2025年版：サポートチーム向け知識検索ツール ベスト7

誰もが経験したことがあるでしょう。答えがどこかにあるはずなのに、どこを探せばいいのか見当もつかないという状況。本当にイライラしますよね。では、あなたのサポートチームが毎日その現実に直面していると想像してみてください。エージェントは週の20%近くもの時間を、散在するWikiや古いチケット、ランダムなGoogleドキュメントから情報を探し出すためだけに費やしています。これは膨大な時間の浪費であり、問題解決を遅らせ、エージェントも顧客も、誰もが行き詰まりを感じてしまいます。

2025年、瞬時に正確なサポートを求める顧客の期待は、かつてないほど高まっています。チームが答えを探し回っている余裕はありません。50ページのマニュアルを指し示すだけでなく、必要なときに必要な答えを正確に提供してくれるシステムが必要です。

そのためにあるのが、ナレッジ検索ツールです。私はトップクラスの選択肢をいくつか調査し、実際にどれが優れているのかを確かめてみました。この記事では、優れたツール7選を徹底的に分析し、それぞれの長所、短所、そして誰に最適なのかを比較して、あなたのチームに合ったツールを選べるようにします。

ナレッジ検索ツールとは？

簡単に言えば、ナレッジ検索ツールとは、企業が保有する全データの中から特定の情報を見つけ出し、提供するために設計されたシステムのことです。社内コンテンツ専用に作られた超高性能な検索エンジンだと考えてください。

しかし、現代のツールは基本的なキーワード検索以上のことを行います。ほとんどのツールは現在、Retrieval-Augmented Generation (RAG)（検索拡張生成）と呼ばれる技術を使用しています。これは、AIが単に関連ドキュメントを見つけて投げ渡すのではなく、情報の重要な部分を読み取り、あなたの質問を理解した上で、人間らしい直接的な回答を作成し、通常は使用した正確な情報源を指し示すことを意味します。

このワークフローは、最初の問い合わせから最終的な解決まで、ナレッジ検索ツールがどのようにサポートプロセスを自動化するかを示しています。

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その目的は、手作業での検索をなくし、エージェントがヘルプデスクなど、毎日すでに使用しているプラットフォーム内で直接、正確な回答を得られるようにすることです。

最高のナレッジ検索ツールの評価方法

すべてのツールが同じというわけではありませんし、デモでは素晴らしく見えても、実際に導入すると頭痛の種になることもあります。私の評価は、サポートチームの日々の業務と会社の収益に実際に影響を与える要素に焦点を当てました。

• 設定の容易さ: どれくらい早く使えるようになるか？ 開発者チームや延々と続く営業電話が必要か、それとも数分で自力で始められるか？

• 統合の深さ: ConfluenceやGoogle Docs、過去のチケットなど、すでに使用しているヘルプデスクやナレッジソースとスムーズに連携できるか？ それとも、すべてを移行させる必要があるか？

• カスタマイズと制御: AIの動作を実際に調整できるか？ AIのペルソナを定義したり、回答できないトピックを指定したり、Shopifyで注文詳細を検索するなど、他のツールと連携させてタスクを実行させたりできるか？

• テストとレポート: AIが顧客と対話する前に、実際のデータでどのように動作するかを安全にテストする方法はあるか？ 何が機能していて、何が機能していないかを確認できるか？

• 価格の透明性: 価格設定はシンプルで予測可能か？ それとも、解決件数ごとに課金されるため、忙しい月の後で驚くような請求書が届くことになるか？

2025年版トップナレッジ検索ツールの比較

一目でわかるように、トップ7のナレッジ検索ツールをこれらの基準で比較したものがこちらです。

ツール	最適な用途	設定の容易さ	主要な統合	価格モデル
eesel AI	オールインワンのサポート自動化	セルフサービス（数分）	Zendesk, Slack, Confluence, G-Docs	定額制サブスクリプション
Coveo	エンタープライズレベルの検索	複雑（数ヶ月）	Salesforce, ServiceNow	カスタム（見積もりベース）
Bloomfire	一元化されたナレッジ管理	中程度	ほとんどのCRM, Slack	ユーザーごと/月
LlamaIndex	カスタムRAGを構築する技術チーム	開発者中心	N/A（フレームワーク）	オープンソース＆使用量ベース
Relevance AI	AIエージェントとワークフロー構築	中程度	Hubspot, Zapier	使用量ベース
Haystack	オープンソースの検索パイプライン	開発者中心	Elasticsearch, FAISS	オープンソース
OpenAI Assistants API	カスタム開発者プロジェクト	コード集約型	N/A（API）	使用量ベース（トークン）

