Teamsは情報に埋もれています。平均的なナレッジワーカーは、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分近くから1.8時間もの時間を費やして、文書やチャット、データベースの中から答えを探し回っていることになります。
問題点がわかりますか？重要な知識は、相互に連携していないシステムに断片化されています。従来の検索では、それらの点を接続することはできません。一致する単語を検索し、リンクのリストを表示するだけです。
そこで登場するのが「ディープサーチ」です。この機能は、質問の意図を理解し、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、ディープサーチとは何か、それがチームの情報検索の在り方をどのように変えるのか、そして検索に費やす時間を減らし、仕事を進展させることに時間を割けるようになる方法についてご紹介します。
「ディープサーチ」とは？
ディープサーチとは、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を活用した企業検索の手法です。
単にキーワードを個別に照合するだけではありません。人工知能を活用して、文脈やリレーションシップ、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、関連する情報や重要な洞察を抽出します。
その重要性を理解するには、ディープサーチと従来のキーワードベースの検索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：
| 機能 | 従来の キーワード 検索 | AIを活用したディープサーチ |
| 検索方法 | キーワードやフレーズと完全に一致する検索結果 | 検索意図、文脈、意味を理解します |
| 検索結果 | キーワードが含まれるリンク／ファイルのリスト | 引用元を明記した回答をまとめて提示します |
| 文脈の理解 | 低。検索は個別に処理される | 高。プロジェクト、人物、会話の文脈を理解している |
| 曖昧性の処理 | 不適切。「Apple」は果物の名前でもあれば、企業の名前でもあります。 | 強力。ユーザーの役割や最近の活動から意味を推測します |
| クエリの複雑さ | 単純な事実確認に最適 | 複雑で複数の要素を含む質問にも最適 |
| 学習 | 同じクエリに対して同じ結果を返します | 使用とフィードバックによって精度が向上します |
キーワード検索は、探しているものが正確にわかっている場合には有効ですが、ディープ検索は、それがわからない場合に威力を発揮します。この違いが生じるのは、仕事の質問の多くが、明確で孤立したものではないからです。例えば、次のような質問が挙げられます：
- 「このプロジェクトについては、どのような決定がなされたのでしょうか？」
- 「なぜタイムラインを変更したのですか？」
- 「このタスクの進捗を妨げているものは何でしょうか？」
- 「この問題をすでに解決した人はいますか？」
こうした疑問に答えるには、文脈、経緯、そして解釈、つまり「インテリジェント検索」が必要です。セマンティック理解により、たとえまったく同じ言葉が使われていなくても、関連する議論、意思決定、文書を接続する深い検索が可能になります。
それこそが、このツールを「深みのある」ものにしているのです。
この違いは、実際の仕事上の質問を投げかけた瞬間に明らかになります。例えば、「Atlasのステータスはどうなっているか？」と尋ねると、ディープサーチは大型言語モデルを活用して、その質問の意図を理解し、次のように回答します：
- 「Atlas」はプロジェクト名であり、マップ集ではありません
- 「ステータス」とは、おそらく現在のフェーズ、障害要因、および次のマイルストーンを指すものと思われます。
- 答えは、タスク、タイムライン、最近のコメント、目標ドキュメントなど、さまざまな場所に散在しています。
「ディープサーチ」は、ユーザーがさまざまなツールの範囲をくまなく探しまわる必要をなくし、高度なAIを活用してそれらのシグナルを接続し、単一の有用な回答として提示します。
⚡テンプレートアーカイブ：WordおよびClickUp用のFreeナレッジベーステンプレート
ディープサーチの仕組み
ディープサーチは、タスク、ドキュメント、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、次のようなことが可能です：
複雑な質問を分解する
仕事上の質問の多くは多層的です。そこには複数の目標や前提、そして隠れた追問が含まれています。
「ベータテストのフィードバックと、V2で優先すべき事項を要約してください」といった質問をした場合、ディープサーチはこれを単一の検索として扱いません。
