JAPAN AI、根拠付きナレッジ検索基盤「JAPAN AI Search 3.0」を提供開始

JAPAN AIは10月19日、社内文書から根拠を示して回答する「JAPAN AI Search 3.0」の提供を開始しました。
SlackやChatwork、Google ドライブ、SharePoint、Boxなどの文書を横断検索できます。
根拠が見つからない場合は推測せず、「見つからない」と回答する設計です。

記事の概要

JAPAN AI Search 3.0は、社内文書を検索してAIが回答するナレッジ検索基盤です。
ハイブリッド検索により、意味の近さと語句の一致を組み合わせて文書を探します。
回答の根拠となる文ごとに出典を付け、チャットや会議記録では発言者も示します。
文書の日付や承認状況を確認し、新しい情報や正式な文書を優先して整理します。
Onyxが公開する企業向けRAGベンチマーク「EnterpriseRAG-Bench」では、100点満点中88.36点を記録しました。
同スコアは、2026年10月17日時点の公開リーダーボードで3位相当です。
この数値はJAPAN AIによる2026年10月17日の3回計測の平均で、他社と同じ条件での比較ではありません。
提供対象はエンタープライズ向けの3プランの利用企業で、追加の月額料金はかかりません。

記事のポイント

1. 根拠付きで社内検索： 検索結果の根拠となる文ごとに出典を表示し、チャットや会議記録では発言者も示します。
2. RAGベンチマークで88.36点： 約51万件の文書から500問に答えるEnterpriseRAG-Benchで、自社計測88.36点を記録しました。
3. 国内データセンターに保存： 検索用データは東京のデータセンターに保存しますが、AI処理は国外で行われる場合があります。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 既存のエンタープライズ契約内で複数の情報源を横断して試せるため、追加の固定費を抑えた検証が可能です。一方、再取り込みや国外処理を含む運用条件の確認が必要になります。
• 同業サービス提供者： 性能スコアだけでなく、出典の粒度や情報の新旧・承認状況の整理、根拠がない場合の無回答まで含めて、企業向け検索の比較軸が広がる可能性があります。
• 情シス・管理部門： 回答文ごとの出典や発言者を確認できることで、社内問い合わせの回答作成や原文確認の手順を見直せます。どの文書を正式な根拠とするか、運用ルールの整備が求められそうです。

このニュースの背景

社内情報がSlackやチャット、オンラインストレージなど複数のサービスに分散しているため、検索では言い回しの違いや文書の新旧をまたいで整理する必要があります。
EnterpriseRAG-Benchは約51万件の文書と500問を使う公開ベンチマークで、企業向けRAGの回答精度を比較できる材料になっています。
一方で、今回のスコアは自社による3回計測の平均であり、回答モデルなどの条件もシステムごとに異なるため、単純な横比較には制約があります。
検索用データは東京のデータセンターに保存されますが、AI処理は国外で行われ、一定期間保存される場合があります。

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