最高のナレッジ検索ツール7選

1. eesel AI

eesel AIは、カスタマーサービスと社内サポートに特化して構築されたAIプラットフォームです。Zendesk、Slack、Confluenceといった既存のツールに直接接続し、散在するすべてのナレッジを統合するように作られています。また、チームの過去のチケットでのやり取りに含まれる非常に価値のある情報からも学習します。自分で設定でき、そのワークフローエンジンは開発者が管理しなくても強力である点が特に優れています。

esel AIが中央ハブとして機能し、さまざまなナレッジソースを統合して統一された回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。

選んだ理由: このリストの中で、数分で自分で設定できるパッケージで本格的なパワーを提供する唯一のツールだからです。本番稼働前に、自社の過去のチケット数千件でパフォーマンスをシミュレーションできる機能は、他のどのツールにもないレベルの信頼性を提供します。

長所:

• 営業担当者と話すことなく、実際にサインアップして使い始めることができます。

• すべてのナレッジソース、特に古いチケットに隠された有用なコンテキストに接続します。

• シミュレーションモードにより、リスクなしですべてをテストし、ROIを予測できます。

• 価格は透明性の高い定額制サブスクリプションなので、利用が活発になっても不利になることはありません。

短所:

• ドキュメント用のシンプルな検索バーだけを求めている場合、その完全な自動化ツール群は過剰かもしれません。

価格:

eesel AIの価格は、すべての主要製品を含む月額固定料金に基づいています。

esel AIの価格ページのスクリーンショット。透明性の高い定額制サブスクリプションプランを強調しています。

• Teamプラン: 月額$299（年間プランで月額$239）、最大3つのボットと1,000回のAIインタラクション。

• Businessプラン: 月額$799（年間プランで月額$639）、無制限のボット、3,000回のAIインタラクション、過去のチケットでのトレーニングやAIアクションなどの主要機能が利用可能。

• Customプラン: 無制限のインタラクションと高度な機能を備えた独自のセットアップ向け。

2. Coveo

Coveoは、大規模なエンタープライズレベルのAI検索およびレコメンデーションプラットフォームです。公開ウェブサイト、企業イントラネット、大規模なカスタマーサービス業務など、巨大で複雑な企業システム全体で関連情報を取り扱い、提供するように構築されています。

選んだ理由: Coveoはエンタープライズ検索ビジネスで長い実績があり、複雑なニーズとそれを処理するための予算と技術チームを持つ大企業に人気のある選択肢です。その分析およびパーソナライゼーションエンジンは非常に強力です。

長所:

• 巨大でグローバルな組織向けにうまくスケールします。

• 非常に詳細な分析およびレポート機能を提供します。

• 体験を調整するための強力なパーソナライゼーション機能。

短所:

• 設定プロセスが長く複雑で、専任の技術チームが必要なことで知られています。

• 価格は非公開で見積もりベースであるため、ほとんどの中小企業には手の届かないものとなっています。

• セルフサービスとは正反対で、営業および導入チームを通さなければほとんど何もできません。

価格:

Coveoの価格は完全にカスタムです。営業デモとコンサルテーションを経てのみ入手できます。公開されている価格帯はなく、迅速に行動する必要があるチームにとっては大きな障害となる可能性があります。

3. Bloomfire

Bloomfireは、ナレッジ管理と共有に焦点を当てたプラットフォームです。その主な目的は、企業がすべての情報を一元化する場所を作成し、従業員が簡単に検索してアクセスできるようにすることです。独自のAI搭載検索を使用して、ユーザーがBloomfireシステム内のコンテンツを見つけるのを支援します。

選んだ理由: 主な目標が、一元化されたナレッジハブをゼロから構築し、コンテンツ作成の文化を奨励することである場合、Bloomfireは堅実な選択肢です。その機能はすべて、社内でナレッジを作成、整理、共有することに重点を置いています。

長所:

• コンテンツのキュレーションとナレッジ共有に重点を置いています。

• AI検索は、ビデオや音声の文字起こしなどのコンテンツもインデックス化できます。

• インターフェースは、特に開発者でない人々にとって使いやすいです。

短所:

• 過去のヘルプデスクチケットなど、ナレッジがすでに存在する外部ソースとの統合や学習にはあまり重点を置いていません。

• これは「デスティネーションプラットフォーム」であり、情報を探すためにBloomfireに行く必要があります。チーム全員が一貫して使用しない場合、これが別のサイロを生み出すことがあります。