この機能は、質問をその構成要素に分解し、関連する情報源を見つけ出し、高度なAIを活用して最も有意義な情報を抽出します：
- 「ベータ」というタグが付いた、関連するフィードバック文書、アンケート結果、コメントをすべて見つけましょう。
- 共通するテーマ、感情、改善案を特定する
- V2の製品ロードマップおよびスプリントプランと照らし合わせて確認してください。
- これら2つを織り交ぜて、「寄せられた声」と「やること」の要約を作成しましょう。
これにより、たとえ整然とした文書管理ワークフローが整備されていたとしても、手作業での検索に費やす時間を節約できます。
💡 プロのヒント： 検索クエリは具体的に設定しましょう。「プロジェクトの最新情報」ではなく、「今週、デザインチームはどのような障害を報告したか？」と尋ねてみてください。文脈を明確にするほど、より良い結果が得られます。
📮 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なのです
従業員は1日のうち30％近くを、さまざまなツールを横断して検索することに費やしています。ClickUp BrainGPTの企業検索が、タスク、ドキュメント、コメント、アプリから情報を一か所に集約し、チームがより迅速に仕事に取り掛かれるようにする方法をご確認ください。
さまざまな情報源から答えをまとめて集約する
仕事の文脈が1か所にまとまっていることはめったにありません。1つの意思決定に関する情報が、ドキュメント、タスクのコメント、ミーティングの議事録、チャットでのフォローアップメッセージなどに分散していることもあります。
従来の検索では、各情報を個別に検索するだけで、それらを接続する作業はユーザー自身に委ねられてしまいます。
「ディープサーチ」がその仕事をします。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のファイルに至るまで、接続されたあらゆる情報源から関連情報を抽出します。
また、単に情報源をリスト化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、明確な言葉で書かれた一貫性のある回答にまとめ上げます。さらに、検証のために元のコンテンツへの引用も記載されます。連携したワークフローの実際の動作はこちらでご覧ください。👇🏼
🔔 リマインダー： ディープ検索の性能は、データの質に左右されます。古い文書や重複データ、整理されていないデータがあると、検索結果も散らかったものになってしまいます。定期的なコンテンツ監査と、適切に設定されたナレッジマネジメントソフトウェアこそが、検索を有効なものにするのです。
💟 おまけ：AI企業検索の代表的な活用事例
ディープ検索の活用例
「Enterprise AI Search」のようなディープサーチツールは、求めている答えが単一のファイルにはなく、チームの仕事の隅々にまで織り込まれている場合に、その真価を発揮します。
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. 新入社員の研修
新しい役割に就いて最初の数週間は、まるで情報の雪崩に襲われているような感覚になるものです。新入社員に大量のリンクリストを渡して、彼らが自分で点と点を接続してくれることを祈る必要はありません。
ユーザーは簡単な調査質問を投げかけることができます。
📌 例： クライアントとのキックオフミーティングを円滑に進めるためのベストプラクティスとは何でしょうか？
ディープサーチは、承認済みの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の例を強調表示するとともに、過去の議論の中で効果的だった点に関するアドバイスを前面に引き出します。
🏅 その結果？ 新メンバーは、時代遅れのフォルダや他人からの説明ではなく、実際の成果から学ぶことができるため、より早く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、時に記憶力のテストのようになってしまいがちです。マネージャーは、散在するメモや、かすかに記憶に残っている成果、手元にある資料などを頼りに、数ヶ月にわたる仕事の内容を再構築しようとします。
ディープサーチなら、その状況を一変させます。マネージャーは次のような質問を投げかけることができます：
- この人は前四半期にどのような重要な貢献をしたのでしょうか？
- 彼らはどのようなプロジェクトを主導したり、停滞を解消したりしたのでしょうか？
- タスクやディスカッションを通じて、どのようなフィードバックが寄せられたのでしょうか？
このシステムは、タスク、コメント、プロジェクトの進捗情報、ドキュメントからのシグナルを統合し、根拠に基づいた影響の要約を提示します。
