【実務で使える】生成AIで社内文書検索を実現する方法！仕組みや導入手順を解説

生成AIを社内文書検索に活用すれば、既存のマニュアルや書類を活かして、業務の大幅な効率化に役立ちます。「あの書類はどこにある？」「検索しても出てこない」とファイルを探し回る時間ほど無駄なものはありません！

とはいえ、生成AIの導入検討にあたり「どの程度役に立つのか？」「導入方法やリスクは？」など気になることでしょう。

本記事では、社内文書検索で生成AIにできること、社内文書検索に活用する際の注意点・リスク、企業の生成AI活用事例について解説します！情報システム部門の企業担当者の方は気になる情報を数多く解説しています。ぜひ最後までご覧ください。

社内文書検索で活躍する生成AI

従来のキーワード検索では見つけにくい情報も、生成AIなら自然言語処理で意図をくみ取り、関連性の高い文書を効率的に検索できます。

生成AIの導入によって得られる主なメリットは以下のとおり。

• 社内文書検索の効率を大幅に向上させる。
• 従業員の求める情報を正確に把握できる。
• 膨大な文書の中から関連する内容を迅速に検索可能。

生成AIは、企業の業務効率化に大きく貢献する可能性を秘めています。生成AIを活用できる企業との差は今後広がっていくため、早めにキャッチアップする必要があります。

なお、生成AIの活用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

社内文書検索で生成AIにできること

社内文書検索で生成AIにできることは下記3つです。

• セマンティック検索
• 文書の要約
• 文書に基づく質疑応答

上記3つを順番に解説します。

セマンティック検索

従来のキーワード検索では、意図した情報を探し出せないケースが多々ありました。

そこで注目されるのが、生成AIによるセマンティック検索です。セマンティック検索は、検索キーワードの意味や文脈を理解し、関連性の高い情報を抽出する技術です。

• キーワードの類似表現や言いかえも検索対象に
• 文脈に基づいた検索
• 文書の内容を理解した検索

なお、実務では、キーワード検索とセマンティック検索のどちらか一方ではなく、両方を組み合わせたハイブリッド検索がよく使われます。キーワード検索は社内用語や型番、固有名詞に強く、セマンティック検索は言い換えや表現ゆれに強いため、併用すると「取りこぼし」と「ノイズ」を同時に減らせるためです。

文書の要約

生成AIを活用すると、文書の要約を自動化し効率的に要約を作れます。

たとえば、Notion AIやChatGPTを使うと、長いテキスト文書を短めに要約できます。その結果、文章を全て読む必要がなくなり、必要な書類かどうかの判断などにも役立ちます。

また、生成AIはエンジニアリング、マーケティング、カスタマーサービス、セールス、財務など、ジャンルや部門を問わず様々な領域で応用可能です。

文書に基づく質疑応答

生成AIを使うと、社内文書に基づいた質疑応答が可能になり、文書処理の強化や手続きなどを迅速化できます。従業員が具体的な質問を投げかけると、AIは関連する文書を分析し、必要な情報を要約して回答します。

その結果、情報の検索と理解が効率化され、時間を節約し業務効率を向上させます。さらに、文書内の複雑な情報も同時に抽出可能となり、意思決定の迅速化や知識共有の促進に役立つでしょう。