• より現代的で統合されたAIプラットフォームが持つ高度な自動化やワークフロー機能はありません。

価格:

Bloomfireは価格を公表していません。デモをリクエストし、使用方法（単一チーム、部門、または全社）に基づいてカスタム見積もりを取得する必要があります。

4. LlamaIndex

LlamaIndexは、大規模言語モデル（LLM）を使用するアプリケーションを構築するための人気のあるオープンソースデータフレームワークです。これはすぐに使えるツールではなく、開発者がLLMを独自のデータに接続するためのライブラリであることを知っておくことが重要です。これにより、独自のカスタムインデックス作成およびRAGシステムを作成するための構成要素が提供されます。

選んだ理由: 専任の開発者がいる技術チームにとって、LlamaIndexは完全な柔軟性を提供します。正確なニーズに合わせて、完全にカスタムのナレッジ検索システムをゼロから構築できます。

長所:

• 非常に柔軟で、ほぼすべてのユースケースに合わせてカスタマイズできます。

• オープンソースなので、フレームワーク自体は無料です。

• 膨大なエコシステムのデータソース、LLM、ベクトルデータベースと統合できます。

短所:

• 設定、保守、拡張には、本格的なコーディングとAIの専門知識が必要です。

• ユーザーインターフェース、分析、ワークフローエンジンはなく、それらすべてを自分で構築する必要があります。

• 開発者の給与やクラウドホスティング料金を加えると、総コストは非常に高くなる可能性があります。

価格:

LlamaIndexフレームワークはオープンソースで無料です。彼らはLlamaCloudと呼ばれる使用量ベースの価格設定のマネージドサービスを提供しています。

• 無料ティア: 月に10,000クレジットが含まれます。

• Starterプラン: 月額$25で50,000クレジット。

• Proプラン: 月額$250で500,000クレジット。

• クレジットはデータの解析やインデックス作成などに使用され、1,000クレジットは約$1に相当します。このモデルは、使用量が増えるにつれて予測不可能になる可能性があります。

5. Relevance AI

Relevance AIは、カスタムAIエージェントやワークフローを構築・展開するためのツールを備えたプラットフォームです。より視覚的なローコードアプローチを採用しており、ユーザーはさまざまなAIモデルやデータソースを連結して、ナレッジ検索を含む特定のタスクを実行できます。

選んだ理由: このツールは、セミテクニカルなチームにとって良い中間点に位置します。eesel AIのような完全に管理されたプラットフォームよりも多くの制御を望むが、LlamaIndexのようなライブラリで全てをゼロから構築したくない場合に、検討する価値があります。

長所:

• 視覚的なローコードインターフェースにより、AIワークフローの構築がよりアクセスしやすくなります。

• カスタマーサポート以外の多くの用途にも使える柔軟性があります。

• さまざまなAIツールやAPIの接続を試すのが好きなチームに適しています。

短所:

• 専用のサポートツールよりも学習が難しく、ワークフローがすぐに複雑になる可能性があります。

• 価格設定は使用量ベースであり、成長するにつれて予測不可能で高額なコストにつながる可能性があります。

• 詳細なヘルプデスク統合やチケットシミュレーションといった、サポートに特化した機能が欠けています。

• 注意: 執筆時点で、Relevance AIのメインウェブサイトと価格ページはサーバーエラーのためダウンしており、信頼性に対する懸念があるかもしれません。

価格:

Relevance AIは通常、無料ティアと使用量ベースの有料プランを提供しています。しかし、現在サイトがダウンしているため、最新の価格詳細は入手できません。

6. Haystack

Haystackは、deepsetという会社が提供するもう一つのオープンソースフレームワークで、自然言語処理アプリケーション、特に検索システムに重点を置いて構築されています。LlamaIndexと同様に、開発者が独自のシステムを構築するためのツールキットですが、特に本番環境に対応した検索パイプラインの作成に優れています。

選んだ理由: Haystackは、検索インフラ全体を構築し、所有したい技術チームにとって、成熟した強力な選択肢です。データ処理から検索、質疑応答まで、あらゆるものに対応する堅牢でモジュール化されたコンポーネントを提供します。

長所:

• 高度にモジュール化されており、本番環境向けに設計されています。

• 従来のキーワード検索や最新のベクトル検索など、さまざまな検索方法をサポートしています。

• 強力な企業（deepset）と活発なオープンソースコミュニティに支えられています。

短所:

