AIで社内文書を検索するには？生成AIを使う3つの方法と選び方

カテゴリ：AI技術, ナレッジマネジメント

更新日：2026年10月14日

ChatGPTなどの生成AIのおかげで、調べものや文章づくりはずいぶん楽になりました。ところが「うちの出張旅費の規程はどうなっている？」「去年、似たトラブルにどう対応した？」と社内のことを聞くと、うまく答えられないことがよくあります。答えのもとになる社内の資料の多くを、AIが見られないからです。
社内の規程・マニュアル・報告書・提案書をもとにAIが答えてくれれば、資料を探して読む時間は大きく減ります。そこで関心が高まっているのが、社内向けのAI検索です。
この記事では、社内文書をAIで検索するにはどんな方法があるのかを、次の順で解説します。

• ChatGPTなど一般のAI検索では、社内の資料を探せない理由
• 社内の資料をAIで検索するメリット
• 生成AIで社内文書を探す3つの方法と、それぞれ向いている会社
• AIが自分で検索を繰り返して答えにたどり着く「エージェント検索」
• 社内向けのAI検索を選ぶ6つのポイントと、導入の進め方

ChatGPTだけでは社内の資料を探せない理由

ChatGPTやGoogleのAIによる概要、Perplexityなどの「AI検索」は、インターネット上の公開情報から答えを探します。社内のファイルサーバーや部門ごとの保存先にある資料は、基本的に探す対象に入っていません。
社内向けのAI検索は、答えを探す場所が社内の資料になります。もう1つ大きく違うのが、閲覧の権限です。社内の資料には「この部署の人しか見てはいけない」という決まりがあるため、検索結果にもAIの答えにも、その人が見てよい資料だけが使われる必要があります。

社内向けのAI検索とは

社内向けのAI検索は、社内にある資料を検索の対象にして、AIが答えをまとめて返す仕組みです。「AIによる社内検索」「生成AIによる社内文書検索」と呼ばれることもあります。
これまでの社内検索は、キーワードを入れると、そのキーワードを含むファイルの一覧が出てくるものでした。一覧の中から目的の資料を探し、開いて読み、必要な部分を拾うのは人の仕事でした。社内向けのAI検索では、知りたいことを文章で質問すると、AIが関係する資料を探して読み、答えをまとめて返します。答えには、もとになった資料が添えられるので、原本を開いて確かめられます。

社内の資料をAIで検索するメリット

社内の資料探しには、多くの会社で共通する困りごとがあります。AIで検索すると、それぞれ次のように変わります。

資料を探す時間が減る

資料はあるはずなのに、どのフォルダに保存されているか分からない。そんなとき、これまではフォルダを1つずつ開いて探していました。AIで検索すれば、保存先を意識せずに質問するだけで、関係する資料にたどり着けます。

言い回しが違っても見つかる

キーワード検索は、資料に書かれている言葉と同じ言葉を入れないと見つかりません。たとえば、ある拠点は「転落」、別の拠点は「落下」と書いていると、片方しか見つからないことがあります。AIは質問の意味をくみ取るので、言い回しの違う資料も探せます。

詳しい人に聞く回数が減る

資料が見つからないと、結局は詳しい人に聞くことになり、その人の仕事が止まります。AIに先に聞けるようになると、詳しい人への問い合わせが減り、知識が特定の人に偏る状態もやわらぎます。

長い資料を読む負担が減る

見つけた資料が何十ページもあると、必要な部分を探して読むだけで時間がかかります。AIが要点をまとめて答えるので、人は答えと、もとの資料の該当部分を確かめることに集中できます。

生成AIで社内文書を探す3つの方法

では、社内の資料をAIで検索するには、具体的にどうすればよいのでしょうか。生成AIで社内文書を検索する方法は、大きく3つに分かれます。

方法1：生成AIツールに資料を渡す

ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini、NotebookLMなどの生成AIツールに、資料をアップロードしたり、ツールがつながっているサービスの資料を読ませたりして質問する方法です。

• よい点：すでに契約しているツールですぐ始められる
• 気をつけたい点：答えのもとになるのは、渡した資料と、そのツールがつながっているサービスの中の資料が中心です。オンプレミスのファイルサーバーや部門ごとの保存先にある資料は、対象から外れがちです。資料を集めてアップロードする手間もかかります

方法2：自社でRAGの仕組みを作る

RAG（検索拡張生成）は、社内の資料を検索し、見つけた内容を生成AIに渡して答えを作らせる仕組みです。この仕組みを自社で開発する方法です。

• よい点：自社の要件に合わせて自由に作れる
• 気をつけたい点：資料の取り込み、更新の反映、閲覧権限の反映、検索の精度の調整を、自社で作って保守し続ける必要があります

RAGの仕組みと注意点は、RAGとは？意味・仕組みをわかりやすく解説で詳しく紹介しています。

方法3：社内検索システムに生成AIをつなぐ

社内の保存先をまとめて検索できる社内検索システム（エンタープライズサーチ）に、生成AIをつなぐ方法です。社内検索システムが資料を探し、生成AIが答えをまとめます。

• よい点：社内の保存先をまとめて探せる。いまの閲覧権限をそのまま使える。資料を1か所に移す必要がない
• 気をつけたい点：社内検索システムの導入が必要です。生成AI（LLM）のAPIを別に用意する製品もあります

3つの方法の比べ方

特定のプロジェクトの資料だけを少人数で使うなら、方法1で十分なこともあります。保存先が社内とクラウドに分かれている、全社で権限を守りながら使いたい、という場合は、方法3が向いています。

AIが自分で調べる「エージェント検索」

方法3の社内検索システムに生成AIをつなぐ使い方は、ここ数年で大きく進んでいます。はじめは、人が検索して見つけた資料をAIが要約する使い方が中心でした。最近は、AIが自分で検索を繰り返して答えにたどり着く「エージェント検索」が出てきました。