🏅 結果： レビューはより公平で、証拠に基づいたものとなり、最新性バイアスとの依存関係が大幅に低減します。
👀 ご存知でしたか？情報検索に関する科学的研究によると、人々は「正しい」検索の仕方が分からないため、同じクエリを何度も言い換えてしまうことが分かっています。検索意図を解釈するシステムを導入すれば、こうした試行錯誤を減らすことができます。
3. プロジェクト監査
例えば、製品発売から6か月後に包括的なレポートを作成しているとしましょう。問題は、重要な決定がなぜ下されたのか、誰も覚えていないということです。
監査が記憶に頼ると、情報に抜けが生じがちです。ディープサーチは、タイムライン、依存関係、会話の履歴を横断してプロジェクトの意思決定の経緯を再構築することで、そうした抜けを埋めます。
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ることができます：
- 範囲の変更はどこで行われ、誰が承認したのか？
- どの依存関係が遅延や手戻りの原因となったのか？
- 特定されたものの、対策が講じられなかったリスクにはどのようなものがありますか？
ディープサーチは、タスク履歴、ステータスの変更、コメント、関連文書から証拠情報を抽出し、プロジェクトが単に要約された姿だけでなく、実際にどのように進行したかを可視化します。
🏅 結果： プロジェクト監査が、事後的な説明から、チームが今後の成果向上に活用できる証拠に基づいた知見へと変化しました。
💟 おまけ：他の企業検索ソフトウェアも検討したいという方のために、私たちが事前に調査を完了しました。👇
4. 過去の決定事項や背景情報の検索
チームは、何が決定されたかは覚えていても、なぜそう決定されたかを忘れてしまうことがよくあります。数ヶ月後に同じ質問が再浮上した際、その背景情報はミーティングのメモやコメント、会話の中に埋もれてしまっています。
ディープサーチを使えば、次のような質問をすることができます：
- なぜこのアプローチを選んだのか？
- どのような代替案が検討されましたか？
- 最終決定を承認したのは誰ですか？
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るようになります。
🏅 結果： チームやリサーチアナリストは、最新の情報をもとに自信を持って業務を進めることができます。
👀 ご存知でしたか？ フォレスター社の調査によると、従業員は週の労働時間の最大30％を情報の検索に費やしていることが明らかになりました。ディープサーチは、この生産性の低下という課題に直接対処します。
「ディープサーチ」対「ディープリサーチ」
「ディープサーチ」は、「ディープリサーチ」と混同されがちです。
確かに、どちらもAIを活用していますが、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 👇
| Aspect | ディープサーチ | 詳細な調査 |
| 目標 | 接続されたアプリやドキュメントから情報を抽出し、すでに把握されている情報を明確に把握できるようにします。 | トピックを深く掘り下げ、自社のデータと外部のコンテキストの両方を基に、新しいアイデア、戦略、またはプランを立案しましょう。 |
| 主な質問 | 「Xについて、すでにどのような情報があるだろうか？」 | 「Xについては何をやることか？」あるいは「Xにはどのような影響があるか？」 |
| ユーザーの考え方 | 特定の答えや、既知のデータの要約を知りたい場合 | 意見をまとめたり、次のステップのプランを立てたり、新しいアプローチを考え出したりしたい場合 |
| 例 | 「レポートによると、前四半期の顧客離れの主な原因は3つ何でしたか？」 | 「市場の動向と当社の解約データに基づき、来四半期はどのような新たな顧客維持戦略を試すべきでしょうか？」 |
| 出力 | 実際の文書、メモ、レポートを直接指し示し、情報の出所を正確に示す明確な回答 | 社内データと外部のコンテキストを組み合わせ、次のアクションを提案する、要約文、アイデアリスト、またはプラン |
| 情報の範囲 | ご利用は、ご自身のワークスペースおよびSalesforceなどのリンクされているアプリに限定されます | 社内データに加え、AIの広範な知識や公開情報を活用して、新たな可能性を提案します |
| 用途 | プロジェクトの状況を把握する 文書化されたプロセスを探す レポート用の証拠をまとめる 過去の仕事に関する事実確認の質問に答える | キャンペーンのアイデアをブレインストーミングする 戦略計画の各セクションを起草する 検証のための仮説を立てる 新たな市場機会を見つける |
要するに、ディープサーチはすでに知っている情報を引き出してくれるため、事実を探すのに時間を無駄にすることはありません。ディープリサーチは、自社のデータとオンライン情報源の両方を活用して、次に何をやることかを判断するのに役立ちます。
