DAIKEN株式会社様

社内情報の分散による資料探しの非効率さとIT部門主導によるデータ利活用の促進に着目

当社では、社内ポータル（SharePoint）、さらには各事業所や工場など、各拠点に点在するNAS（ファイルサーバー）に情報が分散しており、目当ての資料を探すのに時間がかかるという課題を抱えていました。

また、IT部門主導による社内のポータルサイトのリニューアルを前提に、さらなるデータ利活用を促進させたいという側面もありました。

膨大なデータの移行作業は非現実的

この課題に対し、Boxを全社導入して情報を一元化する案も検討されました。しかし、当時は一部の部門での利用にとどまっていたことに加え、膨大な既存データの移行作業やコスト面の課題があり、完全な集約は見送られました。

そんな中、情報収集を行っていたところ、点在するデータ保管場所の横断検索や、ファイル名だけでなく文書の中身まで読み取れる全文検索機能を備えていた「Neuron ES」を発見し、導入へと至りました。

資料の所在の「当たり」をつけることができ、検索時間を大幅に短縮

当初の狙い通りではありますが、「Neuron ES」によって、情報の保管場所を把握していなくても、資料の所在の「当たり」をつけることができるようになりました。

具体的な活用例として、契約書や見積書などの各種書類、マニュアル・規定類、過去の全社通達などを探す際、情報の保管場所を意識することなく、検索窓にキーワードを入力するだけで必要な情報にたどり着けるようになり、情報検索に要する時間を大幅に短縮できました。

従業員が今どんな情報を求めているのか社内ニーズを把握できる

管理レポートの「検索ワードランキング」や「ゼロ件ヒット」を確認することで、従業員が今どんな情報を求めているのか、またどの領域のマニュアルや資料の整備が足りていないのかといった社内ニーズを把握できる点も副次的な導入効果だと言えます。

生成AIとの連携（MCP連携）にも期待

現在、当社でも生成AIの活用に取り組んでいます。親会社から提供頂いている生成AI環境やMicrosoft Copilotを利用しておりますが、NAS（ファイルサーバー）などに取り残されたデータを回答源にすることは当然ながらできません。

先日ブレインズテクノロジーから発表された「Neuron ES」のMCP（Model Context Protocol）サーバー連携機能を利用することで、それらオンプレミスのデータであっても、生成AIの回答源にできるため、連携することで活用の幅はさらに広がるのではないかと期待しています。