エンタープライズサーチの成功事例6選｜資料が見つからない・聞かないと分からない・ナレッジが引き継げない壁をどう越えたか

「あの資料、どこに保存したっけ」「過去に同じ不具合があったはずだけど、誰に聞けばいいのか分からない」「ベテランが辞めたら、ノウハウも一緒に消えてしまう」。社内の資料はたくさんあるのに、必要なときに見つからず、人に聞いて回る時間が積み重なっている組織は少なくありません。

この記事では、エンタープライズサーチ（企業内検索）を使ってこうした壁を越えた6つの企業の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。半導体、自動車部品、電機、精密機器、産業機械、ITサービスと、製造業を中心に業種が偏らないように選び、ファイルサーバーの全文検索から、生成AIと組み合わせたRAGまでを含めています。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「資料探しにどれだけ時間を使っているか」を先に測っている：業務の記録やアンケートで、資料探しに使っている時間を数字でつかんでから、導入を決めていました。
• 資料の置き場所を変えずに、検索の仕組みだけを足している：ファイルサーバーや社内の情報共有基盤に資料を置いたまま、横断して探せるようにしていました。
• ニーズの高い部署やテーマから始めて、利用を広げている：顧客対応の多い部署、内規の検索など、効果が出やすいところから始めていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてエンタープライズサーチの提供会社の事例ページ（AWSのブログを含みます）に載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

エンタープライズサーチの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

6件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前半の2件は「資料の置き場所がばらばら」、続く2件は「大量の技術文書を部門を越えて使いたい」、最後の2件は「生成AIで社内の文書に答えさせたい」です。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：メールが届かないと、資料の場所すら分からない。複数の保管場所を一括で全文検索し、資料探しを1件あたり30分〜2時間短縮｜半導体

状況

キオクシアは、半導体メモリのメーカーです。DXを通じた全社的な業務効率化に取り組んでおり、その背景には、工場での業務効率化の取り組みがありました。社内では、業務日報、福利厚生、社内規程など、さまざまな資料を扱っていました。

壁

工場の従業員約1,500名に、1週間にわたって15分ごとの業務内容を記録してもらったところ、情報収集に多くの時間が使われていることが分かりました。従業員間の連絡はメールが中心のため、メールが届かないと資料の場所すら分からない状況でした。資料はオンプレミスのファイルサーバー、SharePoint、社内ポータルなど複数の場所にあり、一括で検索できませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

新工場を立ち上げるプロジェクトで情報インフラを新たに設計する機会があり、担当者は、従業員が情報収集に多くの時間を割いているという調査結果を思い出して、改めて課題解決の必要性を感じたと語っています。半導体業界はセキュリティに厳しいため、完全オンプレミスで構築できることも、製品を選ぶ条件になっていました。

打ち手

1. 複数のITコンサルティング会社に相談し、紹介を受けたNeuron ESを、完全オンプレミスで導入する。
2. ファイルサーバー、SharePoint、社内ポータルを、ファイルの中身まで含めて一括で検索できるようにする。
3. 勤怠管理や福利厚生など、よく使うサイトをNeuron ESの「お知らせ」機能に登録し、ブックマークではなく「まず検索してみる」文化をつくる。

保管場所を気にせずに探せるようになって、資料探しの時間はどれくらい減ったのでしょうか。

結果

Neuron ESの事例ページによると、目的の資料を探すときに、複数の保管場所を検索したり関係者に問い合わせたりする必要がなくなり、資料探しで1件あたり30分〜2時間の工数を削減していると考えているとしています。今後は、Neuron ESを社内のデジタル空間の窓口として使い、利用部門を広げることも検討しているといいます。

ここが効いた

• 1,500名の業務記録で「情報収集に時間がかかっている」ことを数字でつかみ、新工場の情報インフラづくりに合わせて導入した。
• よく使うサイトを検索の画面に集め、「まず検索する」習慣を作る工夫をしていた。

支援：Neuron ES（Neuron ESの評判・口コミ）／出典：Neuron ES キオクシア株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：取引先・製品ごとに分かれた設計書が、担当以外は探せない。操作説明のいらない社内検索で、1人あたり月10時間以上の情報収集を削減｜自動車部品

状況

デンソーの噴射機器技術部は、取引先と製品が多く、社内でも比較的歴史のある部署です。全社的な働き方改革を進める中で、従業員に「オフィスでの困りごと」のアンケートを行いました。