📮 ClickUpインサイト： 回答者の半数以上が、毎日3つ以上のツールで入力作業を行っており、「アプリの乱立」や散在したワークフローに悩まされています。
生産的で忙しく感じられるかもしれませんが、実際にはアプリ間で文脈が失われてしまっているだけであり、入力作業によるエネルギーの消耗は言うまでもありません。
BrainGPTがすべてを統合します。一度話せば、更新情報、タスク、メモがClickUp内の適切な場所に正確に配置されます。画面を切り替えたり、混乱したりすることはもうありません。シームレスで一元化された生産性を実現します。
ClickUpでDeep Searchを活用する方法
ディープサーチの機能をご理解いただいたところで、次の疑問は「これをワークフローにどのように活用すればよいのか」ということでしょう。
単にオン・オフを切り替えるだけでは不十分です。チームがすでに使用しているツールの一部として組み込まれているときに、その真価を発揮します。プロジェクト、ドキュメント、会話、目標がすべて一箇所に集約される場所こそが、最適な活用の場なのです。
そこで登場するのが、世界初の「統合型AIワークスペース」であるClickUpです。
このソリューションは、仕事のあらゆる場面にAI検索を組み込み、ワークスペースを離れることなく答えを見つけ、それに基づいて行動できるよう支援します。すべての仕事を単一のプラットフォームに集約することで、不要な仕事の分散を解消します。
その方法をご紹介します 👀
仕事の隅々まで検索
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に設計されています。
以下の範囲を横断検索します：
- ClickUpのアセットとオブジェクト（タスク、ドキュメント、ホワイトボード、ダッシュボード、チャット、スペース、フォルダ、リスト、添付ファイルなど）
- サードパーティ製連携オブジェクト：日常的に使用している連携ツールからのドキュメント、Webソース、スプレッドシート、スライド、PDF、フォルダなど
インデックス登録される内容はアクセス権限によって異なります。接続を設定したユーザーが、接続先のツール内のデータを閲覧でき、かつそのデータがサポートされているオブジェクトタイプである場合、そのデータは検索対象となります。これにより、検索結果の正確性、許可の反映、および関連性が確保されます。
それがどのように業務を効率化するか、ご紹介します。😎
すべての業務データはすでにClickUp内に保存されているため、エンタープライズ検索を利用することで、ワークスペース全体にわたる詳細な検索とリアルタイムの可視性を実現できます。
また、組み込みのAIアシスタント「ClickUp Brain」を通じて、詳細検索機能も利用可能です。その使い方は以下の通りです 👇
- ClickUpツールバーから、ClickUp AIを開いてください。
- モデルの「検索」セクションで、「ディープ検索」を選択してください。
- 複雑で自然な言葉の質問を入力して、Enterキーを押してください
次に、以下のアクションも実行できます 👇
- コピー： テキストをコピーして、別の場所に手動で貼り付けることができます。また、生成されたテキストの任意の部分を手動でコピーすることも可能です。
- タスクを作成：回答に基づいてタスクを作成する
- ドキュメントを作成：回答からドキュメントまたはPDFファイルを作成する
- 再試行： この選択により、若干異なる回答が生成されます
- 「いいね」または「嫌い」：回答に「いいね」または「嫌い」を付けて、ClickUp AIの改善にご協力ください。
質問に対して、文脈を豊富に盛り込んだ回答を得ることができます
ClickUp Brainは、ワークフローにインテリジェンスを直接組み込むことで、AIの無秩序な拡散を解消するために開発されました。
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。
そこで、BrainGPTに「このプロジェクトの進捗を妨げている要因は何か？」と尋ねると、実際のタスク、関連データ、依存関係、および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、オーケストレーション層として機能し、複数の外部AIモデルやデータソースを統合します。
ChatGPT、Claude、Gemini、あるいはさまざまなドライブの間を行き来して、それぞれの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、すべての回答をワークスペースのデータに基づいて生成します。
音声で検索を実行する
