技術伝承・過去トラブル・社内規定・提案書の再利用…

現場の「あの資料どこ?」を
AIがすぐに探し出す

Neuron エンタープライズサーチ

技術伝承過去トラブル調査規程・マニュアル確認など、あらゆる業務で
製造業|品質保証 エージェント検索
Q X-200ラインの異音トラブル、過去の対応事例は?
参照ファイルサーバー / 保全報告書SharePoint / 対応手順
建設業|施工管理 エージェント検索
Q ○○工法の過去の施工記録と注意点を知りたい
参照Box / 施工記録社内Web / 安全管理マニュアル
自治体|総務課 エージェント検索
Q 補助金交付要綱の最新版と過去の改定内容は?
参照文書管理 / 例規集ファイルサーバー / 議事録

キーワード検索でも、AIチャットでも届かなかった

社内のあらゆる情報を
安全にAIの回答源に

Neuron エンタープライズサーチ

エージェント検索キーワード検索による社内ナレッジ活用基盤

従来型

キーワード検索

△正確な語を思い出す必要がある
○社内の文書を検索できる
△生成AIとの連携は限定的

一般的なクラウド型

AIチャット

○あいまいに聞ける
×アップロードしたデータのみ
×オンプレは対象外

社内ナレッジ活用基盤

Neuron ES

◎対話でも、キーワードでも探せる
◎オンプレ・クラウドを横断
◎既存のアクセス権を継承

導入事例 90社以上公開中

探す時間を減らし
ナレッジを組織の力に

Neuron エンタープライズサーチ

業務改善属人化の解消DX推進に取り組む企業・組織で導入
株式会社デンソー様
情報収集のムダ時間を削減 10時間以上/人月 株式会社デンソー様
株式会社アイシン様
スタッフ業務の削減効果 1,000時間/月以上 株式会社アイシン様
神戸市役所様
資料検索の時間削減率 86.8% 神戸市役所様

導入事例公開数90社以上!

  • 日本製鉄株式会社
  • 株式会社リクルートコミュニケーションズ
  • 森ビル株式会社
  • ダイキン工業株式会社
  • 新国立劇場
  • 大豊工業株式会社
  • 株式会社デンソー
  • 株式会社アイシン
  • 三菱電機株式会社 名古屋製作所・産業メカトロニクス製作所
  • 旭化成株式会社
  • パナソニックグループ
  • キオクシア株式会社
  • カシオ計算機株式会社
  • 株式会社荏原製作所
  • コニカミノルタ株式会社
  • 田島ルーフィング株式会社
  • 富士電子工業株式会社
  • 株式会社関電エネルギーソリューション
  • 鹿島石油株式会社
  • 千代田化工建設株式会社
  • シンク・エンジニアリング株式会社
  • 三建産業株式会社
  • 大和ハウス工業株式会社
  • 相互住宅株式会社
  • 清水建設株式会社
  • 東急建設株式会社
  • 株式会社松村組
  • 西松建設株式会社
  • 株式会社コベルコE&M
  • 西武建設株式会社
  • DAIKEN株式会社
  • 株式会社再春館製薬所
  • 株式会社サカタのタネ
  • 株式会社NTTデータ
  • 丸紅情報システムズ株式会社
  • 株式会社QES
  • 株式会社たけびし
  • 高千穂交易株式会社
  • 株式会社トインクス
  • 佐藤総合法律事務所
  • 九州大学
  • 秋田県庁
  • 石川県庁
  • 京都市役所
  • 小松市役所
  • 神戸市 健康局 食品衛生課
  • 東洋熱工業株式会社
  • 株式会社JPX総研
  • 一般社団法人日本民間放送連盟
  • 岩田合同法律事務所
  • 日本車輌製造株式会社
  • 一般社団法人パブリックサービス
  • 株式会社科学情報システムズ
  • 太陽油脂株式会社
  • SCSK株式会社
  • 株式会社T&K TOKA
  • ロジスティード株式会社
  • テックプロジェクトサービス株式会社
  • 株式会社鴻池組
  • 澁谷工業株式会社
  • 巴工業株式会社
  • ヤマトプロテック株式会社
  • 株式会社シーエーシー
  • 日光ケミカルズ株式会社
  • 日本電気硝子株式会社
  • 北陸通信ネットワーク株式会社
  • 平川商事株式会社
  • 株式会社ナカボーテック
  • 新日本ウエックス株式会社
  • 北日本建材リース株式会社
  • パーソルキャリア株式会社
  • 株式会社アーレスティ
  • 兵庫県庁
  • 能美防災株式会社
  • 中央発條株式会社
  • 株式会社アルバック
  • パナソニック環境エンジニアリング株式会社
  • 東急不動産SCマネジメント株式会社
  • 川崎汽船株式会社
  • 株式会社トランスネット
  • 株式会社レゾナック 大分コンビナート
  • 株式会社IHIエアロスペース
  • ジャパン・リニューアブル・エナジー株式会社
  • 日軽情報システム株式会社
  • 本田技研工業株式会社
  • 富士電機株式会社
  • 学校法人明治大学
  • シチズン千葉精密株式会社
  • 株式会社NTTデータビジネスシステムズ
  • キッセイ薬品工業株式会社
  • サラヤ株式会社
課題

