（最終更新日: 2026年01月07日）
「社内に資料が多すぎて、必要な情報を見つけるだけで一苦労している…」といった悩みを抱えていませんか？
フォルダを一つずつ開いて内容を確認する従来の手間を、劇的に解消してくれる画期的なツールが「Box AI for Hubs」です。
AIが複数のドキュメントを瞬時に読み込み、自然な対話形式で質問に答えたり要約したりすることで、情報探しの時間を大幅に短縮できます。
本記事では、IT管理者やナレッジマネージャーの方向けに、2026年1月時点の最新仕様や料金プラン、そして気になるセキュリティ面まで詳しく解説します。
この記事を読み終える頃には、社内のナレッジを最大限に活用し、チームの生産性を飛躍的に高めるための具体的なステップが明確になっているはずです。
最新のAI技術を味方につけて、スマートな情報共有の形を一緒に探っていきましょう。
Box AI for Hubsの基本概念：Box Hubsとの違いと検索の仕組み
当セクションでは、Box Hubsの基本構造と、Box AI for Hubsが情報を処理する高度な検索メカニズムについて解説します。
組織の情報を単に集めるだけでなく、なぜAIが正確な回答を生成できるのかを知ることは、効果的なナレッジ共有基盤を構築する上で欠かせないためです。
- Box Hubs：コンテンツを整理する『プレイリスト型』ポータル
- Box AI for Hubs：RAG技術によるセキュアな回答生成
- 従来のキーワード検索とAIによるセマンティック検索の違い
Box Hubs：コンテンツを整理する『プレイリスト型』ポータル
Box Hubsは、既存のファイルを元の場所から動かすことなく、特定のテーマに沿って集約できるインテリジェントなポータル機能です。
音楽アプリのプレイリストを作るような感覚で、異なるフォルダに点在する資料を一つの画面にまとめて表示できる点が最大の特徴と言えます。
複数の部署にまたがるプロジェクト資料であっても、物理的なコピーを作ることなく一箇所に整理できるため、情報の最新性を常に保つことが可能です。
組織内の情報を整理する新しい手法については、AIによる業務効率化の成功事例を参考にするとより理解が深まります。
このように、ITの専門知識がなくてもノーコードでポータルを作成できる仕組みが、社内の情報格差を解消し円滑なコミュニケーションを支えています。（参考: Box Support）
Box AI for Hubs：RAG技術によるセキュアな回答生成
Box AI for Hubsが提供する回答の精度を支えているのは、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる最先端の技術アーキテクチャです。
これはAIがインターネット上の不特定多数のデータではなく、Hub内に格納された自社のドキュメントのみをソースとして回答を導き出す仕組みを指します。
ユーザーが質問を投げると、システムはまずHub内の関連ファイルを検索し、その抽出結果に基づいて回答を構成するため、企業固有のルールや背景を汲み取った正確な対応が可能です。
技術的な仕組みの詳細はRAG構築のベストプラクティスでも解説されていますが、Boxはこのプロセスを非常にセキュアな環境で実現しています。
最新の仕様では1つのHubあたり最大20,000ファイルまで参照可能であり、AIが参照した原文の該当箇所を引用元として明示する機能も備わっています。（参考: Box AI for Hubs）
情報の信憑性を即座に確認できるこのRAGの活用こそ、ビジネス利用における情報の信頼性を担保する鍵となります。
従来のキーワード検索とAIによるセマンティック検索の違い
Box AIが提供する検索体験は、単なる単語の照合ではなく、ユーザーの質問意図を深く汲み取るセマンティック検索によって支えられています。
従来のキーワード検索では、ファイル内に特定の文字列が含まれていない限り情報を引き出せなかったため、検索漏れや再検索の手間が課題となっていました。
これに対し、AIは「福利厚生」という言葉を使わずに「休みについて教えて」と入力しても、休暇制度に関する規定を関連情報として見つけ出すことができます。
文脈や概念の類似性を判断基準にすることで、言葉の表現にばらつきがある大規模なドキュメント群の中からでも、目的の情報を瞬時に手に入れられるようになりました。
効率的な情報収集の手法を学びたい方は、最新のツール活用術がまとめられた生成AI 最速仕事術も役立つはずです。