壁

アンケートでは、「過去の資料やデータを探すのに時間がかかる」「検索しても見つからない」「そもそも存在するのか分からない」といった声が多く挙がりました。過去の資料や、似たデータ・重複したデータが膨大にあり、取引先別・製品別に分かれ、組織ごとに管理されていたため、担当者以外は資料探しに時間がかかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、設計書や技術的なレポートの効率的な検索は生産性に直結すると考え、DXツールの検討を始めたと語っています。導入の一番の決め手は、導入コストに対して工数削減の効果が大きいと判断できたこと、次に、評価期間を含めて操作説明がほぼ不要で、すぐに利用が定着すると思えたことだったとしています。

打ち手

1. 評価期間で、従業員が操作説明なしで使えるかを確かめてから、2021年4月にNeuron ESを導入する。
2. Active Directoryと連携し、IDとパスワードの入力なしで使えるようにする。個々のパソコンへのインストールも不要にする。
3. 設計書や技術レポートを、ファイルの中身まで含めて全文検索できるようにする。

操作説明がいらない検索は、部署にどれくらい定着したのでしょうか。

結果

Neuron ESの事例ページによると、導入後に従業員にヒアリングしたところ、1人あたり月10時間以上の情報収集のむだな時間の削減に貢献していることが分かり、利用者全体では約1,400時間になったとしています。週に数回以上使うヘビーユーザーもおり、自分のパソコンにショートカットを作る人もいるといいます。リモートワークやフリーアドレスで気軽に質問しにくくなった中でも、いつでも社内のナレッジを検索できる点が新しい働き方と合っているとしています。

ここが効いた

• 社員アンケートの困りごとから出発し、導入コストと削減できる工数を比べて判断していた。
• 「操作説明がいらない」ことを評価期間で確かめ、定着しやすさを選ぶ条件にしていた。

支援：Neuron ES（Neuron ESの評判・口コミ）／出典：Neuron ES 株式会社デンソー様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：200TBの技術資料が、部門の中に埋もれている。オンプレミスのまま全文検索と生成AIを組み合わせ、半年で約13,200時間を削減｜電機

状況

ダイヘンは、変圧器や溶接機などを主力とする、東証プライム上場の電機メーカーです。2015年に発足した業務改革推進部が、生産性の向上や業務の標準化を全社で進めてきました。国内の複数の拠点にファイルサーバーを置き、合計約200TBの業務データを保管していました。

壁

各事業部には専門性の高い技術資料やデータが豊富に蓄積されていましたが、部門を越えて誰もが検索・活用できる状態ではありませんでした。特に、個別設計の製品に使った部品の情報は使う頻度が低く、経験の浅い社員はその存在すら知らないこともありました。生成AIの活用も考えていましたが、200TB近いデータをAIに使わせるには時間と手間がかかり、年度ごとに業務時間削減のKPIを立てている部署としては、短期間での導入と定着が必要でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、検索性の向上に生成AIを生かせば、文書検索の効率化にとどまらない広い業務改善の効果が期待できると考えたと語っています。比較したほかの製品はすべてクラウドで、200TB近いデータをクラウドに移すのは現実的ではなかったため、オンプレミスで容量の制限なく横断検索でき、既存の文書管理を変えずに生成AIと連携できるQuickSolutionを選んだとしています。

打ち手

1. QuickSolutionのサーバーを4台社内に置き、全社のファイルサーバーを検索の対象にする。
2. 顧客対応の多い溶接・接合事業部と、設計マニュアルや調査データをよく使う産業電機事業部から先に展開し、現場の反応を見る。
3. 生成AI連携（RAG）オプションで、検索した文書をもとに生成AIのチャットで要約や質問応答ができるようにする。

検索と生成AIを組み合わせて、業務時間はどれくらい減ったのでしょうか。

結果

QuickSolutionの事例ページによると、従来の文書検索と比べて1回あたりの作業時間が平均3〜5分減り、導入からおよそ半年で削減された業務時間は累計約13,200時間に達したとしています。人件費に換算すると月あたり1,000万円相当で、業務改革推進部の年度のKPIも計画どおり達成したといいます。部品の型番で検索するだけで関連する文書がすぐに出るようになり、生成AIの利用は技術系以外の営業や企画の部門にも広がっているとしています。

ここが効いた

• 200TBのデータを動かさずに済む「オンプレミスのまま検索と生成AIを足す」方法を選び、短期間での導入を優先した。
• 検索のニーズが高い2つの事業部から先に展開し、現場の反応を見てから広げた。