生成AIの発展が急速に進んでいるのに
なぜナレッジ活用が進まないのか?

生成AIを入れても活用が進まない

DX部門

Copilotなどの生成AIを導入したが活用が進まない

社内ナレッジを活用するためのインフラがない

AIの安全性とデータ管理が負担に

IT部門

生成AIを安全に使えているか分からない

社内データは常に肥大化し管理コストがかかる

必要な情報が、すぐに見つからない

現場部門

情報収集に時間がかかる

情報の探し方が分からない

ベテランの知識を引き継げない

管理職

熟練者の退職が控えるなか、技術伝承、知識伝承が進まない

生成AIによって安全かつ飛躍的に生産性を上げたい

知識資産を競争力に変えきれていない

経営者

知識資産の活用がうまくできているか不安

生成AIをうまく活用して競合他社に差をつけたい

——各部門の切実な悩みに、ナレッジ活用基盤「Neuron ES」が応えます

主な機能 ― Neuron ESとは?

エージェント検索、全文検索で社内のナレッジを探して、活用する
欲しい情報が”見つからない”を解決!

あいまいな記憶や断片的なワードをもとに
生成AIとの対話で見つかる、活用できる

従来のキーワード検索は、目的の情報を得るために正確なキーワードでヒットさせる必要がありました。そのため、若手や異動してきたばかりの従業員だと「探し方が分からない」「キーワードが浮かばない」といった場面も多くありました。

Neuron ESの「エージェント検索」は、あいまいな記憶や断片的な言葉を頼りに、生成AIとの会話で欲しい情報を見つけられるようになります。また、MCP対応により各種生成AIサービスとの連携も可能。

単に探すだけでなく、AIエージェントとの連携で社内データを思い通りに活用できます。

今すぐ製品デモ動画を見る

従来型のキーワード検索や一般的なAIチャットボットと何が違うのか?

安全に利用できて、なおかつオンプレのシステムも回答対象として参照できます

従来型のキーワード検索 一般的なクラウド型
AIチャットボット、社内RAG製品
Neuron
エンタープライズサーチ
探し方キーワード一致が基本。
正確な語を思い出す必要がある
対話型。
あいまいな聞き方ができる
対話型のエージェント検索と、高速な全文検索の両方
検索できる範囲製品により異なる原則、アップロードしたデータのみオンプレのファイルサーバー、社内Web、Box、SharePointなどを横断検索
検索対象ファイル数○製品により異なる△数十〜数百ファイル◎数千〜数億ファイル
オンプレ/閉域環境○製品により異なる×クラウド利用が前提◎オンプレor閉域環境下に構築
既存アクセス権○製品により異なる-アップロードデータに準拠◎既存のアクセス権を踏襲
データの移行○製品により異なる×対象サービス内に置く必要あり◎移動・アップロード不要
現状のまま利用可能
生成AIとの連携△限定的または連携不可◎同一サービス内で完結◎MCP連携により、Copilot等の回答源としても利用可能
向いている用途決まった資料を速く引くワークプレイス内の情報検索または、日常業務の文書作成・要約全社に散らばった資料を、あいまいな記憶から探し出す

