にかける費用が見合うかで判断してください。

方法を決めたら、製品やサービスを次の項目で比べてください。

• ●検索したい保存場所やファイル形式に対応しているか
• ●日本語の表記ゆれや社内の専門用語でも目的の文書が見つかるか
• ●既存システムのアクセス権限を検索結果に正しく反映できるか
• ●検索や閲覧の操作ログを記録できるか
• ●生成AIと連携する場合、回答の根拠となった文書を示せるか
• ●クラウド・オンプレミスなど自社の方針に合う提供形態か
• ●評価版やトライアル環境を利用できるか
• ●導入時の支援や運用中のチューニング支援を受けられるか

関連記事

MCPのセキュリティ｜AIを社内データにつなぐ前に確認したい10のリスクと対策AIに社内のファイルを読ませたい。そう相談を受けた情報システム部門から、こんな声を聞きます。 便利なのは分かるが、何をどこまで確認すれば許可を出せるのか判断できない 申請を却下するのは簡単だが、そのせいで現場が会社の管理…続きを読む

棚卸しとPoCを経て段階的に導入する

どの方法を選ぶ場合も、最初から全社を対象にせず、1つの部署で試してから広げてください。全社で一斉に始めると、探せない文書や権限の漏れが見つかったときに、原因の切り分けと手直しに時間がかかるためです。

PoC（概念実証）とは、本格導入の前に範囲を限って試し、期待した結果が出るかを確かめる取り組みです。PoCを含む導入の手順を下表にまとめました。

PoCの結果は、製品やサービスの最終選定と、検索精度の調整方針を決める材料です。たとえば経理部門の文書だけを対象に試し、目的の文書が上位に出ない語が多ければ、同義語の登録を調整方針に含めます。

DirectCloudで実現する社内文書の検索とAI活用

DirectCloudは、社内のデータを法人向けクラウドストレージに集約し、全文検索と生成AIで社内文書を活用できるサービスです。

既存の保存場所を巡回するクローラー型のエンタープライズサーチ製品ではありません。先に挙げた3つの方法のうち、データを集約する方法で社内検索とAI活用を実現する選択肢にあたります。本記事で挙げた課題にDirectCloudのどの機能が対応するかを、下表にまとめました。

集約したファイルを中身まで全文検索できる

DirectCloudの全文検索は、Word・Excel・PowerPoint・PDF・HTML・テキスト・CSVなどの文書内テキストが対象です。検索基盤にはAmazon Web Services（AWS）の検索サービス「Amazon OpenSearch Service」を採用しています。

ファイル名・コメント・タグ・文書内テキストを組み合わせて絞り込めるため、大量のファイルからも文書を見つけやすい仕様です。紙の文書は、対応するスキャナーと連携してデジタル化すれば、OCRでテキスト検索できます。

参照元：DirectCloud｜全文検索で、大量のファイルから必要なファイルを探し出す

いつものAIから社内文書を検索・活用できる

DirectCloud AIのMCPサーバーを使うと、ChatGPT・Claude・Microsoft CopilotからDirectCloud上のファイルを検索・取得できます（接続できる条件や利用できる機能は、各AIサービスの契約プランや設定によって異なります）。AI用にファイルをコピー・移動する必要はありません。「高精度RAG」機能で社内文書をもとに回答を得られるほか、画像や図面を解析するVLMも利用できます（一部に開発中の機能を含みます）。

MCPサーバーはFreeを含むDirectCloud AIの全プランが対象で、FreeプランはDirectCloudの有料プランに標準で提供しています（一部プランを除く）。

参照元：DirectCloud｜MCPサーバーで社内文書とAIを連携｜DirectCloud AI

関連記事

DirectCloud MCPの設定方法｜事前準備からAIツールとの接続までAIツールから社内のファイルを安全に扱えるようにしたい。そう考えたとき、情報システム部門から上がるのは、こうした声です。 社内のファイルをAIにつなぐのに、どんな準備がどれだけ必要なのか見当がつかない 権限の設計を崩さず…続きを読む

