ディープサーチとは？ AI搭載企業検索ガイド

Teamsは情報に溺れています。知識労働者は平均して1日に約1,200回もアプリを切り替えています。

つまり、毎日50分から1.8時間を費やして、文書やチャット、データベースをくまなく探して答えを見つけなければならないということです。

問題がおわかりでしょうか？重要な知識が、相互に連携しないシステムに断片化されています。従来の検索では点と点を接続できません。一致する単語を探し、リンクのリストを返すだけです。

登場：ディープサーチ。質問の背後にある意図を理解し、仕事全体にわたる関連概念を接続し、明確で実用的な回答を提示します。

以下では、ディープサーチの概念、チームの情報検索方法への変革、そして検索時間を削減し仕事推進に注力する方法を解説します。

ディープサーチとは？

ディープサーチは、高度なLLM検索エンジンと大規模言語モデルを活用し、質問の背後にある意味や意図を理解するAI搭載の企業検索アプローチです。

単なるキーワードの一致検索ではありません。人工知能を活用し、文脈や関係、概念を理解します。そして大規模な文書コレクションなど、接続されたデータソース全体から関連情報と重要な洞察を抽出します。

その重要性を理解するには、従来のキーワードベースの検索とディープサーチを比較すると分かりやすいでしょう。両者の違いは以下の通りです：

キーワード検索は探しているものが明確な場合に有効ですが、深層検索はそうでない場合に効果を発揮します。この違いは、仕事の質問のほとんどが明確で孤立したものではないことに起因します。例えば以下のようなものです：

これらの疑問を解決するには、文脈・経緯・解釈——つまりインテリジェント検索が必要です。意味理解技術により、ディープサーチは関連する議論・意思決定・文書を接続します。たとえ全く同じ言葉が使われていなくても。

それが「深さ」の真髄です。

実際の仕事上の質問を投げかけた瞬間に、この違いは明らかになります。例えば「アトラス発射のステータスは？」と尋ねると、ディープサーチは大規模言語モデルを活用して以下を理解します：

広範囲なツールの範囲をくまなく探す必要はありません。ディープサーチは高度なAIを活用し、それらの情報を単一の有用な回答へと接続します。

ディープサーチの仕組み

ディープサーチは、タスク、文書、会話、意思決定がどのように相互に関連しているかを理解します。具体的には、以下のことを意味します：

複雑な質問を分解する

ほとんどの仕事上の質問は多層的です。複数の目標、前提、そして隠れた追加質問を含んでいます。

「ベータテストのフィードバックを要約し、V2で優先すべき事項をまとめよ」といった質問を投げかけた場合、ディープサーチはこれを単一の検索クエリとして扱いません。

質問を構成要素に分解し、関連する情報源を見つけ出し、高度なAIを用いて最も意味のある情報を抽出します：

これにより、文書管理ワークフローが整っていても手動で検索する時間を節約できます。

📮 チームの足を引っ張っているのは仕事そのものではなく、終わりのない検索作業です

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複数の情報源から回答を集約する

業務の文脈は一つの場所に存在することは稀です。一つの意思決定が、ドキュメント、タスクのコメント、ミーティングの要約、チャットのフォローアップメッセージなどに分散している可能性があります。

従来の検索では個々の情報を個別に発見するだけで、それらを接続する作業はユーザー自身に委ねられていました。

ディープサーチがその仕事を代行します。接続されたあらゆるソース（ドキュメント、タスク、チャット、電子メール、さらにはリンクされているGoogle DriveやOneDriveファイルまで）から関連情報を取得します。

単に情報源のリストを提示するだけではありません。それらを読み込み、最も重要なポイントを特定し、検証可能な出典元への引用付きで、明確な言語で書かれた単一で一貫性のある回答へと統合します。連携したワークフローの実例はこちらでご覧ください。👇🏼

ディープサーチの活用シーン

企業AI検索のような深層検索ツールは、求める答えが単一のファイルに存在せず、チームの仕事そのものに織り込まれている場合に最も効果を発揮します。

ディープサーチの活用例には以下のようなものがあります 👇

1. 新入社員のオンボーディング

新しい役割に就いた最初の数週間は、情報の雪崩に襲われるような感覚に陥りがちです。新入社員に長大なリストを渡して、彼らが自分で点と点を接続することを祈る必要はありません。