また、時間が経つにつれてAIのモデルはさらに進化し、より精度の高い回答ができます。

生成AIによる社内文書検索の注意点

生成AIによる社内文書検索を活用する際の注意点は下記3つです。

• ハルシネーション
• コンプライアンス違反のリスク
• プロンプトインジェクション攻撃

順番に解説します。

ハルシネーション

生成AIのハルシネーション問題は、AIが事実とは異なる誤った情報を生成する現象のことです。

ハルシネーションの問題に対処するためには次の3つの対策が必要です。

• 人間による検証を行う
• 社員へのハルシネーションの認知
• 生成AIの性能を定期的に確認する

誤った意思決定のリスクがあるため、AIが出力した情報を常に疑う姿勢を持ちつつ、正しく対策を講じましょう。

コンプライアンス違反のリスク

生成AIには複数のコンプライアンス違反に関するリスクを持ちます。コンプライアンス違反とは、企業が法令や社内規則に違反することを指し、次のようなものです。

• 虚偽の情報を含む文書が生成される
• 個人情報や機密情報を含む文書が生成される
• 著作権侵害のリスクが発生する

これらのリスクに対処するためには、セキュリティ対策の実施、従業員教育の徹底、法的観点からのガイドライン策定が必要です。

プロンプトインジェクション攻撃

生成AIによる社内文書検索の注意点として、プロンプトインジェクション攻撃が挙げられます。

これは、ユーザー入力だけでなく文書・Webページ・メールなど外部コンテンツに紛れた指示によって、生成AIの指示解釈を乗っ取り、情報漏えい・権限逸脱・誤誘導などを引き起こす攻撃です。

この攻撃が厄介なのは、LLMが「指示」と「データ」を同じ入力として扱いやすく、本来参照すべきデータを命令として誤って実行してしまう点にあります。 

そのため社内文書検索（RAG）では、プロンプトインジェクション対策に加えて、情報漏えいや権限逸脱を防ぐための設計をセットで実装することが重要です。

防御策	具体的にやること
引用の必須化（グラウンディング）	回答には参照元（文書名・URL・該当箇所など）を必ず表示し、根拠が出せない／弱い場合は回答を抑制する（「不明」と返す・追加確認を促す等）。運用では、引用付き回答の割合や根拠の一致度などを指標化し、一定基準（しきい値）を下回る回答は返さない設計にする。
許可（権限）の継承	ユーザーの閲覧権限に基づき、参照可能な文書だけを検索・回答に利用する
機密データのマスキング・出力制御	個人情報・機密語・契約情報などを検知し、伏せ字・要約化・ブロック等で出力を制御する
プロンプトインジェクション対策	外部コンテンツは「指示」ではなく「データ」として扱う前提で分離し、ツール実行やデータ参照は最小権限に制限する
監査ログ	誰が・いつ・どの文書を参照し・何を出力したかを記録し、後から追跡・検証できるようにする

なお、権限（アクセス制御）の担保は「回答生成の前」に行うのが基本です。

例えば、SharePointなどのナレッジソースを使う場合、取り込み対象をサイト・ドキュメントライブラリ・URL単位で管理し、インデックス作成時に文書ごとに閲覧できるユーザーやグループをメタデータとして保持します。

検索時はログインユーザーの所属や権限情報に基づいて結果をフィルタし、権限チェックを通過した上位文書だけをLLMに渡すことで、閲覧権限のない文書が回答に混ざるリスクを下げられます。

なお、生成AI活用によるリスクとその対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

社内文書検索への生成AIの導入方法

社内文書検索へ生成AIを導入する方法は以下です。

• 導入前の準備を済ませる
• データストア作成
• 環境構築
• APIとの連携
• 評価と改善のサイクルを回す

それぞれ順番に解説します。

導入前の準備を済ませる

社内文書検索の成否は、実装よりも事前準備で決まります。まずは下記のチェックリストに沿って、対象範囲・設計方針・運用前提を整理しましょう。

準備タスク	具体的にやること
対象文書を棚卸し	対象範囲を決め、重複・最新版・機密区分を整理する
チャンク（分割）方針を決める	分割単位、最大長、表・箇条書き・添付の扱いを統一する
メタデータを設計する	文書種別、部署、作成/更新日、版、URL、タグ、権限（閲覧可ユーザー/グループ）などを定義する
更新運用を決める	更新頻度、差分取り込みの方法、再インデックスの粒度とタイミングを決める
評価の準備をする	テスト質問、期待される根拠（正解文書）、検索精度・根拠率の指標、ログ/フィードバック項目を用意する

また、社内文書検索はチャットで質問して答えを返すだけでなく、検索結果をどう提示するかで使い勝手が大きく変わります。

導入後のUXをイメージできるように、表示設計では次の要素をセットで検討しましょう。

• 引用（根拠）の表示（回答と一緒に、参照した文書名・URL・ページ/段落などの根拠を出す）
• 該当箇所のハイライト（検索にヒットした本文の一部を抜粋し、どこが根拠かを視覚的に示す）
• 関連文書の提示（同じテーマの文書、上位候補、最新版や社内規程の“正”に当たる文書を並べて提示する）
• 更新日時の表示（いつの情報か、最新版かどうかを明示し、古い版の参照による誤りを防ぐ）

