生成AI連携で実現する、次世代の情報活用
コグニティブ検索による
次世代型エンタープライズサーチシステム
Sinequaプラットフォーム
社内外データの一括検索で情報探しを時短！
パブリックデータ
ソースと社内文書を
横断検索360°ビューで
情報の
「見える化」へ企業内外の
エキスパート
（専門家）探し
サービス詳細資料を今すぐダウンロード
無料
資料ダウンロード
AI連携で進化するエンタープライズサーチシステム「Sinequa」
エンタープライズサーチシステム「Sinequa」は、企業内外のシステムを統合し、
横断検索（串刺し検索・全文検索）することが可能な検索システムです。
自然言語処理（NLP）や自然言語理解（NLU）、さらに機械学習（ML）を組み合わせたコグニティブ検索エンジンにより、複数のデータソースを一括で検索・解析し、
ユーザーの意図を深く理解した検索体験を提供します。
また、最新の生成AI（LLM）との柔軟な連携により、検索結果に対する要約・要点抽出・文脈把握が可能となり、チャット形式でのナレッジ活用も実現。
情報の探索から意思決定までの時間を大幅に短縮し、業務効率と知識活用を飛躍的に向上させます。
Sinequa製品デモ動画
Sinequaの特長を見る
Sinequaが選ばれる理由
選ばれる理由
1
生成AI×検索が切り拓く、新しい検索体験
Sinequaは、生成AIと連携してAIアシスタントやAIエージェントとして機能し、ユーザーが求める情報を的確にお届けします。単語でも質問文でも検索でき、搭載されたAIが質問の意図を類推して、単なる全文検索では得られない高精度な検索結果を提供します。RAG（検索拡張生成）に不可欠なチャンキングやベクトル検索などもあらかじめ設定済みで、生成AIとのスムーズな連携が可能。SinequaのAI Assistant・AI Agentが、あらゆるLLMに対応し、信頼性の高い検索体験を実現します。
選ばれる理由
2
高機能コネクタで、すべての社内情報への生成AI活用を実現
Sinequaは、ファイルサーバーやSharepoint、SaaS、webサイトなど200種類以上の外部システムに接続可能なコネクターを搭載。しかも、各システムのアクセス権限を忠実に引き継いだまま生成AIと連携するため、機密性の高いデータも漏れなく活用できます。生成AIに手伝ってほしい業務ほど、元データの機密性が高く気軽に導入できない。かといって、各部署で専用のLLMを用意するわけにもいかない。そんな課題をSinequaが解決します。
選ばれる理由
3
導入する環境を自由に選択できる
Sinequaは、オンプレミス、IaaS（Azure,AWSなど）、SaaSのすべての環境で導入可能です。従来、検索エンジンや生成AI連携をあきらめていた機密性の高い膨大なデータも、ネットワークから完全に切り離したクローズド環境で構築できるため、航空宇宙、金融、官公庁、製薬など高セキュリティが求められる分野で豊富な実績を誇ります。さらに、SaaSを利用した短期間での導入も可能。Sinequaはあらゆるニーズに応え、柔軟かつ安心の検索体験を提供します。
Sinequaの信頼実績
ガートナー社の『インサイト・エンジン』の『マジック・クアドラント』で3年連続リーダーに選ばれました。
また、フォレスター社の『フォレスター・ウェイブ』でも『コグニティブサーチ』でリーダーに選ばれています。
サービス詳細資料を今すぐダウンロード
無料
資料ダウンロード
Sinequaの活用で業務効率化
ご存知ですか？
業務時間の実に1/4が情報探しに使われているという事実
例えば、新規事業の企画書の制作や、競合調査、ビジネスに必要な情報収集など、一般的に私たちの業務の中で情報を探している時間は、およそ週9時間の時間に当てはまると言われています。（マッキンゼーの調査による。）しかし、様々な資料の文書データやインターネットのニュースなどは、“非構造化データ”に属し、構造化データよりも探しにくい情報とされています。
全データの80%を占める非構造化データとは？
