L1その他士業・専門サービス
コンタクトセンター・BPO運営受託B（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／ELYZA（ELYZA Works）
月30時間の工数削減※母数規模の記載なし（参考値）
USE CASE HUB
社内ナレッジ検索・RAG（文書検索AI）の導入事例
社内マニュアル・規程・技術ノウハウ・設計図面・特許公報などを、RAG（検索拡張生成）で自然言語検索・要約する——「社内ナレッジ検索」に絞って導入事例を集約しました。属人化した知識の型化・継承に取り組む現場の先行例が集まっています。
導入している業種の分布（収録18件の実数）
この用途の削減率の中央値
分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 のときだけ表示します。
分母つき削減率が公表された事例がまだ n≥3 に達していないため、中央値は表示していません（正直表示）。 個別事例は下の一覧をご覧ください。
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
文書検索・リサーチ・ナレッジの事例一覧（18件）
L3法律・法務系士業規模非公表
西村あさひ法律事務所・外国法共同事業
文書検索・リサーチ・ナレッジ／複数ツール併用（「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名は非開示）
情報検索の効率化、文書要約の迅速化、クライアント報告資料の叩き台作成で実績。利用者としての品質向上とAI法務の専門家としての助言の両面を志向。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1教育・学習支援
予備校大手D（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／ソフトバンク（生成AIパッケージ）
生成AIに必要な情報を要望するだけで、コースの特徴や比較内容を確認でき、若手スタッフが短時間で適切な準備を行えるようになった（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1製造50〜299名
製造業A（従業員50〜299名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／any株式会社（Qast）
CAD図面をPDF登録しAI自動要約「ファイルtoナレッジ」とAIチャット「こましりchat」で検索性を向上。Q&Aの匿名投稿で若手の質問がベテランを巻き込む教育プロセスに。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
上下水道事業D
文書検索・リサーチ・ナレッジ／クラスメソッド株式会社
経理・労務・給与関連の419件の質問でRAGを検証し、問い合わせ対応の自動化・バックオフィス業務効率化の可能性を確認（掲載ページ上に定量的な削減率の記載なし）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体1,000名以上
地方自治体E（都道府県）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／株式会社エクサウィザーズ（exaBase 生成AI for 自治体）
月間延べ21,630分（約360時間）の業務時間を削減できた※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体1,000名以上
地方自治体A（中核市）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／株式会社エクサウィザーズ（exaBase 生成AI for 自治体）
挨拶文の作成時間を数十分から数分に短縮。導入後4か月で利用者数が倍増（約330名から約650名へ拡大）※母数規模の記載なし（参考値）
L1旅客運送1,000名以上
大手私鉄B社
文書検索・リサーチ・ナレッジ／株式会社Exa Enterprise AI
RAG機能を持つexaBase 生成AIとAIソフトウェア開発環境exaBase Studioの活用で業務活用の促進を図る(具体的数値は非公表)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1メディア・広告1,000名以上
放送局D社
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Google Cloud（Vertex AI Search / Vertex AI Studio / Gemini）
チャット機能リリースから約半年後（2024年5月時点）でUB数約2,000、社員約1,400名に対し高い利用率※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所H（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Patentfield株式会社（Patentfield／AI分類予測）
過去約2,000件の査読結果データをAIに学習させたところ「80%ぐらいの精度で正解していました」（マネージングパートナー談）分母: 過去約2,000件の査読結果データ
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所I（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／パテント・インテグレーション株式会社（特許読解AIアシスタント サマリア）
ユーザー報告として「公報のスクリーニング時間が80%程度低減」「読み込み負担が70%程度低減」。個別事務所ではなくユーザー調査の集計値※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所I（従業員10〜49名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
所長に集中していた労務相談の負担を7割削減分母: 顧問先約65社・スタッフ10名の事務所
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AB（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Patentfield
AI予測+独自ランク付けでSDI調査工数を最大40%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所L（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／ChatGPT（OpenAI）
業務負担が体感で従来の3分の1程度に軽減。初回面談を30分から15分に短縮。サービス開始から約半年で新規顧客を約100社獲得※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業10〜49名
法律・法務系事務所M（従業員10〜49名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Legalscape
キーワード横断検索や引用文献の遡り確認が可能になり、リサーチの網羅性・正確性への安心感が向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所N（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／自社開発AI特許明細書自動作成システム
最速ケースで午後のヒアリングから翌日昼過ぎに出願レベルの明細書・図面が完成。システムは特許登録済み※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所O（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／4社共同開発RPA
不動産登記の登記原因証明情報作成、会社設立登記の申請書作成の実運用を開始※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所P（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／自社開発生成AI
生成AIがチャットで必要事項を聞き取り分類コード候補を自動推定、分類作業の正確性とスピードが向上※母数規模の記載なし（参考値）
自社の業種・規模・課題に近い文書検索・リサーチ・ナレッジ事例を、無料診断で絞り込む
業種・規模・業務領域・課題の4問に答えるだけで、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定は100%ルールベース・スコアの重みも全開示。該当がなければ正直に「該当なし」と表示します）。
FAQ
文書検索・リサーチ・ナレッジの生成AI導入 よくある質問
Q. 文書検索・リサーチ・ナレッジの生成AIは、どんな業種で導入されていますか？
A. 本ページに収録した文書検索・リサーチ・ナレッジの導入事例18件は、10業種にわたります（法律・法務系士業・公共・自治体・団体・製造など）。業種を横断して同じ用途の事例を比較できるため、自社に近い業種だけでなく「別業種の先行事例」からも進め方のヒントが得られます。
Q. 文書検索・リサーチ・ナレッジのAIツール導入で、どのくらいの効果が出ていますか？
A. 分母つきで削減率が公表された事例がまだ n≥3 に達していないため、中央値は表示していません（正直表示）。個別事例の成果は下の一覧で出典つきに確認できます。
Q. 文書検索・リサーチ・ナレッジの導入は何から始めればよいですか？
A. まず自社の業種・課題に近い事例を下の一覧で確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込むのがおすすめです。用途と期待できる成果の目安をつかんでから該当ベンダーへ相談すると、失敗が少なくなります。
Q. 掲載されている事例は信頼できますか？
A. 本サイトの事例はすべてベンダー公式の導入事例ページ（一次情報）等を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測値や創作は掲載していません。掲載基準は「収録基準」ページで公開しています。