社内の文書から根拠を示して答えるナレッジ検索基盤「JAPAN AI Search 3.0」の提供を開始

JAPAN AI株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：工藤 智昭、以下JAPAN AI）は、JAPAN AIのナレッジ検索基盤「JAPAN AI Search 3.0」を、2026年10月19日（月）より提供を開始いたしました。「JAPAN AI Search 3.0」は、SlackやChatwork、Google ドライブ、SharePoint、Boxなどに散らばった社内文書から根拠となる箇所を探し、出典を付けて答えます。根拠が見つからないときは推測で答えず、「見つからない」と回答する設計です。

また「JAPAN AI Search 3.0」を用いて実施した企業向けRAG（社内文書を検索してAIが回答する技術）の公開ベンチマーク「EnterpriseRAG-Bench」※1では、当社計測で100点満点中88.36点※2を記録しました。本スコアは、同ベンチマークの公開リーダーボード（2026年10月17日時点、掲載31システム）に当てはめると3位に相当します。

【ベンチマーク結果】

EnterpriseRAG-Benchについて
EnterpriseRAG-Benchは、Onyx社が公開している企業向けRAGのベンチマークです。架空の企業のSlackやメール、Google ドライブなど9種類のサービスに保存された約51万件の英語の社内文書をもとに500問に答え、その回答を正しさと過不足の観点から100点満点で採点します。問題、文書、採点方法は公開されています。

総合スコア

同じリーダーボードに掲載されている大手4社の検索サービスは、41.87〜61.03点です（回答を作るAIモデルなどの条件はシステムごとに異なり、同じ条件での比較ではありません）※1。

誤答と無回答の割合
文書内に答えがある480問に対し、正しく答えられなかった割合（誤答または無回答）は9.03%でした※2。同じリーダーボードの公開データを基に当社が算出した割合は、大手4社の検索サービスでは31.46〜50.62%、掲載順位の上位3システム（Flexor.ai、CDL、Mixedbread）では7.29〜10.62%でした※1。文書内に答えがない20問については、3回の計測のすべてで、「見つからない」と回答しました。

計測条件

• 計測対象：JAPAN AI Search 3.0

• 掲載条件：提供開始時の本番のJAPAN AI Search 3.0が、計測した構成と同じであること

  • ①データ連携・ファイル登録で取り込む文書に、出典の情報（サービス名・保存場所・タイトル・日付・作成者）が付与されること 

  • ②ハイブリッド検索が3.0の標準機能として有効であること 

  • ③AIエージェントへの指示が計測時と同じ内容であること

  • ④リランクの高精度モデルが標準で有効であること 

  • ⑤「回答の詳しさ」を画面上で選択できること

• 取り込んだ情報：文書の本文と、ベンチマークのデータに含まれるメタデータ（取り込み元、保存場所、タイトル、日付、作成者）

• 回答モデル：OpenAIのGPT-6.1 Sol（推論の強さ・回答の詳しさとも「高」に設定）

【JAPAN AI Search 3.0の機能と導入】

主な機能

JAPAN AI Search 3.0は、以下のように調べて答えるよう設計しています。

• 言い回しが異なっても、型番ひとつでも探せる

  意味の近さと語句の一致の両方で探す「ハイブリッド検索」で文書を探し、高精度のAIモデルで検索結果をを組み合わせます。「出張の宿泊費」と「旅費規程」のように言い回しが異なる情報や、「A-1234」のような型番を含む仕様書を探します。【掲載条件の②④】

• 条件に合わない文書は使わず、AIエージェントが調べ直す

  見つけた文書を、質問にある取引先や製品、日付などの条件と照らし合わせ、条件に合わない場合は、検索語や検索条件を見直して調べ直します。文書が参照する規程や手順書についても原文を探して確認し、原文が見つからない場合は、チャットや報告にもとづく回答であることを明記します。【掲載条件の③】

• 根拠となる文ごとに出典と発言者を示す

  根拠に基づく文ごとに出典を付け、元の文書を確認できるようにします。チャットや会議の記録を根拠とする場合は発言者を示し、誰が述べたかと、記録にあればどこで述べたかも示します。【掲載条件の①③】