このように「回答＋根拠＋候補」を一体で見せると、利用者は正しさを確認しやすくなり、結果として社内定着もしやすくなります。

データストア作成

データストアとは、社内文書検索に用いるデータを一元管理し、検索で取り出しやすい形に整えるためのデータベースです。社内文書検索で生成AIを「学習させて賢くする」というより、検索で根拠となる文書を取り出し、その内容をもとに回答するのが基本です。

具体的には、以下の流れで構築します。

1. 文書を分割（チャンク化）
2. 埋め込みを作成
3. ベクトル検索（必要に応じてキーワード検索と組み合わせたハイブリッド検索）
4. 再ランクで上位を絞り込み
5. 抽出した根拠を添えて回答生成

データストアを作成することで、以下のメリットを得られます。

• 検索速度の向上
• 検索精度が高まる
• 生成AIの学習効率アップ

データストアを作成した後、Pythonのライブラリ「Llamaindex」と生成AIを組み合わせることで、様々な形式のデータを格納できたり、類似度検索ができるなど社内文書検索に力を発揮します。また、導入においては働き方改革推進支援金、人材開発支援助成金などの補助金が対象となる可能性があります。

要件・上限・支給率は年度や枠で変動するため、最新情報は公式で確認しましょう。

環境構築

社内文書検索において生成AIを活用するためには環境構築が必要で、Azure OpenAI Serviceを活用する方法があります。

Azure OpenAI Serviceは、Microsoft Azure上でGPT-4などのOpenAIモデルを利用可能にするもので、セキュリティや導入の容易さが特徴です。

企業が生成AIを安全に使用するための環境構築において、Azure OpenAI Serviceは高度なセキュリティ対策とMicrosoftのクラウド環境の利点を兼ね備えています​​。

APIとの連携

現行のOpenAI APIでは、テキスト生成・要約・ツール実行などを統合的に扱えるResponses APIを中心に設計するのが基本になります。

OpenAI API連携の手順は以下のとおりです。

1. OpenAIアカウントを作成し、プロジェクトを準備する
2. 利用目的に合わせてモデルを選定する
3. APIキーを発行し、環境変数で安全に管理す
4. Responses APIのエンドポイント・SDKを確認し、最小構成でテスト呼び出しする
5. 検索エンジンと連携し、検索結果を回答生成に渡すRAGフローを組み込む
6. テストを実施し、回答の根拠・再現性・権限制御・ログを含めて運用設計まで詰める

既存実装がAssistants API前提になっている場合は、Responses APIへの移行を前提に手順と実装を組み替える必要があります。

具体的なパラメータやSDKの書き方は、OpenAIの公式ドキュメントに従って設定しましょう。

なお、ChatGPT APIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

評価と改善のサイクルを回す

社内文書検索は「導入して終わり」ではなく、運用しながら精度と安全性を継続的に高めていくことが重要です。検索ログやユーザーフィードバックを収集し、検索の評価と回答の評価を分けて確認します。

以下に、運用中に起きがちな課題と、次に打つべき対応をセットで整理しました。

結果（起きていること）	次に対応すべき処理
出力した情報が間違っている	引用必須＋根拠が弱い場合は抑制（不明返し）、回答候補に使う文書数と再ランク設定を見直す
正しい文書が検索上位に出てこない	チャンク分割と埋め込みを見直す、メタデータ付与を強化、ハイブリッド検索を有効化する
回答が長すぎて要点が出ない	出力形式を固定（結論→根拠→補足等）、回答上限を設定、要約ステップを挟む
古い内容を答える	差分取り込み頻度を上げる、更新日で最新版を優先、再インデックス運用を整備する
レスポンスが遅い・コストが高い	参照文書数・チャンク数を絞る、再ランク対象を縮小、キャッシュ・バッチ活用、必要時のみ高性能モデルを使う