非構造化データとは、ビジネス上の必要に応じて様々な形式で保存されている、整理されていないデータを指します。近年、各企業でIT化が進むにつれ、ファイルサーバや文書管理システム、基幹システム、社員ポータルなど様々な社内システムが導入されています。社外データも同様に、インターネット情報のニュースやSNS投稿など、多種多様なデータソースが業務に関係しています。しかし、各システムに蓄積されたデータはサイロ化されていることが多く、必要な時に探し出せず、休眠資産となっているケースがあります。
エンタープライズサーチシステム「Sinequa」が解決する業務効率化
エンタープライズサーチシステム「Sinequa」なら、企業内外のシステムを統合し、
横断検索（串刺し検索・全文検索）することが可能です。
システムが多すぎて、
どこに何があるのか分からない。
各システムをそれぞれ起動して
ログインしてからでないと情報が探せない。
検索して見つかった文書に、
欲しい情報が載っていなかった。
Sinequa導入後
イントラや業務申請ツール、Webなど
複数の既存システムに
そのまま繋いで、一括で検索できます
コグニティブAI（自然言語処理×機械学習）
が、文書の内容を読み解いたうえで、
ユーザーが欲しい情報を探し出します
欲しい情報が迅速に探せるようになり、
業務効率がアップ
更なるビジネスの機会へ繋げます
コグニティブAIの実現するエンタープライズサーチとは
企業内に存在する膨大かつ多様な情報に対して、従来のキーワードベースの検索（データドリブンアプローチ）では、目的の情報にたどり着くまでに多くの時間と労力を要していました。ヒットしたデータをすべて人が解釈・選別する必要があるため、意思決定に至るまでのプロセスは非効率です。そこで注目されるのが、Sinequaによる「インフォメーションドリブンアプローチ」です。Sinequaは、企業内外の多様な情報ソースからデータを統合・理解し、自然言語処理（NLP）や機械学習、生成AI技術を組み合わせたコグニティブエンジンによって、ユーザーの目的や文脈に応じた情報を賢く提示します。さらに、近年ではChatGPTなどの生成AIとの連携により、Sinequaは検索結果の要約や補足情報の自動生成を行い、ユーザーは“探す”のではなく、“答えを得る”という新しい体験を実現できます。
Sinequaの特長
Sinequaプラットフォーム、エンタープライズサーチを基盤とした、コグニティブ検索・アナリティクスプラットフォームです。
Sinequaは、社内外のファイルシステムやWebサイト、メール、データベースなどさまざまなシステムを繋いで一括検索を可能にします。自然言語処理と機械学習を組み合わせた「コグニティブ検索」を特長としており、文書の類似性計算などで、欲しい情報に辿りつくまでの時間を圧倒的に短縮させます。また、新たな知見を獲得しやすい、豊富なビジュアライズ機能も備わっています。
Sinequaのプラットフォームイメージ
Sinequaの特長
1
コンテンツ
200種類以上の外部システム接続用コネクターが提供
様々なエンタープライズアプリケーションや、データレイク、DB、クラウドアプリケーションなどに対応したコネクターが提供されており、迅速な接続が可能です。既存のシステムリプレイスやデータ移行を行う必要がなく、複数のシステムを横断した検索が実現する点がメリットです。
代表的なコネクター
Web/クラウドサービス
Box
DropBox
Google Drive
OneDrive
Amazon S3
SharePoint Online (office 365)
Salesforce
Azure Blob Storage
企業ポータル/SNS
SharePoint Online (office 365)
Salesforce
Slack
Locus Notes
Jive
Yammer
Atlassian Confluence
BI/業務アプリ
Salesforce (online / on premise)
SAP
PTC Windchill
Siemens TeamCenter
Veeva Vault
IDBS E-WorkBook
PubMed
Snowflake
ServiceNow
Gmail
Locus Notes
Microsoft Exchanve
MS Outlook
データベース/データレイク
Oracle
MySQL
Amazon RedShit
JDBC, Ado.net, ODBC, etc.