彼らは簡単な調査質問を投げかけることができます。

ディープサーチは承認済みミーティングテンプレートを統合し、最近の成功したキックオフ例を強調表示し、過去に効果的だった議論からの助言を前面に押し出します。

🏅 その結果？ 新チームメンバーは、古いフォルダや二次的な説明ではなく、実際の結果から学ぶため、より迅速に業務に慣れることができます。

2. レビューの準備

業績評価は時に記憶力テストと化す。管理者は散らばったメモや記憶の片隅に残る成果、手元にある書類から数か月分の仕事を再構築しようとする。

ディープサーチがそれを変えます。マネージャーは次のような質問を投げかけられます：

システムはタスク、コメント、プロジェクト更新、ドキュメントからのシグナルを統合し、影響に関する根拠に基づいた要約を提示します。

🏅 結果： レビューはより公平で、証拠に基づいたものとなり、近接バイアスとの依存関係が大幅に低下します。

3. プロジェクト監査

例えば、製品発売から半年後に包括的なレポートを作成しているとします。問題は、重要な決定がなされた理由を誰も覚えていないことです。

監査が記憶に依存する場合、不備が生じる可能性が高い。ディープサーチは、タイムライン・依存関係・会話記録を横断してプロジェクトの意思決定の軌跡を再構築することで、こうした不備を補完します。

監査担当者やプロジェクトリーダーは次のような質問を投げかけられます：

ディープサーチは、タスク履歴、ステータス変更、コメント、関連文書から証拠を抽出し、プロジェクトが実際にどのように展開したかを示す。単なる要約ではなく、その全容を明らかにする。

🏅 結果： プロジェクト監査が事後説明から、将来の成果向上に活用できる証拠に基づく洞察へと移行します。

4. 過去の決定事項と背景情報の検索

チームは往々にして「何が」決定されたかは覚えていても、「なぜ」決定されたかを忘れてしまいます。数か月後に疑問が再浮上した際、その背景はミーティングメモやコメント、会話の中に埋もれてしまっているのです。

ディープサーチを活用すれば、次のような質問が可能です：

これにより、意思決定の経緯のビューを一元的に把握できます。

🏅 結果： チームとリサーチアナリストが最新情報をもとに自信を持って前進します。

ディープサーチ vs. ディープリサーチ

ディープサーチはしばしばディープリサーチと混同されます。

確かにどちらもAIに依存していますが、解決する課題は大きく異なります。主な違いは以下の通りです👇

要するに、深い検索は既知の情報を提供するため、事実を探す時間を無駄にしません。深い調査は、自社データとオンラインデータソースの両方を活用して、次に何をやることかを導き出す手助けをします。

ClickUpでディープサーチを活用する方法

ディープサーチの能力を理解した今、次の疑問はこうです：ワークフローにどう組み込むか？

オンオフするだけでは不十分です。チームが既に使用するツール群に組み込まれた時、真価を発揮します。プロジェクト、文書、会話、目標がすべて集約される場所で。

登場：世界初の統合型AIワークスペース、ClickUp。

AI検索を仕事の隅々まで統合し、ワークスペースを離れることなく回答を見つけ、即座に行動に移せるようにします。すべての仕事を単一プラットフォームに集約することで、不要な仕事の拡散を解消します。

以下でその方法をご紹介します 👀

仕事の隅々まで検索する

ClickUpの企業検索は、チームが扱うすべての情報から答えを引き出すよう設計されています。

以下の情報を横断検索します：

インデックス化される内容はアクセス権限に依存します。接続を設定するユーザーが接続ツール内のデータを閲覧可能であり、かつサポート対象のオブジェクトタイプである場合、そのデータは検索可能になります。これにより、検索結果の正確性、許可の認識、関連性が保証されます。