こうした改善を定期的に回すことで、現場で使える社内文書検索が出来上がります。

社内文書検索における生成AIの企業活用事例

社内文書検索における生成AIの企業活用事例を紹介します。

• ライオン株式会社
• 株式会社ラック
• アサヒビール株式会社

順番に詳細を解説します。

ライオン株式会社

ライオン株式会社は、社内の技術的知見を共有する「知識伝承のAI化」ツールを自社開発しています。生成AIと検索システムを組み合わせ、社内情報から必要な文書を迅速に抽出し、簡潔な表現でまとめた結果を出力します。

従来の方法と比較して、文書取得時間は約5分の1に短縮など、業務効率の大幅な向上が期待できます。

株式会社ラック

株式会社ラックは、生成AI技術を活用して社内文書検索に革新をもたらす「LACGAI powered by OpenAI」を導入しました。LACGAIはChatGPTと同じようなチャットUIで、必要な社内文書を迅速に検索し、関連情報を抽出できます。

社内の知識共有や専門家育成のツールとしても機能し、部署間でのノウハウの横展開に貢献しています。

アサヒビール株式会社

アサヒビール株式会社は、Azure OpenAI Serviceを活用して生成AIによる社内情報検索システムを2023年9月から導入しました。

このシステムは、従業員が日々直面する様々な疑問や問題解決を支援することを目的としています。従業員が自然言語で質問を入力すると、システムは社内の膨大な文書データベースから関連情報を抽出し、簡潔な回答を提供します。

このシステムは、技術情報を集約し、商品開発や業務効率化を促進することを目的としています。

みずほ証券

みずほ証券は2025年4月、生成AIで社内文書を横断検索するシステム「MOAIサーチ」を開発し、業務利用を開始しました。

社内ルールや手続きなど約4,000件超の文書が探しづらく、都度の問い合わせが負担だったことが導入背景です。

リリース前のユーザーテストで解決率90％超、半年後には約96％まで改善し、検索・問い合わせ時間を最大約6割（1人あたり約340分/月）削減。

利用した社員の約98％が継続して利用したい意向を示すなど、プロジェクトに手応えを感じています。

京都銀行

京都銀行は2025年2月、運用中のAIチャットボット「PKSHA Chatbot」に、生成AIを活用した文書検索・回答生成機能を追加導入しました。

従来は1日平均約400件の照会がある一方、FAQ登録の負荷が高く自動回答は30〜40％にとどまっていたため、規程・マニュアルから回答を検索・生成できる仕組みを追加。

検証では検索精度86％を達成し、行員の9割が導入を希望したことから本導入に至り、年間8,000時間の業務削減効果を見込んでいます。

なお、生成AIとRAGを活用した企業事例が知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

生成AIを活用して社内文書検索する方法

生成AIで社内文書検索を実現する手段はさまざまですが、選定で迷いやすいのは「何ができるか」よりも、社内データにどれだけ自然に接続できるか、権限や監査を含めて安全に運用できるかといった実務要件です。

そこで、代表的な6つの選択肢を取り上げ、コネクタ・権限継承・引用（根拠提示）・監査・導入形態の観点で比較できるよう整理しました。

ツール	向いている用途	比較ポイント
Amazon Q Business	マネージドに短期間で導入したい	コネクタ：◎（公式コネクタが多数） 権限継承：◎（ACLの扱い・検証の仕組みあり） 引用：◎（出典＝Citationsに対応） 監査：◎（API操作をCloudTrailに記録） 導入形態：SaaS/フルマネージド
Microsoft 365 Copilot	M365中心で体験に統合したい	コネクタ：○（Copilotコネクタで外部データ取り込み可能） 権限継承：◎（外部データにもACLを付与して制御可能） 引用：○ 監査：◎（監査ログで操作追跡が可能） 導入形態：SaaS（Microsoft 365に統合）
Box AI	Box文書を起点にAI活用したい	コネクタ：△（基本はBox内文書が中心） 権限継承：○（Boxの権限/共有設定を前提に制御） 引用：◎ 監査：○（管理者側で利用状況を追跡できる） 導入形態：SaaS
ChatGPT API	自社要件に合わせて作り込みたい	コネクタ：自前 権限継承：自前 引用：自前 監査：自前 導入形態：自社構築
ASBOT	Teams上で完成品として配りたい	コネクタ：○ 権限継承：要確認 引用：要確認 監査：要確認 導入形態：SaaS/パッケージ寄り
LlamaIndex	OSSでRAGを自社で組みたい	コネクタ：自前・拡張 権限継承：自前 引用：自前 監査：自前 導入形態：自社構築