• 文書の日付や承認状況を確認し、食い違うを整理する

  作成日・更新日や、文書に記載された承認状況を比較し、新しい情報や正式な文書を優先して整理します。古い内容を示す場合は、どの文書の情報かを明記します。【掲載条件の①③】

• 根拠が見つからない場合は、推測で答えない

  「見つからない」と回答する前に、質問に最も近い文書の本文を確認し、言葉を変えて再検索します。【掲載条件の③】

図表や図面、画像を含む文書

写真などの画像ファイルは、追加の設定なしで検索できます。スキャンしたPDFや、PDFに含まれる図表・図面の内容も、AI-OCR（AIによる文字・図表の読み取り）をオンにすると検索対象になります。いずれも、データ連携で取り込んだファイルに対応しています。AI-OCRは、読み取ったページ数に応じてクレジットを消費します※3。

AI-OCRだけでは読み取りにくい、社内独自の記号や書式が多い図面・帳票には、JAPAN AIのFDE（Forward Deployed Engineer）※4が個別に対応します。お客さまの現場に入り、文書に合わせて読み取り方を調整するほか、ご相談に応じて、寸法や工程など指定項目で絞り込む検索や、読み取りに確信が持てない図面を担当者の確認に回す仕組みも組み込みます。

社内データとの連携

ファイルのアップロードのほか、10種類以上のサービスから文書を取り込めます。AIエージェントに依頼して、WebページのURLや、エージェントが扱えるファイルを検索の対象（データセット）に登録することもできます。

活用例

• 製造業の技術部門で、型番や図面番号から過去の仕様書や不具合報告を探す

• 管理部門で、就業規則や経費規程に関する社員からの問い合わせに、根拠の条文を示して答える

提供概要

• 提供開始日：2026年10月19日（月）

• 対象：エンタープライズ向けの3つのプランをご利用のお客さま。ご希望のお客さまから順次ご利用いただけます。

• ご利用中のお客さま：取り込み済みの文書は、引き続きそのまま検索できます。JAPAN AI Search 3.0の新しい検索機能（ハイブリッド検索や出典の情報を使った検索）をご利用いただくには、文書の再取り込みが必要です。移行のご相談は、担当のカスタマーサクセスまでご連絡ください。

• データの保存先：JAPAN AI Search 3.0では、検索用のデータを国内（東京）のデータセンターに保存します※5。

• 料金：追加の月額料金はかかりません（ご契約中のプランでご利用いただけます）。ご利用の内容に応じてクレジットを消費します※3。

お問い合わせ・お申し込みは以下のフォームからご連絡ください。

https://japan-ai.co.jp/contact/

※1 EnterpriseRAG-Bench（データセット v1.0.0）は、Onyx社が公開する企業向けRAGのベンチマークです（リーダーボード：https://huggingface.co/spaces/onyx-dot-app/EnterpriseRAG-Bench-Leaderboard）。他社の値は2026年10月17日時点の掲載値と、その公開データから当社が算出した値で、各社サービスを最適に設定した場合の性能を示すものではありません。回答を作るAIモデルなどの条件はシステムごとに異なり、同じ条件での比較ではありません。

※2 当社計測（2026年10月17日、3回の平均）です。リーダーボードへの提出は行っておらず、Onyx社による検証・推奨・認定も受けていません。回答モデルなどの設定により結果は変わります。

※3 消費するクレジットは料金表をご覧ください。

※4 FDEによる個別対応は、別途ご契約の有償サービスです。効果は文書により異なります。

※5 AIによる処理には外部のサービスを利用しており、国外で処理され、一定期間保存される場合があります。

※ 記載の会社名・製品名は、各社の商標または登録商標です。

JAPAN AIについて

JAPAN AI株式会社は「AIで持続可能な未来の社会を創る」をPurposeに掲げ、企業の業務における生成AI活用を支援し、AIソリューションの開発・運用を通じて、多様な業界や産業の業務効率化と生産性向上を推進しています。

社名：JAPAN AI株式会社

代表者：代表取締役社長 工藤 智昭

本社：東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階

設立：2023年4月

事業内容：人工知能の研究開発、人工知能に関するコンサルティングサービス

URL：https://japan-ai.co.jp/