言語の壁やニュアンスの違いを超えて情報を繋ぐこの仕組みが、ナレッジへのアクセシビリティを根本から変革します。
主要機能の徹底解説：複数ドキュメント横断クエリと引用元の明示
当セクションでは、Box AI for Hubsの中核機能である複数ドキュメントの横断クエリと、情報の信頼性を支える引用機能について詳しく解説します。
Box上に蓄積された膨大な非構造化データをビジネスの武器に変えるためには、AIがどのように情報を抽出し、その正当性をいかに証明するかを理解することが不可欠だからです。
- 複数ファイルからの情報抽出（Multi-Doc Querying）
- 信頼性を担保する『引用元（Citations）』の自動表示
- 出力フォーマットのカスタマイズとフォローアップ質問
複数ファイルからの情報抽出（Multi-Doc Querying）
Box AI for Hubsの真骨頂は、単一の資料だけでなくハブ内に蓄積された膨大なデータを一括で解析できる点にあります。
2026年現在の最新仕様では、1つのHubにつき最大20,000件のファイルを対象とした横断的なクエリが可能です。
例えば過去3年分の議事録を対象に「特定のプロジェクトで発生した共通の懸念点」を抽出するといった、人力では数日かかる作業を数秒で完結できます。
PDFやWordだけでなく、ExcelやGoogleドキュメント、さらには画像内のテキストまで幅広くサポートされています。（参考: Box AI for Hubs）
1ファイルあたり4MBまでのテキスト量を分析できるため、大規模なマニュアル群からも精度の高い情報を引き出せるのが強みです。
信頼性を担保する『引用元（Citations）』の自動表示
生成AIの大きな課題であるハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐため、回答には必ず根拠となったドキュメントの参照元が表示されます。
AIが生成したテキストの脚注をクリックするだけで、利用者は一次情報の該当箇所へ即座にアクセスできるよう設計されています。
この仕組みにより、ビジネスの意思決定において不可欠な情報の透明性と正確性が高度なレベルで担保されます。
AIのハルシネーションを抑制する技術については、AIハルシネーション対策の全手法でも詳しく解説していますが、Box AIはこの機能を標準で備えています。
複数の資料から情報を集約した場合でも、それぞれの記述がどのファイルに由来するかが一目で判別できるため、情報の裏取り作業が劇的に効率化されます。
実際の操作画面では、引用箇所にカーソルを合わせることで原文のプレビューが表示され、コンテキストの確認もスムーズに行えるのが特徴です。
出力フォーマットのカスタマイズとフォローアップ質問
AIからの回答は単なるテキスト出力に留まらず、ユーザーが求める形式に合わせて柔軟にカスタマイズすることが可能です。
箇条書きや要約だけでなく、複数の製品仕様を比較するためのテーブル形式など、用途に応じたアウトプットを自然言語で指示できます。
また、一度の質問で終わらせる必要はなく、チャットを続けるように対話形式での深掘りを行うことで、情報の解像度を段階的に高められます。
期待通りの結果を得るには、具体的な背景や制約条件をプロンプトに含めることがコツであり、これは業務効率化の大きな鍵となります。
さらに実践的なテクニックを学びたい方は、生成AI 最速仕事術などの書籍を参考に、プロンプトの「型」を習得するのもおすすめです。
最新の技術仕様と制限事項：ファイル数上限とテキスト分析容量
当セクションでは、Box AI for Hubsを実務で運用する上で不可欠な、最新の技術仕様とシステム上の制限事項を解説します。
AIの処理能力には物理的な上限が存在するため、これらを事前に把握しておくことが、安定したデータ活用環境を構築する上で極めて重要だからです。
- 1Hubあたり20,000ファイルへの制限緩和（2025年最新）
- 1ファイルあたり4MBまでのテキスト分析容量拡張
- サポート対象のファイル形式と処理できないデータの注意点
1Hubあたり20,000ファイルへの制限緩和（2025年最新）
1つのHubでAIが参照できるファイルの上限が、従来の2倍となる20,000ファイルまで大幅に拡大されました。
企業内に蓄積される膨大な非構造化データをより広範囲に検索・分析したいというニーズに応えるため、Boxは2025年5月にこの仕様変更を公式に実施しています。