Teradata
Amazon Dynamo DB
MongoDB
Open Text
Webサイト
特許情報
ニュースサイト
株価情報
PubMed等公開DB
その他あらゆるwebサイト
※上記はあくまでも一例です。他のコネクターについては、お問合せください。
Sinequaの特長
2
解釈・学習
コグニティブAIならではのメリット
解釈：高度な自然言語処理（NLP） × 学習：機械学習・深層学習
日本語を含む21種の言語にて、NLPおよび自然文検索が可能。加えて、機械学習を組み合わせた技術によるコンテンツアナリティクスを実行します。
SinequaのNLP処理による日本語認識の一例
従来は人間によってしか判断できなかったような高度な情報の分類や抽出も実現。Sinequaの改良を重ねた独自技術によって、人が情報を読み解く労力を軽減します。
会社名・人名・地名を自動で認識・コンセプトを自動で抽出・ドキュメントの類似性を計算など
文書カテゴリーの自動分類
機械学習により文書トピックを確率で分類するモデルを作成、検索でヒットした文書に対してトピックを類推することができます。
エキスパート検索
機械学習により各ユーザが作成した文書や文書中に含まれている個人名、キーワード情報から、各ユーザが保有しているスキルを自動的に抽出。特定分野のエキスパートを探すことができます。
ほかにも、Sinequaにはこのような応用例があります。
検索順位の最適化
機械学習アルゴリズムが、文書と各文書に対するアクセス状況を学習することで、良く見られる文書は上に表示させるといった検索結果の最適化が行われます。
レコメンデーション表示
セマンティック技術と統計学手法によりに文書を分析することで、「このデータに近いデータはこれです」といったレコメンデーションを表示させることも可能です。
Sinequaの特長
3
連携の柔軟性
APIさえあればどんな生成AIでも連携が可能
Sinequaは、外部サービスとの連携が容易であり、OpenAI（ChatGPT）、Google Gemini、AWS Bedrock、Azure OpenAIなど、さまざまな生成AIとの統合が可能です。たとえば、検索結果を生成AIで要約したり、問い合わせ内容に対してSinequaが抽出した情報をベースに自然文で回答を生成したりと、企業独自の生成AI活用基盤を構築できます。また、社内のセキュリティポリシーやシステム構成に応じて、オンプレミス環境やプライベートクラウド上の大規模言語モデル（LLM）との連携にも対応可能なため、製薬・金融・公共分野など、高度なセキュリティ要件を持つ業界でも安心して導入いただけます。
サービス詳細資料を今すぐダウンロード
無料
資料ダウンロード
導入事例
Sinequaプラットフォームは、あらゆる業界の企業様でご利用いただいております。
なかでも多く導入されているのが金融・製造・ライフサイエンス業界のお客様です。
ここでは各業界のお客様による、代表的なユースケースをご紹介いたします。
Sinequaプラットフォームは、あらゆる業界の企業様でご利用いただいております。なかでも多く導入されているのが金融・製造・ライフサイエンス業界のお客様です。ここでは各業界のお客様による、代表的なユースケースをご紹介いたします。
製造業
SIEMENS様
SIEMENSでは、グローバル約360,000名の従業員と約28,000名のR＆Dエキスパートで、プロジェクト「TechnoSearch」を立ち上げ、企業内で利用可能なナレッジ最適化を目指しました。プロジェクトの基盤となるプラットフォームとして、コンテンツ分析・統合情報アクセスソリューションSinequa ESを導入しました。これにより、アプリケーションや非構造化データソース由来の膨大かつ複雑なデータから、貴重な知見を獲得できるようになり、さらに社内で利用可能な技術やコンポーネント、該当分野の専門家の検索まで実装しました。
製薬企業
AstraZeneca様
研究開発型グローバル製薬企業のAstraZenecaでは、社内外で作成された膨大な文書と性質の異なる技術データ（研究論文、医療データベース、試験報告書、特許出願、様々な専門分野における研究者間の内部メモや電子メール、コミュニケーション）を処理する必要がありました。Sinequaプラットフォームの導入により、特定のテーマに関するエキスパートのネットワークを低コストで探し出せることができるようになりました。また、さまざまな角度から複雑な研究問題を明らかにし、コラボレーションを促進し、ドラッグリポジショニングや上市までの期間短縮にも貢献しています。
FAQ
サービス詳細資料を今すぐダウンロード
無料
資料ダウンロード