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title: "社内ナレッジ活用 | grasys（グラシス）"
url: "https://www.grasys.io/services/enterprise-knowledge"
description: "Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。"
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# 社内ナレッジ活用

探せない情報を、根拠を確認して使えるナレッジへ

Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。

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![社内ナレッジ活用](/_astro/service-abstract.DnXZnIEB_ZnpDxN.webp)

## Agent Search導入と社内ナレッジ活用の3つの領域

技術の導入だけでなく、情報を探し、確かめ、業務で再利用できる状態を設計します。

### 分散した社内情報とアクセス権限を整理

保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。

### 検索・RAG方式とデータ接続を設計

Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。

### 回答品質と参照元を継続的に評価

質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。

## 必要な情報へ到達し、根拠を確認できる検索体験へ

文書が複数の保管先へ分散し、表記揺れや業界用語があると、必要な情報を見つけて再利用することが難しくなります。grasys（グラシス）は検索対象と権限を整理し、検索・RAG方式の選定、接続、品質改善を通じて社内ナレッジを活用できる状態を構築します。

-   検索対象のナレッジと権限を整理
-   Agent Search・RAG・ベクトル検索を設計
-   PDFや表記揺れを含む社内情報を活用
-   検索品質を評価し継続的に改善

![社内ナレッジ活用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.DnXZnIEB_ZnpDxN.webp)

## 社内ナレッジ活用で目指す4つの価値

### 検索時間の短縮

保管先を横断して探す負担を減らし、必要な情報へ到達しやすくします。

### 表記揺れを越えた発見

言い回しや業界用語の違いを考慮し、キーワードが一致しない情報も見つけやすくします。

### 参照元を確認できる回答

回答と元文書の関係を示し、利用者が内容を確かめられるようにします。

### 文書の追加・更新に対応する検索運用

文書の取り込み、更新、検索結果の評価と改善の流れを整え、情報の変化に合わせて検索品質を維持できる構成にします。

## 社内検索・AI活用の導入事例

社内情報の検索、生成AI、データ活用を実装した事例をご紹介します。

[![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。

[事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

[![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery（bq）・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。

[事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

[![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。

[事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

Discover

## この内容に関連する課題・目標・技術

同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。

### 課題

-   [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/)

### 実現したいこと

-   [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/)

### 技術

-   [Google Cloud（GCP）](/technologies/google-cloud/)
-   [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/)
-   [Gemini](/technologies/gemini/)

## 社内情報を活用できる状態を具体化しませんか？

導入事例を踏まえ、検索対象、方式、品質評価の進め方をご提案します。

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## 社内ナレッジ活用の進め方

情報と課題の整理から品質改善までを4段階で進めます。

01

### 検索課題と対象情報の整理

利用者、質問、保管先、文書形式、権限と現在の検索課題を確認します。

02

### 検索・RAG方式の設計

検索方式、データ準備、接続、権限と回答の示し方を設計します。

03

### 構築・データ接続・検証

検索環境を構築して対象情報へ接続し、実際の質問を使って品質を検証します。

04

### 利用開始・品質改善

利用状況と評価結果を確認し、対象データ、検索設定、回答方法を改善します。

## よくあるご質問

社内検索、RAG、対象文書と権限に関する主なご質問です。

検索・対象情報権限・運用方式・比較

### RAGと通常の社内検索はどのように使い分けますか？

求める回答形式、参照元の示し方、対象データと更新頻度を確認し、検索結果表示と生成回答を使い分けます。

### PDFや手書き文書も検索対象にできますか？

文書形式、画質、文字認識の精度と利用目的を確認し、前処理を含む検索方法を検討します。

### 文書ごとのアクセス権限を維持できますか？

保管先の権限情報と利用者認証を確認し、権限に応じた検索結果を返す構成を設計します。

### 費用はどのように決まりますか？

対象文書、保管先、利用者、検索方式、データ準備と運用範囲を確認して個別にお見積もりします。

### Vertex AI Search 導入を検討していた場合、現在は何を確認すべきですか？

Vertex AI Searchは旧称です。Agent Searchを含む現在利用可能なサービス、検索対象、権限、回答形式を確認し、目的に合う構成を検討します。

### 社内検索 AIやRAG 社内検索 構築は、どのように使い分けますか？

生成AI 社内文書 検索で求める回答形式、参照元の提示、更新頻度、権限と品質評価を確認し、検索結果の提示とRAGによる回答生成を使い分けます。

### PDFや手書き文書、ベクトル検索も対象にできますか？

PDF AI検索、手書き文書 検索 AI、ベクトル検索 社内文書を検討する場合は、文書形式、画質、文字認識、分割方法、検索精度と権限を確認します。社内ナレッジ 検索システムとして必要な前処理と検索方式をご提案します。

### 旧称との違い、料金、導入効果はどのように確認できますか？

Agent Search Vertex AI Search 違いは名称だけで判断せず、現在の機能と要件を照合してご説明します。Vertex AI Search 料金に相当する利用費と構築・運用費は構成に基づき個別に確認します。社内検索 時間削減 事例は、このページに掲載している3件の関連事例からご確認いただけます。