このアップデートにより1Hubあたりの制限が緩和されただけでなく、テナント全体での参照上限も200万ファイルへと引き上げられ、大規模な組織運用にも耐えうる仕様となりました。（参考: Box Support）
多くのドキュメントを抱えるプロジェクトでも、ファイルを細かく分ける手間を省き、一括してAIにインデックスさせることが可能になっています。
1ファイルあたり4MBまでのテキスト分析容量拡張
個別のファイルからAIが読み取れるテキストのデータ容量が最大4MBまで拡張され、長大なドキュメントの解析精度が飛躍的に向上しました。
コンテキストウィンドウの拡大によって、数百ページに及ぶような大型のマニュアルや複雑な契約書であっても、AIが途中の内容を読み飛ばすリスクを最小限に抑えられます。
4MBという容量は、日本語の文字数に換算するとおよそ200万文字分に相当し、一般的なビジネス文書であればほぼ全量をカバーして正確な要約や回答を得ることが可能です。（参考: Box Support）
2025年9月に実施されたこの技術強化により、情報の欠落を防ぎつつ、文書全体を俯瞰した高度なインサイト抽出が実用レベルで実現しています。
サポート対象のファイル形式と処理できないデータの注意点
Box AI for HubsはPDFやWordといった主要な形式に加え、Excelや画像内のOCRテキストといった幅広いデータソースに対応しています。
ビジネスで汎用的に使われるドキュメントの大半を網羅しているため、既存の管理フローを変えることなくスムーズなAI導入が可能です。
ただし、ファイル内に埋め込まれた複雑なマクロや特殊なオブジェクトは読み取れない場合があるため、テキストレイヤーを保持した「AIフレンドリー」な形式で保存することが推奨されます。
最新のAI OCRツールとの併用や、適切なフォーマット管理を行うことが、AIからの回答精度を最大化するための重要なステップとなります。
効率的なドキュメント管理とAI活用術をさらに深めたい方には、書籍「生成AI 最速仕事術」も非常に参考になるでしょう。
利用料金と対象プラン：Enterprise Plus/Advancedの最新情報
当セクションでは、Box AI for Hubsを利用するために必要な料金プランと、2025年に登場した最新プランの情報を詳しく解説します。
導入コストを正確に把握することは、社内の稟議を通し、投資対効果（ROI）を適正に評価する上で極めて重要なステップだからです。
- Enterprise Plusプラン：標準的なAI活用パッケージ
- Enterprise Advanced：2025年登場の最上位プラン
- AIクエリ無制限の適用範囲とフェアユースポリシー
Enterprise Plusプラン：標準的なAI活用パッケージ
Enterprise Plusプランは、Box AI for Hubsの機能をフル活用するための標準的な選択肢となっています。
組織内の膨大なドキュメントをAIが横断的に分析できる環境を、予測可能な定額制で構築できる点が最大の特徴です。
国内の主要販売代理店が公開している価格情報を整理すると、導入コストの目安は以下のようになります。
| 販売代理店名 | 年額料金（1IDあたり） | 月額換算（参考） | 出所 |
|---|---|---|---|
| NEC | 72,000円 | 約6,000円 | （参照: NEC） |
| 富士通 | 72,000円 | 約6,000円 | （参照: 富士通） |
| オプテージ | 72,000円 | 約6,000円 | （参照: オプテージ） |
詳細な内訳については、Box AIの料金体系を完全解説した記事も併せてご確認ください。
従来のEnterpriseプランからアップグレードすることで、コンテンツのポータル化とAIによる知見抽出をシームレスに両立できます。
Enterprise Advanced：2025年登場の最上位プラン
2025年1月に発表されたEnterprise Advancedは、従来の枠を超えたインテリジェントなコンテンツ管理を実現する最上位プランです。
このプランには、独自のAIエージェントをノーコードで作成できる「Box AI Studio」などの高度な機能が組み込まれています。
Plusプランとの決定的な違いは、単なる質問応答にとどまらず、個別の業務プロセスに深く食い込んだAIのカスタマイズが可能になった点にあります。
社内独自の複雑なワークフローをAIで完全自動化したいと考える大規模組織にとって、最も有力な選択肢となるでしょう。