評価記号の目安
◎＝標準機能（公式提供）だけで対応できる
○＝設定や一部制約はあるが現実的に対応できる
△＝基本は別手段や追加開発が前提
要確認＝公式サイトで確認できないためベンダーへ確認が必要
自前＝自社で設計・実装して担保する領域

比較表で全体像を掴んだうえで、ここからは各ツールの特徴や向いている利用シーン、導入時に確認すべきポイントを順に解説します。

Amazon Q Business

Amazon Q Businessは、エンタープライズ向けのAIアシスタントです。主要SaaSや業務ツール向けの公式コネクタが用意されており、データソースをつないで社内文書検索を実行できます。

また、回答に出典を付けて根拠を示すことができ、監査面ではAPI操作などをCloudTrailで記録して追跡できる設計が取りやすくなっています。

	詳細
基本機能	エンタープライズ向け社内検索、Q&A回答、要約、回答生成
拡張性	◎
料金	Amazon Q Business Lite：月額3ドル/ユーザー Amazon Q Business Pro：月額20ドル/ユーザー Starter Index：0.140ドル/h（1ユニット） Enterprise Index：0.264ドル/h（1ユニット）

Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilotは、Microsoft製品と統合しやすいのが強みです。

外部データはMicrosoft 365 Copilot コネクタで取り込み、Microsoft Graphやセマンティック検索インデックス上で活用できる構成を取れます。

ガバナンス面では、Microsoft PurviewでCopilotやAIアプリの監査ログを扱えるため、運用設計に組み込みやすいのもポイントです。

	詳細
基本機能	Microsoft 365上での要約・下書き・Q&A等（Copilot Chat含む）
拡張性	○
料金	Microsoft 365 Copilot Chat：Microsoft 365契約に含まれる Microsoft 365 Copilot Business：月額2,698円/ユーザー（年払い）

Box AI

Box AIは、Boxを文書基盤としている企業にとって、Box内のファイルをそのまま対象に要約・質問・洞察抽出ができるのが魅力です。

プランにもよりますが、単一文書だけでなく複数文書に対するクエリも可能で、回答には参照した箇所を確認できる仕組みがあります。

項目	内容
基本機能	Box内の文書に対する要約・Q&A・コンテンツ生成
拡張性	○
料金	Business：月額1,980円/ユーザー Business Plus：月額3,300/ユーザー Enterprise：月額4,620/ユーザー Enterprise Plus：月額6,600/ユーザー個人向け・小規模事業者向けプランはこちら

ChatGPT API

ChatGPT APIは、企業が社内文書検索に活用できる生成AIの王道ツールです。このAPIを組み込むことで、従業員は自然言語で質問を入力し、関連する社内文書や情報を迅速に検索できます。

ChatGPTは、複雑なクエリにも適切な回答や文書を提案する能力を持っており、業務効率の向上につながります。

項目	内容
基本機能	テキスト生成、文章要約、翻訳、コード生成、文章創作、画像生成など。
拡張性	◯
料金	トークンあたりの従量課金（モデル・API料金は変動）現在の料金はこちら

ASBOT

ASBOTは、Microsoft Teams上で利用できる社内向けAIアシスタントチャットボットです。

社内の問い合わせ対応に加えて、スケジュール確認や会議室予約、出張申請など、指示に従って社内システムへアクセスして業務を代行できます。

また、Salesforce・kintone・SharePointなどの外部システムと連携し、問い合わせ時点の実データを参照した回答や手続き処理につなげられます。

ユーザーごとに回答を出し分けたり、現場部門側でQAを登録したりと、運用しながら社内ナレッジを整備しやすい設計です。

項目	内容
基本機能	コードスニペットの生成、テキストの感情分析など、開発者や研究者向けの支援を行うインテリジェントアシスタント。
拡張性	△
料金	・Minimum：50ユーザー、150,000円 ・Basic：150ユーザー、250,000円 ・Standard：400ユーザー、400,000円

