エンタープライズAI検索戦略 - 大企業は社内・社外のAI可視性をどう扱っているか？

私たちは[大手企業]で両方の課題に取り組みました。アーキテクチャは以下の通りです：

社内AI検索：

RAG（検索拡張生成）によるフェデレーティッド検索を導入：

ソース: Sharepoint + Confluence + Salesforce + 内部DB
     ↓
コネクタ: アクセス制御継承のリアルタイム同期
     ↓
ベクトルストア: セマンティック検索用埋め込み
     ↓
RAGレイヤー: LLMの回答をソースドキュメントで裏付け
     ↓
インターフェース: 自然言語クエリ＋引用元表示

主な成果:

• 検索時間60％短縮
• 検索に対する従業員NPS: 72（以前は18）
• 専門家への重複質問が45％減少

社外AI可視性：

別チームによる別戦略：

• マーケティングがGEO最適化を担当
• コンテンツチームが会話型クエリ向けに再構築
• Am I Citedで各プラットフォームのモニタリング
• 競合とのシェア・オブ・ボイスを追跡

ガバナンス層は両方にまたがります：

• アクセス制御（誰が何を見るか）
• 監査ログ（コンプライアンス要件）
• 機密事項のための人間レビュー
• データ所在管理

ナレッジマネジメントの視点です。社内検索の課題は技術だけでなく組織的な問題です。

根本原因：

• 15以上のプラットフォームにコンテンツが分散
• 部門横断コンテンツのオーナー不在
• 古い文書が永久に残り続ける
• 属人的な知識が文書化されない

技術だけでは解決しません：

優れたAI検索プラットフォームを導入しても利用率は30％でした。

その後、

1. 主要トピックごとにコンテンツオーナーを割当
2. コンテンツライフサイクル（Xか月後に自動アーカイブ）を実施
3. コンテンツ投稿を評価指標に追加
4. 各部門に「ナレッジチャンピオン」を配置

これで利用率が78％に上昇。

社外AI可視性も同様：

コンテンツが整っていなければAI最適化もできません。まず整理・構造化、その後最適化です。

プラットフォーム選定の視点です。8つのエンタープライズAI検索プラットフォームを評価しました。

重要な要素：

検討した主なプラットフォーム：

• Glean（優れたUXと強力なコネクタ）
• Elasticsearch＋独自LLMレイヤー（最大限の制御）
• Microsoft Copilot for 365（全社Microsoftの場合）
• Coveo（EC・ナレッジ強い）

当社の選択：

大半はGlean＋機密データ用に独自Elasticsearch。

ハイブリッドで迅速導入とセキュリティ両立。

マーケティング視点での社外AI可視性です。

課題：

競合はカテゴリクエリでChatGPTやPerplexityに引用されているが、当社はされていません。これはブランド問題であり、単なるトラフィック問題ではありません。

当社のアプローチ：

1. 現状監査 - Am I Citedで可視性を把握
2. コンテンツ再構築 - 重要トピックをFAQ形式に
3. リーダーシップ発信 - 明確な専門性を示す経営陣コンテンツ
4. サードパーティ展開 - アナリスト、レビューサイト、Reddit活用

追跡指標：

• AI回答でのシェア・オブ・ボイス（競合5社比較）
• AI言及の感情分析
• 引用元（直接引用か第三者経由か）
• AI経由トラフィックのCVR

6か月後の成果：

• シェア・オブ・ボイス：8％→22％
• ブランド直接引用180％増加
• AI経由トラフィックが全体の4％に（増加中）

チェンジマネジメントが隠れた課題です。

ワークフォースの変化：

従業員は従来のキーワード検索に慣れています。AI検索は会話型で、思考モデルの転換が必要です。

効果的な施策：

1. 研修セッション - 使い方だけでなく考え方も指導
2. チャンピオン制度 - パワーユーザーがサポート
3. 経営陣の後押し - リーダー自ら利用・推進
4. クイックウィンの共有 - 成功事例を全社展開

普及の阻害要因：

• 「AIの回答が信用できない」→引用元を表示
• 「従来検索で十分」→時間短縮の比較表示
• 「何を聞けばいいか分からない」→サンプルクエリ提供
• 「また新しいツール」→既存業務フローに統合

12か月で60-80％普及が目標。10か月で72％達成。

AI検索のためのデータガバナンスフレームワーク。

策定したポリシー：

1. データ分類 - AIがアクセスできる範囲（パブリック、内部、機密、制限）
2. アクセス継承 - AIは元システム権限を遵守
3. 保持期間 - クエリログの保存期間
4. 越境管理 - 地域ごとのデータ所在要件
5. モデル学習 - 当社データはベンダーモデルの学習に使わない

実装例：

監査要件：

• 誰がいつ何を検索したか
• 応答に使われたソース
• 応答が外部共有されたか
• 四半期ごとのアクセスレビュー

率直にROIについて。

社内AI検索のROI：

エンタープライズAI施策の平均ROIは5.9％（IBM調査）

低く見えるのは、多くが普及に失敗しているからです。

成功例での成果：

• 意思決定60％高速化
• 知識労働者1人あたり週2-5時間の節約
• 意思決定の迅速性31％向上
• 専門家への重複質問減少

計算方法：

（節約時間×時給×従業員数）－（プラットフォーム費＋導入費）

知識労働者1万人が週2時間節約なら： = 10,000 × 2 × 52 × $50/時 = $5,200万の価値

• プラットフォーム（約$50万）- 導入（約$100万） = 年間$5,000万以上の価値

社外AI可視性のROI：

測定は難しいが、

• AI経由トラフィック・CVR
• ブランド検索数の変化
• シェア・オブ・ボイストレンド
• AI発見によるパイプライン

まず先行指標から始め、徐々に収益貢献へ。

今後の展望：エージェンティックAIがやってきます。

現状: AIは「答える」 次: AIは「答えに基づき実行」

企業への影響：

• AI検索がAI業務自動化へ
• 自律的決定へのガバナンスが必要
• 「ポリシーは？」から「ポリシーを適用」へ
• ナレッジが実行力に

今から準備を：

1. クリーンで権威あるデータ（ゴミデータでは意味なし）
2. 明確なポリシー（AIが従うべきルール）
3. ワークフロー統合（検索インターフェースだけでなく）
4. 人的監督パターン（AIがエスカレーションすべき場面）

今AI検索基盤を強化している企業は、エージェンティックAIへの移行も早いでしょう。

素晴らしいディスカッションです。皆さんの知見をもとに当社のロードマップをまとめました：

フェーズ1：社内AI検索（Q1）

• メイン検索にGleanを導入
• 機密システム用に独自RAGレイヤー構築
• ソースシステムからのアクセス権継承
• チェンジマネジメントプログラム開始

フェーズ2：ガバナンスフレームワーク（Q1-Q2）

• AIアクセス用データ分類
• 監査ログ実装
• 機密クエリへの人間介在
• 四半期アクセスレビュー

フェーズ3：社外AI可視性（Q2）

• マーケティング主導のGEO施策
• 会話型クエリ対応のコンテンツ再構築
• Am I Citedでのモニタリング導入
• 競合比較によるシェア・オブ・ボイス追跡

フェーズ4：測定（継続）

• 社内：利用率、時間短縮、意思決定速度
• 社外：シェア・オブ・ボイス、引用数、AI経由CV

成功要因：

• 経営陣の後押し（確保済み）
• チェンジマネジメント投資（予算化済み）
• クリーンなデータ基盤（進行中）
• ガバナンス重視（必須条件）

皆さんの実践的な知見に感謝します。まさに必要な情報でした。