支援：QuickSolution（QuickSolutionの評判・口コミ）／出典：QuickSolution 事例：ダイヘン（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：文書探しに1日1時間以上かかる社員がいる。権限を守りながら部門を越えて検索できる基盤を作り、検索時間を3分の1に｜精密機器

状況

セイコーエプソンは、プリンターやプロジェクターなどの精密機器メーカーです。DX推進本部を中心に、紙の書類の電子化や文書管理の効率化など、ITを使った業務改革を進めており、2018年ごろから全社的な情報共有基盤の構築に取り組んでいました。

壁

社内で文書管理のアンケートを行うと、特に多かったのが「検索への改善要望」でした。ファイルサーバー、SharePoint、文書管理システムなど複数の基盤で文書を管理しており、検索に1日1時間以上かかっている従業員もいました。製品が多く、部門ごとに文書のセキュリティのレベルも違うため、文書を分けて管理せざるを得ない面もありました。配置転換で前の部署の文書が見られなくなり、業務の効率が落ちる問題もありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当の課長は、セキュリティを守りつつ、必要な情報を必要なときに取得できる体制を目指したと語っています。選定では、部門や職位などさまざまな基準でアクセス権限を付けられることと、表記の揺れを吸収できる日本語の検索に優れていることの2点を重視し、10製品を比べた結果、検索の速度でも最も優れていたQuickSolutionを選んだとしています。

打ち手

1. 社内のデータ分析チームをプロジェクトに迎え、検索対象のファイルのアクセス権限の整理と安全確認の手順を作る。機密性の高そうな文書は、担当部門に確認する。
2. まずビジュアルプロダクツ事業に導入し、検索対象もファイルサーバー、SharePoint、グループウェアに絞る。
3. 手応えを得てから8つの事業に広げ、文書管理システムやプロジェクト管理ツールも検索の対象に加える。
4. 「20%以上のユーザーが月1回以上利用」をKPIにする。

権限を整理しながら広げた検索は、どれくらい使われるようになったのでしょうか。

結果

QuickSolutionの事例ページによると、約100TB、1.6億件のファイルを検索の対象とし、導入先の事業部では平均21.5%のユーザーが毎月使って、KPIを達成したとしています。文書の検索にかかる時間は全ユーザー平均で3分の1に、一部のユーザーでは10分の1に短縮されたといいます。他部門の不具合の事例を踏まえた対応ができるようになり、似た文書を探す機能が設計や開発の「ひらめき」を促す効果も生まれているとしています。

ここが効いた

• 検索を広げる前に、アクセス権限の整理と安全確認の手順を作り、セキュリティと共有を両立させた。
• 1つの事業から始め、利用率のKPIを決めて、手応えを確かめながら8事業に広げた。

支援：QuickSolution（QuickSolutionの評判・口コミ）／出典：QuickSolution 事例：セイコーエプソン（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：マニュアルや対処法の資料はあるのに、経験の浅い人が使えない。生成AIと検索を組み合わせ、内規検索を1人あたり月20分短縮｜産業機械

状況

ヤンマーホールディングスは、農業機械、建設機械、マリン、エンジンなど多様な事業を持つ総合機械メーカーです。全社のデジタル戦略を作り、2024年4月に設立したAI戦略推進部を中心にAIの活用を進めています。本社のDX部門だけでは全社に広げにくいため、国内外のグループで「DXコミュニティ」を組織していました。

壁

DXコミュニティの活動で強いニーズとして浮かび上がったのが、社内の膨大なドキュメントの活用でした。製品の使い方や不具合の対処法の資料は豊富にあるのに、担当者がうまく使える形になっていませんでした。熟練者には経験と知見がありますが、新入社員や経験の浅い担当者には、情報の検索と活用が難しい状況でした。

仮説（事例ページで語られていること）

AI戦略推進部の担当者は、経験の浅い社員でも、ベテランに教えてもらいながら仕事ができているような状態を目指したと語っています。技術者だけでなくビジネスユーザーにも広げるため、テクニカルなことを気にせずに使える仕組みにすることと、すぐに試して続けるかどうかを判断できるシンプルな開発の進め方を重視したとしています。

打ち手

1. 2023年12月ごろからAWSでの評価を始め、パートナー（JMAS）の支援で、Amazon BedrockとAmazon Kendraを使った統合ナレッジ検索基盤を約3週間で構築する。
2. 普段使っている社内の情報共有基盤に文書を保存すると、自動で読み込んで検索できるようにし、業務の流れを変えない。
3. Kendraの検索側を複雑にせず、元データの変換と整理に力を注ぐ。
4. 2024年3月から本格的なトライアルを始め、DXコミュニティから80以上のテーマを出して実務に使う。