• これは純粋な開発者向けフレームワークであり、技術者以外のユーザーがシステムを管理または設定するためのUIはありません。

• 検索システム、NLP、MLOpsに関する深い技術知識が必要です。

• 焦点は、RAGの「検索」部分にあり、その後の生成AIや自動化にはあまり重点が置かれていません。

価格:

Haystackフレームワークはオープンソースで無料です。deepsetは、パイプラインを構築するためのUIであるdeepset Studioも提供しており、個人開発者向けの無料ティアがあります。無制限の使用とサポートを備えた完全なエンタープライズプランは、カスタム価格で利用できます。

7. OpenAI Assistants API

OpenAIのAssistants APIには、強力な「ファイル検索」機能があり、これは基本的にRAG-as-a-Serviceです。開発者はファイルを直接OpenAIにアップロードでき、その後、OpenAIが情報の解析、チャンキング、検索といった複雑なバックエンド作業をすべて処理し、GPT-4oなどのモデルの応答を改善します。

選んだ理由: これは、世界トップクラスのAIラボの最新RAG技術を利用する最も直接的な方法です。カスタムアプリケーションを構築しているチームにとっては、重要なコンポーネントとなります。

長所:

• ChatGPTの作成者による最新技術にアクセスできます。

• RAGパイプライン構築における最も困難で面倒なステップの多くを自動的に処理します。

• 開発者にとって、どのアプリケーションにも比較的簡単に統合できます。

短所:

• これは単なるAPIです。アプリケーション全体、ユーザーインターフェース、統合、レポート機能はすべて自分で構築する必要があります。

• 使用量ベースの価格設定は、特に大規模なナレッジベースや多数のクエリがある場合、非常に高価になる可能性があります。

• 効果的なサポート業務を運営するために必要な管理機能、ワークフローツール、分析機能が欠けています。

価格:

価格は使用量ベースで、主に2つの部分から構成されています：

• APIコール: 使用するモデル（例：GPT-4o）の入力と出力の両方に対して、トークンごとに支払います。

• ベクトルストレージ: ファイルの保存に料金がかかります。小規模な無料ティアを超えると、1日あたり1GBにつき$0.10かかります。これは、予測不可能な大きな月額請求につながる可能性があります。

適切なナレッジ検索ツールの選び方のヒント

少し圧倒されてしまいましたか？ここでは、情報を整理し、最適なツールを見つけるための実用的なヒントをいくつかご紹介します。

• 既存のワークフローから始める。 ヘルプデスクやWikiを捨てさせるようなツールを選んではいけません。最高のソリューションは、すでに使用しているツールに接続できるものです。これにより、チームの混乱が少なくなり、導入がはるかに速くなります。

• 価値実現までのスピードを優先する。 「今日、自分で試すことができるか？」と自問してみてください。複数の営業電話と6ヶ月の実装プロジェクトが必要なツールは、大きな賭けです。セルフサービスのツールなら、午後にはその価値を証明できます。

• 公式のナレッジベース以外にも目を向ける。 最も有用で実用的な知識の一部は、チームの過去の会話に隠されています。過去のサポートチケットから学習できるツールは、洗練されたヘルプ記事を読むだけのツールよりも、ブランドの声や顧客の実際の問題をはるかに速く理解します。

• リスクのないトライアルを求める。 ツールが本当に機能するかどうかを知る唯一の方法は、あなたのデータでテストすることです。シミュレーションモードや適切な無料トライアルを提供しているツールを探し、お金を払う前に実際のパフォーマンスを確認しましょう。

適切なナレッジ検索ツールは、知識を統合し、チームを支援します

適切なナレッジ検索ツールを選ぶことは、単にドキュメントを速く見つける以上の意味があります。それは、会社の成長を妨げる情報のサイロを打ち破ることです。エージェントに即座に正確な回答を提供し、自信を持って顧客の問題を解決できるようにすることです。そして、彼らの時間を解放し、本当に重要な複雑な仕事に集中できるようにすることです。

開発者向けフレームワークは無限の柔軟性を提供し、大規模なエンタープライズシステムは巨大なスケールを約束しますが、eesel AIのようなプラットフォームは、ほとんどのサポートチームに両方の長所を提供します。つまり、強力でカスタマイズ可能なAIを、実際に数分で自分で設定できるパッケージで提供するのです。

チームが本来すぐに使えるはずの答えを探すのに時間を浪費させるのはやめましょう。知識を統合し、反復作業を自動化して、あなたのチームが本当に何ができるかを見てみましょう。

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