これがあなたの仕事を楽にする方法です。😎

すべての仕事がClickUpに集約されているため、エンタープライズ検索はワークスペース全体にわたる深い検索とリアルタイムの可視性を提供します。

活用方法はこちら 👇

次に、以下のアクションも実行できます 👇

質問に対して文脈豊かな回答を得る

ClickUp Brainは、ワークフローに直接知能を組み込むことでAIの拡散を解消するために構築されました。

このコンテキストAIは、あなたの仕事、ツール、企業データ、そして状況を理解します。

BrainGPTに「このプロジェクトの進捗を阻んでいる要因は何か？」と尋ねると、実際のタスク、関連データ、依存関係、所有者に関連付けられた障害要因が提示されます。

複雑なマルチデータソースデータを分析する

Brainは複数の外部AIモデルとデータソースを統合し、オーケストレーション層として機能します。

ChatGPT、Claude、Gemini、そして様々なドライブを飛び回って異なる機能にアクセスする必要はありません。タスクに適したモデルを自動的に選択し、すべての応答をワークスペースのデータに基づいて生成します。

音声による検索を実行する

特にミーティング中や仕事の確認中にアイデアが浮かんだ時など、検索において入力が常に最速の方法とは限りません。

ClickUpの「Talk to Text」機能を使えば、作業のフローを中断することなく、音声でテキスト検索を実行したり質問したりできます。

自然な言葉で話しかけるだけで、BrainGPTが文脈を認識したクエリに変換し、タスク、ドキュメント、会話、関連データ全体を検索します。

チームのためのディープサーチベストプラクティスガイド

企業AI検索を最大限に活用するには、以下のベストプラクティスに従ってください ⭐

1. 適切な質問に集中する

大規模な作業スペースで大量のデータが存在する場合や、複雑な複数ステップの検索において、ディープサーチは最大の効果を発揮します。単一のファイルが必要な場合や、場所を特定した単純な質問がある場合は、標準のAIプロンプトや場所フィルターを使用する方が迅速です。

深い検索は、意思決定・更新・結果が実際の仕事現場で記録される場合に最も効果を発揮します。記録システムの透明性が高ければ高いほど、得られる回答の精度も向上します。

2. 自然な質問を投げかける

その仕事に詳しいチームメンバーに尋ねるように、検索を組み立てましょう。

❌ 「第3四半期予算」と入力する

✅ 「マーケティングチームの第3四半期予算再配分の背景にある3つの理由は何でしたか？」を試してみてください

提供される文脈が多ければ多いほど、より良い回答が得られます。

3. フォローアップを実行する

ディープサーチが提案する追跡質問を活用しましょう。検索を最初からやり直すことなく絞り込めるため、より深く掘り下げ、全体像を把握できます。

4. 検証し、行動する

ディープサーチが抽出する情報源を確認し、関連性と正確性を確保しましょう。その後、タスク作成、ドキュメント作成、メモ作成といったアクションでインサイトを活用してください。

5. 除外条件を指定する

不要な情報がある場合は、Deep Searchに無視するよう指示してください。

6. 出力フォーマットについてメンションする

リスト、要約、優先順位付けが必要な場合は、その旨を明示してください。例えば「プロジェクトにおける重大度順に上位5つのリスクを列挙せよ」といった指示が該当します。これにより時間を節約でき、検索結果に基づく行動が容易になります。

7. 長文コンテンツを要約する

結果に長い文書やスレッドが含まれる場合は、ClickUp BrainGPTに要約を依頼しましょう。これにより時間を節約でき、重要な詳細を見逃すこともなく、すべてを自分で読む代わりに仕事に集中できます。

🔔 親切なリマインダー：ワークスペース全体を深く検索する必要は必ずしもありません。

ClickUpでは、特定の仕事に関連する質問がある場合、タスク、ドキュメント、コメント、スペース内など、どこからでもAIを活用できます。この位置情報連動型AIは、表示中のアイテムに質問の範囲を自動的に限定するため、回答が的を射たものとなり、より迅速に得られます。

以下の場合に活用してください：

• タスクを確認中であり、その履歴や障害要因に関する背景情報を必要としています
• ドキュメント内で確認や要約が必要な場合
• 特定のプロジェクトに関連する洞察を求めているのであって、ワークスペース全体に関するものではない