最新のAI活用術を学びたい方は、書籍「生成AI 最速仕事術」なども非常に参考になります。
自社のDXステージに合わせて、エージェント機能が必要かどうかを判断基準に据えることが導入成功の鍵を握ります。
AIクエリ無制限の適用範囲とフェアユースポリシー
運用コストの透明性を担保するAIクエリ無制限の仕組みは、IT管理者が予算を策定する上で大きな安心材料となります。
利用回数に応じた従量課金が発生しないため、全社員がコストを気にせず積極的にAIへ質問を投げかけられる環境を維持できます。
ただし、システムへの極端な負荷を防ぐために「フェアユースポリシー（公正使用方針）」が適用される点は留意しておかなければなりません。
これは特定ユーザーによる過度なリソース独占を防ぎ、組織全体で安定したパフォーマンスを享受するための重要なルールです。
通常のビジネス利用の範囲内であれば制限を意識する必要はなく、セキュアなAI活用を安定して継続できる設計となっています。
エンタープライズ向けのセキュリティ：AI学習の有無と権限継承
当セクションでは、エンタープライズ環境での利用に不可欠なBox AIのセキュリティ構造と権限継承の仕組みについて詳しく解説します。
機密情報を扱う企業にとって、AIがデータを学習に利用するかどうかや、アクセス権限が正しく反映されるかは、導入の成否を左右する極めて重要な判断基準だからです。
- 顧客データの保護と基盤モデル学習への非利用
- 既存のアクセス権限（パーミッション）の完全な継承
- ITガバナンスとコンプライアンス対応（GDPR/SOC2等）
顧客データの保護と基盤モデル学習への非利用
Box AI for Hubsは、顧客の機密データをAIモデルの再学習に一切利用しない設計になっています。
多くの企業が懸念する「AIへのデータ提供による情報流出」を防ぐため、BoxはOpenAIやAnthropicといった基盤モデル提供企業と、データを学習に利用させない厳格な契約を締結しています。
実際にBoxのTrust Center（信頼センター）では、顧客コンテンツのプライバシー保護が法的な根拠とともに明文化されており、高い透明性が確保されているのが特徴です。
エンタープライズレベルのプライバシー保護が契約段階から担保されているため、外部への情報漏洩を心配することなく、安心して社内の重要なナレッジをAIに参照させることが可能です。
データ保護の姿勢が明確であることは、機密情報を扱う現代のビジネスシーンにおいて最大の信頼材料となります。
（参考: Box Trust Center）
既存のアクセス権限（パーミッション）の完全な継承
Box AI for Hubsは、ユーザーが本来持っているBox上のアクセス権限をそのままAIの回答生成プロセスに適用します。
AIを導入したからといって部署を越えた情報の壁が崩れることはなく、閲覧権限のないファイルがAIの検索対象に含まれることは決してありません。
管理画面では、各Hubに含めるフォルダやファイルを選択する際、既存の共有設定がそのまま基盤となるため、運用負荷を抑えつつ安全に公開範囲を制御できるのが強みです。
堅牢なファイアウォール機能が維持される仕組みにより、機密性の高い人事データや未公開プロジェクトの漏洩を物理的に遮断することが可能です。
実務上のアドバイスとして、適切な権限管理こそがAI活用の安全性を担保するため、導入前に既存のユーザーグループ設定を再確認することをお勧めします。
ITガバナンスとコンプライアンス対応（GDPR/SOC2等）
Box AIは、GDPRやSOC2、さらには各業界特有の厳しいコンプライアンス要件に準拠した基盤の上で構築されています。
管理者は「いつ、誰が、どのHubで、どのような質問をしたか」という詳細な監査ログを常に取得できるため、不正利用の防止や内部統制の維持が容易です。
大手企業のセキュリティチェックシートで頻繁に問われるデータの保存場所や暗号化の状態についても、Boxの標準仕様をそのまま継承している点は大きなメリットでしょう。
国際的なセキュリティ基準への準拠は、社内の監査部門への説明をスムーズにし、全社展開に向けた承認プロセスを大幅に短縮させる要因となります。
セキュリティリスクの具体的な管理手法については、生成AIのセキュリティ完全解説でも詳しく解説されています。
組織全体で安全にAIを使いこなすための知識を深めたい方は、生成AI 最速仕事術などの書籍も非常に参考になります。
業務を劇的に効率化するユースケース：人事・営業・法務の実践例
