ChatGPTのビジネスプランに新機能「Company Knowledge」が登場しました。これは従来のコネクタ機能を大幅に強化した、社内データの横断検索・統合機能です。複数のデータソースを同時に検索し、根拠付きで回答を提供するこの機能は、企業の情報活用を根本的に変える可能性を秘めています。

私自身、法人プランでこの機能を実際に試してみたところ、従来の一つずつデータソースを確認する方法とは明らかに異なる、統合的なアプローチを体験できました。完璧ではありませんが、コネクタよりも検索の広さ・深さがあり、使えるシーンは確実に増えそうです。

この記事では、Company Knowledgeの具体的な機能、従来コネクタとの違い、実際の使用感、そして企業での活用可能性について詳しく解説します。

Company Knowledgeとは？GPT-5ベースの統合検索機能

Company Knowledgeは、ChatGPTのビジネス・エンタープライズプランに導入された新機能です。複数のソースを横断的に調査するように訓練されたGPT-5のバージョンを搭載し、明確な引用とともに回答を提供します。

対応するデータソースは多岐にわたります。

• Slack
• Google ドキュメント
• Intercom
• Google Drive
• Outlook
• Google カレンダー

これらのツールから情報を収集し、関連するコンテクストを回答に反映させる仕組みです。サイドバーでは何を調べ、どのように情報を使って回答を生成したかを確認でき、透明性の高い情報提供を実現しています。

重要な点として、社内ナレッジがオンの場合、ウェブ検索や図表・画像の作成ができません。これは情報の混在を防ぎ、社内データに特化した回答を提供するための仕様と考えられます。

従来コネクタとの決定的な違い：統合性と深度

Company Knowledgeと従来のコネクタ機能の最大の違いは、統合的なアプローチにあります。

従来のコネクタの限界

従来のコネクタは、基本的に一つのデータソースずつアクセスする仕組みでした。例えば、Slackの情報を確認したい場合はSlackコネクタを、Google Driveの資料を探したい場合はGoogle Driveコネクタを、それぞれ個別に使用する必要がありました。

Company Knowledgeの革新性

一方、Company Knowledgeは複数の社内ツールを横断して同時検索し、統合して根拠付きで回答します。具体的には以下の特徴があります：

• 横断的検索：複数のデータソースを同時に検索
• 統合的回答：異なるソースからの情報を組み合わせて一つの回答を生成
• 矛盾解消：異なるソース間の情報の矛盾を識別・解消
• 時系列確認：情報の時系列を整理して提示
• 明確な引用：どの情報がどのソースから来たかを明示

実際の使用体験：設定から活用まで

私が実際にCompany Knowledgeを設定・使用した体験をご紹介します。

設定プロセス

設定は非常に簡単でした。

1. データコントロール設定：ChatGPTの設定画面から「アプリとコネクター」にアクセス
2. ツール接続：使用したいツールを順次接続
   • Outlook
   • Google カレンダー
   • Slack（事前にブラウザでログインが必要）
   • Google Drive
3. 権限設定：自分の権限でログインするため、アクセス可能な範囲の情報のみが対象となる
4. チャット利用時に「社内知識」を選択

実際の検索体験

Company Knowledgeを使用した際の体験は印象的でした。

• 検索範囲の広さ：「内部アプリを検索しています」と表示され、Google Drive、Slack、相談案件など複数のソースを同時検索
• 処理時間：従来のコネクタより時間はかかるものの、多角的な検索を行っている様子が確認できる
• 回答の統合性：異なるソースからの情報を組み合わせた包括的な回答を提供
• 情報源の明示：どの情報がどのソースから来たかを明確に表示

活用例：マーケティング事例の検索

「マーケティングにおいて、特にB2Bで活用できそうな生成AIやAIエージェントの活用事例」について質問したところ、Company Knowledgeは：

• 社内のPowerPointファイルから関連情報を抽出
• 過去のニュース記事やレポートから事例を収集
• これらを統合して包括的な回答を生成

ただし、資料内容がやや拡大解釈される傾向も見られ、個々のファクトチェックの重要性を実感しました。

企業での実践的活用シーン

Company Knowledgeは、以下のような場面で特に威力を発揮すると考えられます。

1. 顧客ニーズの分析

「Outlookの直近のメールや農村のミーティングデータベースを見ながら、直近の商談ややりとりの中での顧客のニーズを箇条書きでまとめて」といった複合的な分析が可能です。

これにより、メール、会議録、営業資料などから顧客の潜在的なニーズを包括的に把握できます。

2. プロジェクト状況の把握

Slack、Notion、Google Driveに散らばったプロジェクト関連情報を統合して、現在の進捗状況や課題を一覧化できます。

3. 過去知識の探索・体系化

社内の様々なツールに蓄積された知識やノウハウを横断的に検索し、新しい視点での知識統合が可能になります。

4. 意思決定支援

過去の類似案件、関連データ、専門家の意見などを複数のソースから収集し、より informed な意思決定を支援します。

他の企業AI検索プラットフォームとの比較

Company Knowledgeは、企業向けAI検索市場において独自のポジションを占めています。

従来のRAGシステムとの違い

従来のRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムは、事前に構築されたデータベースから情報を検索する仕組みでした。一方、Company Knowledgeは：

• リアルタイムでの複数ソース検索
• 動的な情報統合
• コンテキストを考慮した回答生成

これらの特徴により、より柔軟で包括的な情報提供が可能になっています。

競合サービスとの差別化

Google GeminiやMicrosoft Copilotなどの競合サービスと比較して、Company Knowledgeの特徴は：

• ChatGPTエコシステムとの統合：既存のChatGPT利用者にとって学習コストが低い
• 幅広いツール対応：Google、Microsoft以外のツールも含む包括的な連携
• 統合検索の深度：単純な検索ではなく、情報の関連性や矛盾の解消まで行う

まとめ：Company Knowledgeの可能性と活用のポイント

ChatGPTのCompany Knowledgeは、企業の情報活用を大きく変える可能性を持つ革新的な機能です。従来のコネクタとは異なる統合的なアプローチにより、複数のデータソースを横断した包括的な情報提供を実現しています。

主要なメリット：

• 複数ツールの横断検索による効率化
• 統合的な回答による新しい洞察の獲得
• 透明性の高い情報源の明示
• 既存権限の継承による安全性

現在の課題と対策：

• 拡大解釈のリスク → 必須のファクトチェック体制
• 処理時間の長さ → 段階的導入と適切な期待設定
• データ品質への依存 → 継続的なデータ整理と最適化

Company Knowledgeはまだまだ完璧ではありませんが、適切に活用すれば企業の情報活用効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。重要なのは、その特性を理解し、適切な体制を整えた上で段階的に導入することです。

今後のアップデートにより精度や処理速度の改善が期待される中、早期に導入して経験を積むことで、競合他社に対する情報活用面での優位性を築くことができるでしょう。

参考リンク

本記事の作成にあたり、以下の情報源も参考にしています：

• OpenAI – Introducing Company Knowledge
• Does ChatGPT use RAG? – Chitika
• Implementing ChatGPT: Best Practices for Success
• Navigating the AI Minefield: Overcoming ChatGPT Implementation Challenges

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