特にミーティングの最中や仕事の確認中にアイデアが浮かんだときなど、テキスト入力は必ずしも最も速い検索方法とは限りません。ClickUp BrainGPTの「Talk to Text」機能を使えば、仕事のフローを中断することなく、音声で検索や質問を行うことができます。
自然な言葉で話しかけるだけで、BrainGPTがあなたの入力を文脈に応じたクエリに変換し、タスク、ドキュメント、会話、接続データ全体を横断して検索します。
💡 プロのヒント：チームメンバーに、検索機能を「共有メモリ」のように扱うよう促しましょう。システムが継続的に改善されるよう、タグの追加、タイトルの更新、FAQの投稿を習慣づけてください。検索機能の賢さは、情報を提供してくれる人々の質に左右されます。
🚀 ClickUpならではの強み：ClickUpのスーパーエージェントは、詳細検索をさらに1ステップ進め、答えを見つけるだけでなく、具体的なアクションへとつなげます。
スーパーエージェントには次のような機能があります：
- ワークスペースを継続的に監視する
- パターン、リスク、あるいは欠落している情報を検出する
- 検索結果に基づいて、複数のステップからなるアクションをトリガーして自動実行する
例：スーパーエージェントは、停滞しているプロジェクト、承認待ちの案件、未解決の障害を監視し、それらを自動的に表示したり、あらかじめ定義されたアクションを実行したりすることができます。
Super Agentsについて詳しく知りたい方は、こちらのビデオをご覧ください 👇
チームのためのディープ検索のベストプラクティス
企業AI検索の価値を最大限に引き出すには、以下のベストプラクティスに従ってください ⭐
1. 適切な質問に焦点を当てる
ディープ検索は、データ量の多い大規模なワークスペースや、複雑な多段階の検索において最も威力を発揮します。特定のファイル1つを探している場合や、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した方が迅速です。
意思決定、更新、成果が、実際に仕事が行われている場所で記録されている場合、ディープサーチが最も効果を発揮することを覚えておいてください。記録システムが明確であればあるほど、得られる回答の精度も高まります。
2. 自然な質問を投げかける
その仕事に詳しいチームメイトに尋ねるように、検索の仕方を工夫しましょう。
❌ 「第3四半期の予算」と入力する
✅ 「マーケティングチームの第3四半期の予算再配分には、どのような3つの理由があったのか？」と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、より的確な回答が得られます。
3. フォローアップを徹底する
ディープサーチが提案するフォローアップの質問は、ぜひ活用してください。これらを活用すれば、最初からやり直すことなく検索条件を絞り込むことができ、より深く掘り下げて全体像を把握することができます。
4. 確認と実行
ディープサーチが抽出する情報源を確認し、関連性があり正確であることを確かめましょう。その後、タスクを作成したり、ドキュメントを作成したり、メモを残したりして、そのインサイトに基づいて行動を起こしましょう。
5. 除外条件を指定する
不要な情報がある場合は、Deep Searchにそれを無視するよう指示してください。
📌 例： 「マーケティングタスクを除外」や「2023年から2025年のデータ」といった条件を指定することで、検索結果の関連性を高めることができます。
6. 出力フォーマットについてメンションする
リストや要約、優先順位付けが必要な場合は、その旨を指定してください。例えば、「プロジェクトにおけるリスクのうち、深刻度の高い順に上位5つをリストアップしてください」といった具合です。これにより時間を節約でき、検索結果に基づいた対応も容易になります。
7. 長い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ている場合は、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、すべてを自分で読み込む手間を省いて、本来の仕事に集中できるようになります。
🔔 リマインダー：ワークスペース全体をくまなく検索する必要は、必ずしもありません。
ClickUpでは、質問が特定の仕事に関連している場合、タスク、ドキュメント、コメント、スペースなど、どこからでも直接AIを利用できます。この「場所ベース」のAIは、現在表示しているアイテムに合わせて質問の範囲を自動的に絞り込むため、的を絞った回答を素早く得ることができます。
次のような場合に活用してください：
- タスクを確認していて、その経緯や障害要因に関する背景情報を知りたい場合
- ドキュメントを閲覧中に、詳細の確認や要約が必要になった場合
- ワークスペース全体ではなく、特定のプロジェクトに関連するインサイトが必要ですよね