当セクションでは、Box AI for Hubsを具体的にどのように業務へ組み込むべきか、人事・営業・法務・技術の各部門における実践的な活用シナリオを詳しく解説します。
導入を成功させるには、単なる機能理解だけでなく、実際の業務フローにおける「どの作業がAIに置き換わるのか」という具体的なイメージを組織内で共有することが極めて重要だからです。
- 【人事（HR）】社内規定・福利厚生の自動応答ポータル
- 【営業（Sales）】製品マニュアルと競合比較の即時引き出し
- 【法務・技術】大量の契約書・技術文書からの条項調査
【人事（HR）】社内規定・福利厚生の自動応答ポータル
人事部門における問い合わせ対応の自動化は、Box AI for Hubsの導入で最も劇的な効果が期待できる領域です。
就業規則や福利厚生、研修資料を一つのHubに集約するだけで、AIが膨大な社内規定から必要な情報を瞬時に特定してくれるようになります。
実際に筆者が担当した改善事例では、従業員からの「育休の申請期限は？」といった個別の質問にAIが即答するポータルを構築し、年間1,400時間の工数削減を達成しました。
最新の技術仕様では1ファイルあたり4MBまで分析可能なため、分厚い規定集でも文脈を正確に読み取った回答が可能です。
このようにバックオフィス部門の定型的な問い合わせ対応をAIへ移行することで、担当者は採用活動などのより創造的な業務に専念できるようになるでしょう。
(関連リンク: AIによる業務効率化の成功事例)
【営業（Sales）】製品マニュアルと競合比較の即時引き出し
営業活動のスピードを最大化させるためには、製品マニュアルや競合比較データを即座に引き出せる環境が不可欠です。
提案資料や過去の事例集をプレイリストのように整理できるHubsを活用すれば、外出先からでも必要なナレッジを数秒で見つけ出せます。
具体的には「他社製品Aとのスペック差を3点でまとめて」と指示するだけで、そのまま顧客へ提示できる比較表の骨子をAIが構成してくれます。
Salesforce連携などのCRM活用と組み合わせれば、顧客データに基づいた精度の高い提案を強力にサポートできるでしょう（参考: Salesforce Agentforce 3の使い方）。
現場の営業担当者が情報の検索に迷う時間をゼロにすることが、商談の成約率を底上げするための最短ルートとなります。
業務効率をさらに高めたい方は、生成AI 最速仕事術も参考にしてみてください。
【法務・技術】大量の契約書・技術文書からの条項調査
高度な専門性が求められる法務や技術部門では、大量のドキュメントからの条項調査や仕様抽出をAIが強力に支援します。
数百枚に及ぶ技術仕様書や過去の契約書の中から、特定の免責条項やコンポーネントの記述を漏れなく探し出す作業は、AIの得意とするパターン抽出と非常に相性が良いためです。
筆者がPython等を用いてAIツールを構築した経験からも、複雑な非構造化データから特定のロジックを抽出する処理において、AIは人間を凌駕する網羅性を発揮します。
1つのHubあたり最大20,000ファイルまで参照できるため、過去数年分の膨大なアーカイブを対象にした横断調査も容易に実行可能です。
熟練のナレッジワーカーがリサーチ作業から解放されることは、組織全体のイノベーションを加速させる大きな一歩となるに違いありません。
まとめ：Box AI for Hubsで社内ナレッジを劇的に活性化しよう
Box AI for Hubsは、散在する社内ドキュメントを横断的に分析し、引用元を明示した信頼性の高い回答を導き出す強力なソリューションです。
セキュリティを維持したまま、Enterprise Plus以上のプランで無制限にAIクエリを活用できる点は、全社的なナレッジ共有を加速させる大きなメリットとなります。
これからの時代、情報を「探す」時間は最小化し、得られた知見を「どう活かすか」に集中することで、組織の競争力は飛躍的に高まるはずです。
Box AI for Hubsは、単なる検索ツールではなく、企業の知的資産を『呼吸するナレッジ』へと変えるプラットフォームです。
導入の第一歩として、まずは貴社の現在のプランを確認し、Enterprise Plusへのアップグレードやデモの申し込みを検討してみませんか？
AI CONNECTで個人のAIスキルを高めつつ、生成AI 最速仕事術で具体的なプロンプト活用術を学ぶことで、導入効果を最大化できます。
詳細な製品情報やデモについては、以下の公式サイトもあわせてご確認ください。