Llamaindex

LlamaIndexは、AIが効率的にアクセスできるように設計された大規模言語モデル（LLM）ベースのフレームワークです。

AIが必要とする知識データベースを形成し、より高度な検索やデータの取得を可能にします。

特に、RAGシステムを利用することで、AIの理解と応答生成の精度を大幅に向上させることができ、社内文書の検索と利用の効率化が図れます。

項目	内容
基本機能	チャットボット、QAボット、構造化データの抽出、半自律エージェントの作成など
拡張性	◯
料金	【オープンソース版】 フレームワーク自体は無料AIモデル呼び出しにかかるAPI料金は別途発生（モデル・API料金は変動） 現在の料金はこちら 【クラウド版】 Free：無料（月間1万クレジット付与） Starter：月額50ドル Pro：月額500ドル Enterprise：要問い合わせ

生成とRAGを活用した、社内用のFAQツールの作り方が知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

弊社のAIツール導入・活用支援について

弊社・株式会社WEELのサービス「AIツールの導入支援・活用促進」では、お客様のAIツール導入から活用までを、一気通貫でサポートしています。AIツールの導入にあたって、お客様が直面しうる

● どんなAIを使えばいいのか？
● うちには何が合うのか？
● 生成AIツールが多すぎて、わけがわからない
● ChatGPT公式や無料AIツールで、解決できないか？
● 一度入れてみたけれど、業務に合わなかった……

といったお困りごとを、弊社スタッフが伴走しながら解決いたします。詳しい内容や料金につきましては、下表をご覧ください。

	AIツールの導入支援・活用促進
期間	2〜4ヶ月
内容	・要件定義 ・改善案提出 ・新業務フロー図の作成 ・導入支援・ツールの設定 ・サポート
見積もり額	¥ 2,400,000 ~ 4,800,000 ※対象規模により変動

「うちにもAIツールで自動化できる業務があるのでは……」と気になった場合は、ぜひ無料相談で、貴社のお困りごとをお聞かせください。「有料より良い無料ツールはないか」なども含めて、弊社の知見を共有させていただきます。
→無料相談で話を聞いてみる

生成AIを活用した社内文書でよくある質問

その他の生成AIを活用したおすすめ業務効率化テクニック4選

見積作成 過去の見積例を参考に、見積もり案を生成。成約率&生産性UPが期待できる。 生成AI×見積作成の解説はこちら	購買業務 生成AIを使うことで属人化や情報整理の負担といった慢性的な課題を解決できる可能性がある。 生成AI×購買業務の解説はこちら
プロジェクトマネジメント 生成AIをプロジェクトマネジメントに取り入れることは、成功率を高めるための有力な選択肢のひとつ。 生成AI×プロジェクトマネジメントの解説はこちら	事業計画作成 事業計画書の作成も生成AIに任せれば、すぐにハイクオリティなものができあがる。 生成AI×事業計画の解説はこちら

生成AIの導入方法はこちらをチェック

生成AIを社内文書検索に活用して業務効率化を進めよう！

本記事では、社内文書検索で活躍する生成AIについて、セマンティック検索、文書の要約、質疑応答や活用事例などについて解説しました。

生成AIは自然言語処理で意図をくみ取り、次のような点で業務の生産性を向上してくれます。

• 関連性の高い文書を効率的に検索
• 情報抽出や要約を自動化する

導入企業の中には、ライオン株式会社のように文書取得時間は約5分の1に短縮という大幅な工数削減を達成した企業もありました。

生成AIを導入を検討する場合、ハルシネーションやコンプライアンス違反のリスクに注意し、競合他社に乗り遅れないように早めにキャッチアップした方が良いでしょう。

生成AIをビジネスに活かして、貴社のコスト削減や効率化に役立てられないか、一度検討されることをお勧めいたします！

最後に

生成AIのモデルや料金体系は継続的に更新されるため、導入後も定期的に見直しながら最適化していくことが重要です。自社の用途・要件に合わせたモデル選定や運用設計について、一緒に検討してみませんか？