Copilot導入企業の87.5%が直面する「情報分散」の壁を破る！横断検索AIへの期待と開発者が今すべきこと
Copilot導入企業の87.5%が直面する「情報分散」の壁を破る！横断検索AIへの期待と開発者が今すべきこと
皆さん、こんにちは！Web制作とAI開発の現場で日々奮闘しているエンジニアの皆さん、お疲れ様です。今回は、CopilotやMicrosoft 365（M365）の導入が進む中で、多くの企業が直面している「情報分散」という課題と、それを解決するカギとなる「横断検索AI」への期待について、双日テックイノベーションの興味深い調査結果を元に深掘りしていきます。
双日テックイノベーションが2026年9月15日に公開した「Copilot・M365活用と社内情報活用に関する実態調査」によると、Copilot・M365導入企業の78.0％が社内情報の検索・活用を「カバーできている」と回答しています。これは、現行の環境でも必要な情報を一定程度検索・活用できると評価されていることを示しています。しかし、その一方で、87.5％もの企業が業務に必要な情報がM365内外の複数システムに分散していることを課題に感じているという結果が出ています。
そして、さらに注目すべきは、Copilotに加えてM365外のシステムにある社内情報も横断的に検索・活用できるAI環境があれば、自社のAI活用が広がると回答した企業が96.2％に達した点です。これは、単なる情報検索の効率化に留まらず、AI活用の可能性を広げる上で、情報の横断的な検索・活用がいかに重要視されているかを示しています。
何ができるのか：バラバラな情報をAIで一つに
この調査結果から、私たちが今、そしてこれから取り組むべき方向性が見えてきます。それは、まさに「横断検索AI」の実現です。具体的に何ができるようになるのか、考えてみましょう。
- M365内外の情報を一元的に検索・活用：Outlookのメール、Teamsのチャット履歴、SharePointのドキュメント、そしてM365外のファイルサーバーや各種SaaSツールに散らばった情報も、一つのAIインターフェースから検索できるようになります。
- 情報の関連付けと文脈理解：単なるキーワード検索ではなく、AIが情報の意味や文脈を理解し、関連性の高い情報を提示できるようになります。例えば、あるプロジェクトについて質問すれば、関連する会議議事録、顧客とのメール履歴、開発コードの断片などをまとめて提示してくれる、といった具合です。
- 業務プロセスの効率化とAI活用促進：必要な情報に素早くアクセスできるようになることで、資料作成、問い合わせ対応、意思決定などの業務が大幅に効率化されます。また、情報探索の負荷が軽減されることで、生成AIをより創造的な業務や高度な分析に活用する余地が広がります。
どう使えるのか（具体例）：開発現場の「あれどこだっけ？」を解消
では、具体的な開発現場やWeb制作の現場で、この横断検索AIがどのように役立つかを見ていきましょう。
- 過去プロジェクトの知見活用：例えば、新しい機能開発で過去に似たような実装があったはずだけど、どのプロジェクトのどのドキュメントにあったか分からない…といった経験はありませんか？横断検索AIがあれば、「〇〇機能の過去実装例」と問い合わせるだけで、関連する設計書、コードスニペット、議事録などが一括で提示されます。
- 顧客からの問い合わせ対応の迅速化：Webサイトの不具合や機能に関する問い合わせがあった際、顧客からのメール、社内チャットでの議論、開発チケット、FAQドキュメントなど、複数の情報源から必要な情報を素早く収集し、的確な回答を作成できます。
- 新メンバーのオンボーディング効率化：新しくチームに加わったメンバーが、プロジェクトの背景や既存システムの仕様を学ぶ際に、散らばった情報を自力で探すのは大変です。横断検索AIを使えば、「〇〇システムの概要」と尋ねるだけで、必要なドキュメントや関係者情報などが体系的に提供され、早期の戦力化を支援します。
- 技術選定や問題解決の加速：特定の技術スタックに関する情報や、過去に発生したバグとその解決策を探す際に、開発Wiki、GitHubのIssue、社内フォーラムなど、様々な場所に分散した情報を横断的に検索し、最適な解決策を見つけ出す時間を短縮できます。
試すならどこから始めるか：まずは既存環境の把握から
この横断検索AIを実現するためには、私たち開発者が果たすべき役割は非常に大きいと言えるでしょう。では、どこから手をつければ良いのでしょうか？
- 既存の情報ソースの棚卸し：まずは、自社にどのような情報ソースが、どのシステムに存在しているかを洗い出すことから始めましょう。M365内のSharePoint、OneDrive、Teamsだけでなく、Gitリポジトリ、Confluence、Jira、各種SaaSなど、業務で利用している全ての情報源をリストアップします。
- 情報の構造化と標準化の検討：横断検索AIの精度を高めるためには、情報の構造化が不可欠です。可能な範囲でドキュメントのテンプレート化や、タグ付け、メタデータ付与のルールを検討し、情報の品質を向上させましょう。
- 既存AIツールの連携可能性の調査：CopilotやM365を導入している企業であれば、それらのAIが外部システムとどのように連携できるのか、APIやコネクタの提供状況を調査します。既存のツールを最大限に活用しつつ、不足する部分を補う形で連携基盤を構築していくのが現実的です。
- スモールスタートでのPoC：いきなり全社的な横断検索AIを構築するのはハードルが高いです。まずは特定の部署やプロジェクトに限定して、小規模なPoC（概念実証）を実施し、効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチがおすすめです。例えば、GitHubとConfluenceの情報を横断検索できるAIアシスタントを開発してみる、などです。
情報が分散しているという課題は、多くの企業が抱える共通の悩みです。しかし、この課題をAIの力で解決できれば、業務効率化だけでなく、企業の競争力向上にも大きく貢献できるはずです。私たち開発者がこのニーズに応え、新たな価値を創造していくチャンスが今、目の前に広がっています。ぜひ、皆さんの現場で横断検索AIの可能性を探ってみてください！