その他よくある質問

QCopilotやGeminiなどを使っていれば十分では?
CopilotやGeminiが回答の根拠として参照できるのは、原則としてMicrosoft 365やGoogle Workspaceなど、それぞれのサービス内にあるデータやアップロードしたデータに限られます。オンプレのファイルサーバーや部門ごとのストレージ、Boxなど、社内に分散した資料は対象外になりがちです。Neuron ESはこれらを移動・アップロードせずに横断検索でき、MCP連携によりCopilot等の回答源としても利用できます。生成AIと置き換えるものではなく、生成AIが参照できる範囲を社内全体に広げる基盤としてご活用いただけます。
Q. 従来のキーワード検索との違いは?
従来のキーワード検索は、正確なキーワードを入力しないと目的の資料にたどり着けませんでした。Neuron ESは、高速な全文検索に加えて、あいまいな記憶や断片的な言葉からでも生成AIとの対話で資料を探せる「エージェント検索」を備えています。探し方が分かる方はキーワードで素早く、分からない方は対話で、と目的に応じて使い分けられます。
Q. 導入にあたって何が必要?
Neuron ESを動かす検索サーバーを1台ご用意いただきます(OSはWindows ServerまたはLinux、CPU 4コア以上・メモリ12GB以上を推奨、ディスクは検索対象容量の10〜15%程度)。オンプレのほか、Microsoft AzureやAmazon EC2などのクラウドサーバーでも構築できます。検索対象側にエージェントをインストールする必要はなく、データの移行も不要です。既存のActive Directory等と連携し、アクセス権もそのまま引き継げます。詳しい構成はお気軽にご相談ください。

この比較内容を、資料でお送りします
社内でのご検討・稟議資料としてお使いいただけます

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導入効果・事例

導入事例 90社以上公開中!
製造、建設、自治体を中心に多くのエンタープライズ企業・組織に利用されています。

株式会社デンソー様の導入事例
10時間以上/人月の時間削減

株式会社デンソー様

従業員一人あたり10時間/月以上もの情報収集のムダ時間を削減。ナレッジシェアにも貢献。

株式会社アイシン様の導入事例
1000時間/月以上の削減効果

株式会社アイシン様

働き方改革施策の一環として導入。1000時間/月以上の削減効果でスタッフ業務の生産性向上を実現

旭化成株式会社様の導入事例
社内ナレッジの発見、利活用

旭化成株式会社様

研究資料、企画書、社内ナレッジの発見、過去資料の利活用など、生産性の向上に貢献

大和ハウス工業株式会社様の導入事例
SharePointの検索性向上

大和ハウス工業株式会社様

SharePoint Onlineの検索性向上に導入。さらに既存の業務システムとのAPI連携によって、新たな利用価値を創出

株式会社松村組様の導入事例
Boxの検索性向上

株式会社松村組様

4,000万ファイル、45TBにおよぶデータを「Box」で一元管理し「Neuron ES」による高速検索を実現。

神戸市役所様の導入事例
時間削減率86.8%を実現

神戸市役所様

LGWAN環境下の検索システムとして導入。自治体職員の業務効率化として、資料検索の時間削減率86.8%を実現

そのほか90社以上の導入事例はこちら
仕組み

ファイルの移動やアップロードの必要もなし。
既存のアクセス権もそのまま踏襲、セキュリティ面も安心。

Neuron ESは独自のクローリング技術により、既存のデータ保管場所からのファイルの移動や、新規のアップロードの必要もなくご利用いただけます。また、数TB・数億ファイルといった大規模・大容量での実績も多数。

さらに、既存の各種ストレージやシステムのアクセス権もそのまま踏襲できるため、情報セキュリティの面でも安心です。

システム構成生成AI連携機能は、Neuron ESの検索基盤の上で動きます。LLMはお客様の環境や方針に合わせて選べます。
別オプション

お使いの生成AIからNeuron ESの検索を使うなら「MCP機能」

生成AI連携機能は、Neuron ESの画面で使う機能です。これとは別に、お使いの生成AIからNeuron ESの検索を呼び出せるMCP機能を、別オプションとしてご用意しています。