権限を引き継ぎAI経由の操作も記録できる

DirectCloudで設定したアクセス権は、AIの利用時にもそのまま適用されます。閲覧権限のないフォルダは、原則としてAIからも参照できません。AI経由の操作（MCP API操作）は、誰が・いつ・何をしたかを記録するため、監査や内部統制の場面で後から確認できます。操作履歴の保存期間と出力の可否はプランによって異なる点にご注意ください（Freeプランは60日間・出力不可）。

Elite以上のプランでは、管理者がユーザーごとにMCPの利用を許可・禁止することも可能です。DirectCloud AIでは、入力データや生成結果をAIモデルの学習に使用しません。原本ファイルの保存先は国内のAWSです。なお、MCPで接続したAIサービス側でのデータの取り扱い（保存や学習への利用）は、各サービスの契約プランや利用規約によって異なるため、あわせてご確認ください。

参照元：DirectCloud｜MCPサーバーで社内文書とAIを連携｜DirectCloud AI

社内データの集約で、探しやすさと共有を改善した導入事例

「必要な文書が探せない」「データが散在している」という課題を、DirectCloudへのデータ集約で解決した事例をご紹介します。DirectCloud AIはDirectCloudに保存したデータを対象に検索や回答を行うため、まずデータを集約して検索できる状態にすることが、生成AIで社内文書を活用する前提です。文書検索、ファイル管理の一元化、拠点間の共有という3つの切り口で、導入前の課題と成果を取り上げます。

探せなかった文書を検索ですぐ取り出せる状態へ

電子部品を主要貨物とする総合物流企業の株式会社アルプス物流様では、約7年利用した社内のファイルサーバーが老朽化していました。文書検索機能を備えていなかったため、必要なファイルをすぐに探し出せないことが課題でした。

DirectCloudへ移行した結果、文書検索機能で必要なファイルを瞬時に検索できるようになっています。導入の決め手の一つは、フォルダを指定して絞り込む「現在位置」検索や「文書内テキスト」検索が標準で備わっている点でした（2024年11月取材時点）。

煩雑なファイル管理を一元化し探しやすい状態へ

種子・苗木・球根・農園芸用品を生産・販売する株式会社サカタのタネ様では、育種などの研究開発でさまざまなプロジェクトが立ち上がります。導入前はプロジェクトごとのファイル管理が煩雑で、情報の一元管理が困難でした。

DirectCloudの導入後は、共有フォルダの下層にプロジェクトごとのフォルダを作成し、ファイルの保存と共有にご利用いただいています。以前はファイル共有をほぼメールで行っており、データを更新するたびに共有し直す負担がかかっていました。現在はプロジェクト単位のフォルダ構成とアクセス権の設定により、情報の一元管理と検索性が向上しています。

拠点ごとに散在したデータに全社からアクセスできる状態へ

ビルや大型施設の空調設備のメンテナンスを手がける日本ビルコン株式会社様は、本社と6支社49事業所を展開しています。導入前は支社・部署ごとにNASが散在し、全社的なファイル共有ができない状態でした。

全国約60台のNASに散在していたデータをDirectCloudに集約したことで、支社・部署の垣根を越えたファイル共有が可能になっています。ノートPCやタブレットを使い、場所や支社・部署を問わず同じファイルにアクセスできるようになりました。以前は外出先からファイルにアクセスできず、一度事務所に戻ってから作業する必要がありましたが、現在は外出先でもタブレットから必要な図面や帳票を取得できます。

エンタープライズサーチに関するよくある質問

ここでは、エンタープライズサーチに関して、よく寄せられる疑問に回答します。製品を比較する前や、社内で導入を説明する際の確認にご利用ください。

まとめ

エンタープライズサーチは、社内に散在する文書を一つの窓口から探せるようにし、情報を探す時間を減らす仕組みです。生成AIが社内データを参照する土台としても使われるようになり、検索とデータの質が回答の精度まで左右するようになりました。成果を得るには、データの置き場所と生成AIの利用方針から自社に合う方法を選び、権限とデータを整えたうえで段階的に導入することが欠かせません。

保存場所を一つにまとめて検索とAI活用を始めたい場合は、法人向けクラウドストレージ「DirectCloud」と、社内文書を生成AIで活用する機能「DirectCloud AI」が選択肢です。まずはDirectCloud AIのサービス資料で、検索とAI連携の詳細をご確認ください。

※記載の会社名・製品名・サービス名は、各社の商標または登録商標です。