ディープサーチは、ワークスペースを横断した情報発見に役立ちます。コンテキストがすでに明確で、単に答えが必要な場合には、位置情報に基づくAIの方が適しています。
考慮すべきディープサーチのリミット
以下に、知っておくべき詳細検索のリミットをいくつかご紹介します：
1. 適切なアクセス許可
ClickUp Enterprise AI Searchは、許可された情報のみを表示します。プライベートフォルダ、スペース、または接続アプリは、許可を付与しない限り表示されません。これによりデータの安全性が確保されますが、制限された領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、連携していないツールやローカルファイル、会話の中に存在する「サイレントデータ」を読み取ることはできません。また、タイトルのないタスク、曖昧なドキュメント、チャットの中に埋もれた決定事項なども、ディープサーチが情報を結びつけるのを困難にします。
3. 人間の判断が必要
ディープサーチはナレッジベースの検索を実行し、情報源を表示し、接続を提案しますが、意思決定を行うことはありません。検索結果を解釈し、それに基づいて行動を起こす責任は、依然としてあなたとチームにあります。
4. クエリの範囲とパフォーマンス
ディープサーチは詳細に検索を行うため、複雑なクエリほど処理に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の情報を要約するには、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。手っ取り早く情報を検索したい場合は、標準的な検索や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、一見妥当に見えても実際には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内の情報に基づいて生成し、出典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、常にこれらの出典を確認してください。
📚 こちらもご覧ください：テックスタックに欠かせない最高のAI検索エンジン
ディープサーチの未来
ディープサーチはすでにチームの情報検索方法を変えつつありますが、これはまだ始まりに過ぎません。その今後の展望は以下の通りです：
1. 先を見越した対応と文脈に応じた対応を強化する
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把握します。関連するドキュメントを見つけ出し、過去の決定事項にリマインダーを送り、問題になる前に潜在的な競合を指摘します。
2. 回答の検索とレポート作成の自動化
たった1つのプロンプトで、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、タスクの更新状況、チャットのトーン、ドキュメントの変更履歴から週次ステータスレポートを作成したりすることが可能です。
3. 単なる回答だけでなく、トリガーとしてアクションを引き起こす
高度な検索機能は、単に最も関連性の高い結果を表示するだけでなく、具体的なアクションを提案できるようになる可能性があります。例えば、停滞しているクライアントの承認案件を特定し、リマインダーの送信を提案したり、タイムラインを調整したり、ワンクリックでチームに通知したりすることが可能になります。
4. 役割ごとに知識をパーソナライズする
一般的な検索バーとは異なり、「ディープサーチ」はあなたやチームの検索パターンを学習し、あなたにとってのみ重要な知識を提供します。例えば、マーケティング担当者であれば、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ような情報を提示してくれるでしょう。
5. プラットフォームやチームを越えて仕事を接続する
ディープサーチは、複数のプラットフォームや承認済みのワークスペースを横断して機能するため、情報がどこに保存されていても、適切な情報を簡単に見つけることができます。
ClickUp Deep Searchで、仕事の中に隠された答えを見つけましょう
仕事での情報検索が、業務の足を引っ張る必要はありません。
生産性の低下や意思決定の遅れは、情報がサイロ化され、文脈が断片化されていることが原因で生じる副産物です。
ClickUpの企業検索は、文脈や複雑なタスク、そして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、ドキュメント、会話、連携ツールに基づいた答えを自動的に提示します。
仕事の中をくまなく検索するのをやめ、知りたいことを直接尋ねたいなら、ClickUpに無料で登録しましょう。仕事の中にすでに隠されている答えを見つけ出しましょう。