MCP機能の詳細を見る
お役立ちコンテンツ

導入効果や事例など、ご検討にあたっての
各種コンテンツもご用意しております

FAQ

導入検討にあたって
よくあるご質問

QエンタープライズサーチとCopilot、ChatGPT、Geminiなどの生成AIとの違いは?
生成AIは文章の作成・要約・質問への回答を得意としますが、回答の根拠にできるのは、それぞれのサービス内にあるデータやアップロードされたデータに限られます。エンタープライズサーチは、ファイルサーバーやクラウドストレージなど社内に散らばった情報を横断して探し出す仕組みです。Neuron ESは両者を組み合わせ、社内データを根拠にした生成AIの回答(RAG)や、MCP連携によるCopilot等からの検索を実現します。
Qエンタープライズサーチを導入するメリットは?
社内の情報を一つの検索窓から探せるようになり、資料探しにかかる時間を大きく減らせます。米IDCの調査では、平均的な社員は週9時間を情報探しに費やしているとされています。探す時間が減ることで本来の業務に集中できるほか、過去資料の再利用やナレッジの共有が進み、属人化の解消にもつながります。
Qエンタープライズサーチの仕組みは?
クローラーが検索対象(ファイルサーバー、社内Web、クラウドストレージなど)を定期的に巡回し、ファイルの中身まで読み取って検索用のインデックスを作成します。2回目以降は更新されたファイルだけを差分で取り込みます。検索時はこのインデックスから高速に結果を返し、既存のアクセス権と連携して、閲覧権限のある資料だけを表示します。
Qエンタープライズサーチとは何ですか?
企業内のさまざまな場所に保存された文書やデータを、一つの検索窓から横断的に検索できるシステムです。ファイル名だけでなく、ファイルの中身まで全文検索できるのが一般的で、社内版の検索エンジンとも言えます。
QNeuron Enterprise Searchにはどのような特徴がありますか?
オンプレからクラウドまで、数億文書(数十TB)規模の社内データを横断検索できます。全文検索・OCR・あいまい検索に加え、生成AIとの対話で探せるエージェント検索を搭載。既存のアクセス権をそのまま継承し、オンプレ・閉域環境やLGWAN環境での構築にも対応しています。管理者向けの利用状況レポートも標準で備えています。
QNeuron Enterprise Searchはどのようなリポジトリやツールと連携できますか?
ファイルサーバー、社内ポータル、社内Wiki、データベース、グループウェアなどのオンプレ環境に加え、Box、SharePoint Online、Dropbox、Googleドライブ、NetApp ONTAPなどのクラウド・ストレージにも対応しています。認証はActive Directory、Entra ID、HENNGE OneやOktaなどのIDaaSと連携できます。対象リポジトリはご要望に応じて拡大していますので、お気軽にご相談ください。
QNeuron Enterprise Searchはどのような生成AIと連携できますか?
Azure OpenAI、Amazon Bedrock、オンプレ環境で動かすLLMなど、お使いのLLMと連携できます。また、MCPサーバーに対応しているため、Microsoft 365 Copilotなどの生成AIサービスから、Neuron ESを通じてオンプレ・クラウド問わず社内データを検索することも可能です。
Q導入効果はどのように測ればよいですか?
導入前後で、資料検索にかかる時間をアンケートや業務記録で比較する方法が一般的です。神戸市役所様では、資料検索の時間削減率86.8%という結果が出ています。また、Neuron ESの管理者レポートで利用状況や検索キーワードを把握できるため、利用の定着度もあわせて確認できます。導入前の試算には、当サイトの導入効果シミュレータもご活用ください。
INFORMATION

新着情報

New2026/10/27地方自治情報化推進フェア2026に出展しますNew2026/08/28DAIKEN株式会社様の導入事例を公開しましたNew2026/05/29Neuron ES、MCPサーバー対応によりMicrosoft 365 Copilotからオンプレ・クラウド問わず“AI検索”を可能に

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