「あの資料、どこ？」問題を解決する SharePoint AI検索ガイド
Microsoft 365とSharePoint Onlineによる文書管理は、多くの企業で標準となっています。しかし実際の業務現場では以下の問題が起こっています。
- 複雑化するフォルダ階層の迷宮
- 命名規則だけでは把握できない文書の内容
- キーワード検索の限界と的外れな結果
これらの問題により、せっかくのデジタル資産が「眠ったままの宝」となり、業務効率化という本来の目的が達成できていません。
そこで本記事では、そんな課題を抱える企業のIT担当者・業務管理者の方に向けて、SharePoint AI検索という選択肢をご紹介します。Copilotほどの追加ライセンスをかけずに、SharePoint内の文書を自然言語で横断検索できるAI検索基盤の仕組みとメリットを解説していきます。
SharePoint AI検索とは？従来検索との違い
SharePoint AI検索とは、Azure AI SearchとAzure OpenAIを組み合わせ、SharePoint Online内の文書をベクトル化して類似度検索を可能にするソリューションです。従来のキーワードマッチング型検索とは異なり、RAG（Retrieval Augmented Generation）技術により文脈を理解した回答を返せる点が最大の特徴です。
たとえば「去年の品質トラブルの再発防止策は？」といった曖昧な問い合わせでも、関連する複数の文書から情報を横断収集し、回答とともに引用元ドキュメントを提示します。「どのサイトのどのフォルダにあるか」を意識しなくても、必要な情報にたどり着けるわけです。
従来のSharePoint検索では、正確なキーワードを知らなければヒットしないことが課題でした。SharePoint AI検索では、自然な言葉で質問するだけで意味的に近い文書を抽出できるため、検索のハードルが大きく下がります。
SharePointとCopilot for Microsoft 365との違い
「AI検索」と聞くと、まずCopilot for Microsoft 365が思い浮かぶ方も多いでしょう。両者の違いを整理しておきます。
Copilot for Microsoft 365は、Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teamsなど、Office製品全体を横断して支援する統合型AIアシスタントです。非常に強力ですが、1ユーザー単位のサブスクリプション課金となるため、利用人数が増えるほどコストも線形に増加します。また全社展開の前には、情報資産の棚卸しやDLP・アクセス制御の整理が必要になるケースが多く、導入までのリードタイムも長くなりがちです。
一方、SharePoint AI検索は、SharePoint上のドキュメント検索に特化したソリューションです。構築費用とAzure従量課金で運用するため、ユーザーライセンスの追加が不要。「まずは一部部門でPoC検証したい」「ナレッジ検索だけAI化したい」といったスモールスタートに適しています。将来的にCopilotを本格導入する際のステップとしても位置づけられ、投資対効果を測りながら段階的にAI活用を拡大できます。
SharePoint AI検索が解決する業務課題
SharePoint AI検索は、以下のような業務課題を抱える企業に特に効果的です。
経営・マネジメント層では、現場の実績データが見つからず意思決定が遅れる、部門ごとにナレッジが分断され全社最適で判断できないといった悩みがあります。SharePoint AI検索により、散在する情報を横断的に収集し、根拠となる文書を引用付きで確認しながら判断できるようになります。
製造・プロジェクト部門では、電子化は進んだものの保管場所や版管理が煩雑で検索に時間がかかる、設備トラブルや品質不良の過去知見を素早く引き出せないという課題が典型的です。自然言語で「〇〇の不具合対応事例」と検索するだけで、関連文書を抽出できるようになります。
営業・CS部門では、引継ぎ案件で過去経緯が追えず提案の再現性が上がらない、成功事例やFAQがどこにあるか分からないといった悩みが多いでしょう。SharePoint AI検索を使えば、「過去の類似案件でどんな提案をしたか」を即座に調べられ、ナレッジの属人化を防げます。
セキュリティと監査機能の充実
企業向けAI検索において、セキュリティとガバナンスは避けて通れないテーマです。SharePoint AI検索では、以下のような統制機能が標準で搭載されています。
権限制御・SSOについては、Microsoft 365の認証・権限体系に完全準拠します。アクセス権のないドキュメントは検索結果からも除外され、ファイルを開くこともできません。既存のSharePointセキュリティモデルを崩さずにAI検索を導入できる点は、IT管理者にとって大きな安心材料です。
ブロックキーワード機能では、機密語を辞書管理し、送信前に抑止できます。違反ワードを含むチャットは監査ログで可視化されるため、従業員教育にも活用可能です。
チャット禁止ユーザー機能により、ポリシー違反が続くユーザーを期間指定で制限できます。ブロック履歴はチャット監査に自動記録されます。
監査ログでは、管理操作とユーザーのチャット履歴を可視化。どの部門・どのプレイグラウンドでAIが使われているかを把握でき、利用状況のモニタリングが可能です。
また、Azure OpenAIの仕様に準拠しているため、送信内容がモデル学習に使用されることはありません。金融業界レベルのセキュリティ要件にも対応可能な設計となっています。
SharePoint AI検索の導入から運用までの流れ
SharePoint AI検索の導入は、おおむね以下のステップで進みます。
まず契約・環境準備として、Azure環境の確認と権限・ネットワーク要件を整理します。次にデータソース作成で検索対象のSharePointサイトを指定し、インデックス作成で検索に必要な保存先を構築します。インデクサー設定でデータソースとインデックスを紐付け、実行周期を設定したら、ドキュメント量に応じたベクトル化処理を待ちます。
ベクトル化完了後、プレイグラウンド作成で名称・説明・表示切替・アクセス可能ユーザーを設定すれば、検索が利用可能になります。運用フェーズでは、監査ログやダッシュボードで利用状況を可視化しながら、辞書やブロックワードをチューニングしていきます。
部署別にプレイグラウンドを分けることもでき、「品質部門だけで使う検索スペース」「営業部門専用のナレッジ検索」といった柔軟な構成が可能です。
価格とランニングコストの考え方
SharePoint AI検索の費用体系は、Copilotとは根本的に異なります。
Copilot for Microsoft 365はユーザー数に比例して固定費が増えるモデルですが、SharePoint AI検索は構築費用とAzure従量課金の組み合わせです。インデックス規模・更新周期・チャット利用量によって変動しますが、ユーザー数が増えても線形にコストが増加するわけではありません。
Azure AI Searchの推奨SKUはBasicまたはStandard S1で、規模に応じて選定します。参考値として、17ファイル・合計100MBのベクトル化で約1円という測定例もあり、小規模からのスタートであればランニングコストを抑えやすい構造です。
「まずは限定部門でPoCを実施し、効果検証してから拡大する」というアプローチが取りやすく、投資リスクを最小化しながらAI検索の価値を確認できます。
まとめ：SharePoint AI検索で、ナレッジ活用の第一歩を
SharePoint AI検索は、「Copilotは高いけれど、社内検索のDXは止めたくない」という企業に最適なソリューションです。
既存のMicrosoft 365環境を活かしながら、追加ユーザーライセンスなしで自然言語による横断検索を実現できます。権限連携・監査ログ・ブロック機能といった企業向けの統制機能も標準搭載されており、セキュリティ面での懸念も払拭できます。
「どのフォルダに保存したか分からない」「キーワードが分からないと検索できない」──そんな悩みを解消し、社内ナレッジの価値を最大化する第一歩として、SharePoint AI検索の導入を検討してみてはいかがでしょうか。
「Copilotは高いけれど、社内検索のDXは止めたくない」
導入期間の目安は、標準構成で数週間〜を想定しています。データボリューム、権限設計、ネットワーク要件により前後いたします。詳細は以下のフォームよりお問合せください。