キーワード検索では、探すのも読むのも人の仕事でした。要約・AIチャットでは、読む部分をAIが受け持ちます。エージェント検索では、探す・読む・まとめるところまでAIが進め、人は質問して答えを確かめるだけになります。

エージェント検索でできること

Neuron エンタープライズサーチ（Neuron ES）の生成AI連携機能「エージェント検索」では、知りたいことをチャットに入力するだけで、AIエージェントが次のことを進めます。

1. 調べる：社内の保存先を検索し、見つけた資料を読む。足りなければ、検索の条件を変えて検索し直す
2. まとめる：読んだ内容をまとめて答える。答えには、参照したファイルが表示される
3. 資料にする：まとめた内容を、WordやPowerPointの資料として出力する

次の動画は、製造業で、前日の日報の中から確認したほうがよい記載をAIエージェントに拾い出してもらう例です。

探す範囲は、Neuron ESでつながっている社内の保存先すべてです。オンプレミスのファイルサーバーからクラウドまで、資料を1か所に移さずに調べます。表示される資料は、その人が見てよい資料だけです。

エージェント検索の活用例

日報から、確認が必要な内容を拾い出す
チームリーダーが、メンバーから届く毎日の日報に目を通す場面です。トラブルの兆しや判断が必要な案件など、確認が必要な内容を、AIエージェントが日報から拾い出します。

過去の事故から、対処法を見つける
安全管理の担当者が、似た事故の前例を調べる場面です。拠点ごとに「転落」「踏み外し」「落下」と書き方が違う報告も、AIエージェントが類義語や言い換えを考えながら検索し、過去の報告にある対処法まで答えます。

説明資料をつくる
保険商品の改定にあわせて、営業拠点向けの説明資料を用意する場面です。約款の変更点や過去の問い合わせ対応の記録をAIエージェントが調べてまとめ、PowerPointの資料にします。

業種ごとのデモや機能の詳しい説明は、生成AI連携機能のページでご覧いただけます。

社内向けのAI検索を選ぶ6つのポイント

社内向けのAI検索を選ぶときは、次の6つを確かめると、導入してから「思っていたのと違う」となるのを防げます。

1. 探せる範囲：オンプレミスのファイルサーバーを含め、自社の資料がある保存先をすべて対象にできるか
2. 閲覧の権限：検索結果にもAIの答えにも、その人が見てよい資料だけが使われるか
3. 答えの確かめやすさ：答えに、もとになった資料が表示され、すぐ開けるか
4. 資料を移さなくてよいか：資料を1か所に集め直したり、アップロードし直したりする必要がないか
5. 答えのあとの作業：答えをWordやPowerPointの資料にするなど、次の作業までつなげられるか
6. 使う生成AIと置き場所：自社が使いたい生成AI（LLM）を選べるか。社内のサーバーに置けるか

Neuron ESの場合

参考として、Neuron ESの生成AI連携機能が6つのポイントにどう応えているかをまとめます。

導入の進め方

社内向けのAI検索は、いきなり全社に広げるより、小さく試してから広げるほうが失敗しにくくなります。

1. 困っている業務と資料を決める：「問い合わせ対応で規程を探す」「過去のトラブル報告を探す」など、効果が分かりやすい業務と、その業務で使う資料を選びます
2. 保存先と権限を確かめる：対象の資料がどこに保存され、誰が見てよい資料なのかを確かめます
3. 実際の資料で試す：現場の人に使ってもらい、目的の資料が見つかるか、答えが正しいか、どれくらい時間が減ったかを確かめます
4. ルールを決めて広げる：答えは原本で確かめる、入力してよい情報の範囲を決める、といったルールを決めてから、対象の部署と資料を広げます

Neuron ESには評価版があり、自社の資料を使って効果を確かめてから導入を判断できます。

使うときの注意点

情報漏えいと閲覧の権限

社内の資料を外部の生成AIサービスに渡す場合は、そのサービスが入力内容をどう扱うかを確かめる必要があります。あわせて、見てはいけない資料が答えに混ざらないよう、閲覧の権限が守られる仕組みかどうかを確かめましょう。

古い資料や重複した資料

古い版や重複した資料が多いと、AIがそれを参照して答えてしまうことがあります。AIの導入とあわせて、廃止した資料を分けておくなど、資料の整理も少しずつ進めると効果が上がります。

答えは原本で確かめる

生成AIの答えが間違うことは、ゼロにはできません。答えに表示される、もとになった資料を開いて、最後は人の目で確かめる運用にします。

生成AIの利用料

生成AIのAPIを使う製品では、その利用料が別にかかることがあります。Neuron ESの生成AI連携機能も、生成AIのAPIはお客様側で用意する形です。

まとめ

ChatGPTなどの一般のAI検索は、インターネット上の情報から答えるため、社内の資料を探すことはできません。社内の資料をAIで検索する方法は、生成AIツールに資料を渡す、RAGを自社で作る、社内検索システムに生成AIをつなぐ、の3つです。保存先が多く、全社で権限を守りながら使うなら、社内検索システムに生成AIをつなぐ方法が向いています。
Neuron ESの生成AI連携機能「エージェント検索」は、AIエージェントが社内の保存先を調べ、まとめ、Word・PowerPointの資料にするところまで進めます。
導入を検討するときに知りたいシステム構成や価格は、紹介資料にまとめています。社内での検討にもお使いください。
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よくある質問

著者情報

兵頭　大介
ブレインズテクノロジー株式会社　事業開発室

• Microsoft Certified: Azure Fundamentals (AZ-900)
• Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900)
• Microsoft Certified: Security, Compliance, and Identity Fundamentals (SC-900)

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