チャットで質問すると参照元と一緒に答えが返る仕組みは、どんな成果につながったのでしょうか。

結果

AWSの導入事例によると、エンジン事業の内規検索では、従来の情報共有基盤では探しにくかった内規をRAGのシステムにつなぎ、1人あたり月20分の検索時間を短縮したとしています。利用者は60数人に増え、全体で月1,200分程度の効果が出ているといいます。エネルギーシステム事業ではマニュアルや対応履歴の活用でカスタマーサービスの時間を月100分短縮し、エンジン開発事業でも過去の設計資料の活用で1人あたり月20分の効果が出ているとしています。

ここが効いた

• 現場のコミュニティからテーマを集め、内規検索のように効果を測りやすいテーマで成果を確かめた。
• 業務の流れを変えずに、いつもの保存場所の文書を自動で検索できるようにした。

支援：Amazon Kendra（Amazon Kendraの評判・口コミ）／出典：AWS導入事例：ヤンマーホールディングス株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例6：同じ質問が部署ごとに繰り返され、特定の社員に集中する。社内文書を検索して答えるチャットボットをSlackに置き、1週間で累計1,750分を削減｜ITサービス

状況

サンブリッジは、AWSやSalesforceなどのクラウドサービスを使って、企業のビジネスの分析から導入、運用までを支援する会社です。会社の成長とともに、社員の数と社内のドキュメントの量が増えていました。

壁

ドキュメントはクラウドストレージやファイルサーバーなどに分散し、アクセスの方法も保管場所も統一されていませんでした。部署やプロジェクトによってチャットツールが違い、問い合わせの窓口も複数あったため、同じような質問が部署ごとに何度も繰り返されていました。その結果、特定の社員に問い合わせが集中し、同じ回答を繰り返したり、最新の資料を探したりする作業に時間を取られていました。

仮説（編集部の読み解き）

事例のブログでは「なぜこの方法を選んだか」を担当者が直接語ってはいませんが、問い合わせの窓口を社員が毎日使っているSlackに1つにまとめ、回答の根拠になる社内文書を自動で探して示せば、特定の社員への集中と、資料探しの手間を同時に減らせると考えたと読み取れます。

打ち手

1. AWS Japanが主催する「生成AIコンテスト」に参加し、締め切りを決めて、検証から運用開始までを短期間で進める。
2. Amazon Bedrockの生成AIと、Amazon Kendraの検索を組み合わせ、約9,000件の社内文書をKendraに登録する。
3. 回答と一緒に根拠の文書のURLを示すRAGの仕組みにし、Slackから質問できるようにする。
4. 範囲を最小限に絞ってコア機能を作り、約80名を対象に本番環境でテストしながら精度を上げる。

2週間で作ったチャットボットは、最初の1週間でどれくらい使われたのでしょうか。

結果

AWSのブログによると、稼働から1週間で250回以上の問い合わせと回答がSlackでやりとりされたとしています。1回の問い合わせに平均7分程度かかっていたことから、1週間で対応業務を累計1,750分（約29時間）削減できたという試算が得られたといいます。回答の根拠となる文書のURLが自動で示されるため、回答の信頼性が上がり、「どこを見ればよいか」が分かることで、文書の管理意識の見直しにもつながったとしています。

ここが効いた

• 社員が毎日使うSlackを窓口にし、問い合わせを1か所に集めた。
• コンテストの締め切りを使って範囲を絞り、2週間で動くものを作ってから改善した。

支援：Amazon Kendra（Amazon Kendraの評判・口コミ）／出典：AWSブログ：株式会社サンブリッジ様の AWS 生成 AI 事例（2025年3月24日掲載）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：「資料探しにどれだけ時間を使っているか」を先に測っている

勝ちパターン2：資料の置き場所を変えずに、検索の仕組みだけを足している

• ダイヘンは、約200TBのデータをクラウドに移さず、オンプレミスのまま全文検索と生成AIを使えるようにしました。
• ヤンマーホールディングスは、いつもの情報共有基盤に保存した文書を、自動で検索の対象にしました。
• キオクシアは、ファイルサーバー、SharePoint、社内ポータルを、場所を変えずに一括で検索できるようにしました。