ディープサーチはワークスペース横断的な発見を支援します。場所ベースのAIは、文脈が既に明確で、単に答えが必要な場合に効果的です。

考慮すべきディープサーチのリミット

以下に、注意すべきディープサーチのリミットをいくつか挙げます：

1. 適切なアクセス許可

ClickUp Enterprise AI Searchは、アクセス許可のある情報のみを表示します。プライベートフォルダ、スペース、接続アプリは、アクセスを許可しない限り表示されません。これによりデータは安全に保たれますが、制限区域にある回答は表示されない場合があります。

2. データ品質

ディープサーチは整理されたファイルやフォルダでのみ機能します。つまり、未接続のツールやローカルファイル、会話内に存在する「サイレントデータ」を読み取れません。未タイトルのタスク、曖昧なドキュメント、チャットに埋もれた意思決定も、ディープサーチが点と点を接続する妨げとなります。

3. 人間の判断が必要

ディープサーチはナレッジベース検索を実行し、情報源を表示し、接続を提案しますが、意思決定は行いません。結果の解釈とそれに基づく行動は、依然としてあなたとチームが担う責任です。

4. クエリ範囲とパフォーマンス

複雑なクエリは、ディープサーチが深くスキャンするため時間がかかる場合があります。ブランドアイデンティティに関するすべてを要約する作業は、あるチームの今週の優先度を確認するよりも時間がかかります。素早い検索には、標準検索やAIチャットの方が速い選択肢となるでしょう。

5. 情報源の検証

AIは時に、もっともらしいが誤った情報を生成することがあります。ClickUp Deep Searchは、回答をワークスペースに紐付け、ソースリンクを表示することでこのリスクを軽減します。ただし、情報の正確性を確保するため、常にこれらのソースを確認してください。

ディープサーチの未来

ディープサーチは既にチームの情報検索方法を変革していますが、これは始まりに過ぎません。今後の展開は以下の通りです：

1. 予測性と文脈認識能力を高める

ディープサーチはあなたの役割、タスク、カレンダー、プロジェクトのフェーズを理解します。関連ドキュメントを見つけ出し、過去の決定事項をリマインダーし、問題化する前に潜在的な衝突を警告します。

2. 回答の発見とレポート作成の自動化

過去の類似案件に基づいてプロジェクト概要を自動生成したり、タスク更新・チャットの感情分析・文書変更から週次ステータスレポートを作成したり、これらすべてを単一のプロンプトで実現できます。

3. 単なる回答ではなく、トリガーとしてアクションを促す

深層検索は、関連性の高い結果を表示するだけでなく、アクションの提案を開始する可能性があります。例えば、滞っているクライアント承認をフラグ付けし、リマインダー送信の提案、タイムラインの調整、ワンクリックでチームへの通知を実行できるでしょう。

4. あらゆる役割に合わせた知識のパーソナライズ

汎用検索バーとは異なり、ディープサーチはあなたとチームの行動パターンを学習し、あなただけが重要と考える知識を提供します。例えば、マーケターであれば、新しいキャンペーンのパフォーマンスデータに注目を促すかもしれません。

5. プラットフォームやチームを超えた仕事連携を実現する

ディープサーチは複数のプラットフォームや認可されたワークスペースを横断して機能するため、情報がどこに存在していても適切な情報を簡単に見つけられます。

ClickUp Deep Searchで仕事に隠れた答えを見つけ出す

仕事中の情報検索が、あなたのペースを落とす必要はありません。

生産性の低下と意思決定の遅れは、サイロ化された情報と断片化した文脈がもたらす副産物です。

ClickUpの企業検索は、文脈や複雑なタスク、実際の仕事における知識のフローを理解します。チームがフォルダやチャット、ダッシュボードをくまなく探す必要はなく、タスクやドキュメント、会話、連携ツールに基づいた回答を提示します。

仕事資料をくまなく探す作業から解放され、必要な情報を直接尋ねられるようになりたいなら、今すぐClickUpに無料で登録しましょう。仕事資料に既に隠されている答えを見つけ出せます。