勝ちパターン3：ニーズの高い部署やテーマから始めて、利用を広げている

• ダイヘンは、顧客対応の多い事業部と、マニュアルをよく使う事業部から展開しました。
• セイコーエプソンは、1つの事業で手応えを得てから8事業に広げました。
• ヤンマーホールディングスは、内規検索など効果を測りやすいテーマで成果を確かめました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. 社員は、資料探しや「誰に聞けばいいか」を探すのに、1日・1か月にどれくらいの時間を使っていますか？（キオクシア、デンソー、セイコーエプソン）
2. 社内の資料は、どこに、どれくらいの量がありますか？クラウドに移さずに検索できる方法はありますか？（ダイヘン）
3. 見る権限を限るべき資料を、検索を広げる前に整理する手順はありますか？（セイコーエプソン）
4. 検索の画面を開く習慣を作る工夫（ショートカット、お知らせ、Slackの窓口など）はありますか？（キオクシア、サンブリッジ）
5. 同じ質問が特定の社員に集中していませんか？その質問は、社内の文書に答えがありますか？（サンブリッジ）
6. 最初に始める部署やテーマで、効果をどう測りますか？（ダイヘン、ヤンマーホールディングス）

エンタープライズサーチの成功事例についてよくある質問

エンタープライズサーチを入れると、何が一番変わりますか？

今回の事例では、資料探しの時間（キオクシア、デンソー、セイコーエプソン）、累計の業務時間（ダイヘン）、内規やマニュアルの検索の時間（ヤンマーホールディングス）、問い合わせ対応の時間（サンブリッジ）が変わっていました。どれが一番変わるかは、今どこで時間がかかっているかによります。

生成AIと組み合わせる必要はありますか？

6件のうち、キオクシア、デンソー、セイコーエプソンは全文検索だけで成果を出しています。ダイヘンは全文検索の後に生成AI連携を加え、利用を技術系以外の部署にも広げました。ヤンマーホールディングスとサンブリッジは、最初から生成AIと検索を組み合わせたチャットとして作っています。まず検索で資料が見つかる状態を作り、必要に応じて生成AIを足す進め方もあります。

中堅・中小企業の事例はありますか？

今回の6件では、サンブリッジが社員約80名を対象にテストを行った事例です。ほかは大企業の事例です。Fessのように無料で試せる製品や、Neuron ESのように月額のサブスクで小さく始められる製品もあります。

導入にはどれくらいの期間がかかりますか？

事例ページの記載では、ヤンマーホールディングスはシステムの構築を約3週間で終え、サンブリッジはチャットボットを2週間で作っています。全社への展開は、セイコーエプソンのように権限の整理をしながら、複数年かけて広げた例もあります。

プロに頼むなら｜エンタープライズサーチを比べる

自社に合うエンタープライズサーチを選ぶときは、検索したい資料の置き場所、生成AIとの連携、料金と導入の手間を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、エンタープライズサーチを比べた記事を公開しています。

• エンタープライズサーチおすすめ8選｜Neuron ES・QuickSolutionなどを検索対象・AI連携・料金で比較

今回の事例に登場したサービスの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Neuron ESの評判・口コミ（事例1 キオクシア、事例2 デンソー）
• QuickSolutionの評判・口コミ（事例3 ダイヘン、事例4 セイコーエプソン）
• Amazon Kendraの評判・口コミ（事例5 ヤンマーホールディングス、事例6 サンブリッジ）

課題の型ごとに、近い記事もあります。

• 社外からの問い合わせも減らしたい：FAQシステムの成功事例
• 社内のデータを分析にも使いたい：DWH（データウェアハウス）の成功事例

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：「エンタープライズサーチおすすめ8選」の記事に掲載したサービスの公式の事例ページ（AWSの公式ブログを含みます）を読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、実際の成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例、見込みの数字だけの事例は除外）。ほかの成功事例記事で紹介した顧客の事例は除き、1つのサービスから2件までとしました。Vertex AI Search（Agent Search）、Elastic、Fess、Coveoの公式ページでは、日本企業の顧客名と社内検索の成果の数字がそろった事例を今回は見つけられず、Gleanの事例は海外の企業が中心でした。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。キオクシアの「30分〜2時間」とデンソーの「月10時間以上」は、担当者の見立てと従業員へのヒアリングにもとづく数字です。ダイヘンの「月1,000万円相当」は、削減時間を人件費に換算した数字です。サンブリッジの1,750分は、1回の問い合わせを平均7分として計算した試算です。

出典

• Neuron ES キオクシア株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Neuron ES 株式会社デンソー様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• QuickSolution 事例：ダイヘン（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• QuickSolution 事例：セイコーエプソン（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• AWS導入事例：ヤンマーホールディングス株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• AWSブログ：株式会社サンブリッジ様の AWS 生成 AI 事例（2025年3月24日掲載）