Gleanとは？情報活用とAI自動化を一体化したWork AIプラットフォームの全容

生成AIの活用が広がる一方で、企業では「情報が散在して必要な答えにたどり着けない」「AIを全社展開したいが、権限管理やセキュリティが不安」といった課題が残っています。そうした文脈で注目されているのが、Work AIプラットフォームのGleanです。

この記事では、Gleanとは何か、何ができるのか、なぜ今評価されているのかを整理します。あわせて、情シス担当者やDX推進担当者が導入前に確認しておきたいポイントや、費用感を把握するうえで見ておきたい点についても実務目線で解説します。

Gleanとは

Gleanとは、企業内に散在する知識、システム、業務文脈をつなぎ、AIが検索、回答、要約、自動化まで行えるようにするWork AIプラットフォームです。

単なる社内検索ツールではなく、検索基盤、AIアシスタント、AIエージェントを一体で扱える点が特徴です。まずは「社内の知識をつなぎ、AIを業務で使える状態にする基盤」と捉えると理解しやすいでしょう。

参考：Glean公式サイト

情報の場所を探すだけの使い方にとどまらない

Gleanは、社内のどこに情報があるかを探すためだけのAIではありません。文書や会話、業務システム上の情報を横断しながら、質問への回答や関連情報の要約、その先の業務処理までつなげやすい点に特徴があります。

そのため、情報探索の効率化だけでなく、問い合わせ削減、オンボーディング支援、ナレッジ活用の平準化まで期待しやすくなります。検索結果を返して終わるのではなく、実務を前に進めるための基盤として使いやすい点がGleanの違いです。

向いている企業像

Gleanが向いているのは、情報が複数のSaaSや部門ごとのストレージに分散している企業です。Slack、Google Drive、Jira、Confluence、GitHub、SharePointなどを日常的に使い、情報探索コストが高い企業ほど相性があります。

特に、情シス部門が社内問い合わせの多さに悩んでいるケースや、DX推進部門が生成AIの全社活用を進めたいがガバナンス面で止まっているケースでは、検討価値を整理しやすい製品です。

Gleanは何ができる？

Gleanでできることは、大きく「探す」「答える・作る」「動かす」の3つです。社内データを横断検索し、自然言語で質問に答え、必要なアウトプットを作り、さらにエージェントで業務を前に進めます。

重要なのは、検索、アシスタント、エージェントが分断されていないことです。Gleanは情報を探すためのツールというより、企業内の知識、権限、業務文脈をつなぎ、回答、生成、実行までを一つの流れで支えるWork AIプラットフォームとして捉えると理解しやすくなります。

社内情報を横断して検索できる

Gleanの出発点は横断検索です。複数の業務ツールをまたいで情報を探せるため、資料の所在確認、経緯の把握、担当者の探索といった日常業務を短縮しやすくなります。

公式情報では、100以上のコネクタを通じてさまざまな業務アプリケーションを横断検索できると案内されています。情報を探すたびにアプリを切り替える必要が減ることは、現場の体感価値につながりやすいポイントです。

参考：Glean Workplace Search

• Slackのやり取り
• Google Drive内の資料
• JiraやConfluenceの情報
• GitHubなどの開発関連情報
• その他の業務アプリケーション

自然言語で質問し、必要な回答を得られる

Gleanは、自然言語で質問すると、社内データを横断して必要な答えを返せる点が強みです。単語一致の検索ではなく、「この案件の背景を教えて」「昨日の会議で何が決まったか教えて」といった聞き方でも使いやすく設計されています。

企業独自の言い回しや業務に関する文脈を踏まえて理解し、ユーザーの役割やチームの働き方に応じて関連性の高い結果を返すとされています。さらに、社内の人、コンテンツ、それらの関係性をもとにナレッジグラフを構築し、検索結果や回答をユーザーごとに最適化する点も特徴です。

また、SlackやMicrosoft Teamsなどのコミュニケーションツールも回答のデータソースとして扱えるため、正式な資料だけでなく、日々のやり取りの中に埋もれた情報まで参照しやすくなります。情報の保存場所を意識せず探せることは、実務での使いやすさに直結します。

参考：Glean Workplace Search

人や組織のナレッジも見つけやすい

Gleanの価値は、文書検索だけではありません。誰がどの領域に詳しいのか、どのチームが何を担当しているのかといった、人と組織のナレッジにもアクセスしやすくなります。

実務では、「資料そのもの」より先に「誰に聞けばよいか」を知りたい場面が少なくありません。人・組織・プロジェクトのつながりを見つけやすいことは、属人化の緩和や社内連携のスピード向上にもつながります。

要約や下書き作成を支援できる

見つけた情報をそのまま読むだけでは、業務は前に進みません。Gleanは要約や下書き作成も支援するため、会議前のキャッチアップ、問い合わせ回答のたたき台作成、部門内共有文の整理などに活用しやすくなります。

資料を探し、読み、まとめ、共有文を書くという一連の流れを短縮できる点は、現場の生産性に直結します。情報量が多い企業ほど、この部分の価値を実感しやすいでしょう。

画像やスライドなどの生成も可能

Gleanでは、情報を探して答えを得るだけでなく、成果物の作成までつなげられます。Canvasを使えば、アイデア出しから構成案の整理、下書き作成、推敲までを一つの流れで進めやすく、資料作成の初動を短縮しやすくなります。

また、スライドや各種コンテンツの作成にも対応しており、ラフな指示からたたき台を素早く形にできる点も特徴です。Gleanの強みは、単に生成することではなく、社内コンテキストを踏まえながら実務に近いアウトプットへつなげやすいことにあります。

業務の起点になるポータルとして使える

Gleanは検索窓だけの製品ではなく、業務の起点となるポータルとしても機能します。全社向けのお知らせ、自分に関係するタスク、各ツール上でのメンションなどをまとめて把握しやすく、日々の業務を始める入口として使いやすい点も特徴です。

複数ツールに分散した通知や更新情報を一つの場所で見られると、確認漏れや切り替えのロスを減らしやすくなります。検索だけでは語りきれない、業務ハブとしての価値もGleanの重要な側面です。

AIエージェントで業務を自動化できる

Gleanは検索と回答だけで終わりません。AIエージェントにタスクを与え、コンテキストと推論を使って業務処理を進めることまで想定されています。

公式のプラットフォーム概要では、Enterprise Context、Glean Protect、Glean Agents、Open Platformが構成要素として示されています。重要なのは、単純な自動化だけでなく、必要な情報を集め、タスクを小さく分解し、順序立てて進めるAgent基盤として設計されている点です。検索から実行までを一つの基盤で扱えることが、Work AIプラットフォームとしての強みです。

参考：Glean プラットフォーム概要

機能領域	概要	業務で期待できること
横断検索	複数ツールをまたいで情報を探せる	情報探索時間の削減
AIアシスタント	質問応答、要約、下書き作成	問い合わせ対応や資料準備の効率化
ポータル機能	通知、タスク、メンションなどをまとめて確認できる	業務の起点を集約し、確認漏れや切り替えロスを減らす
AIエージェント	タスク実行や業務自動化を支援	定型業務の削減、実務へのAI定着

Gleanが注目されている背景

Gleanが注目される背景には、社内情報の分散、生成AI活用の本格化、セキュリティ要求の高まりがあります。単にAIチャットを導入するだけでは、企業利用に必要な条件を満たしにくくなってきました。

そのなかで、企業文脈を扱え、既存システムと連携でき、権限管理も考慮された基盤としてGleanが評価されています。ここでは、特に重要な背景を整理します。

社内情報が分散しすぎている

現在の企業では、情報が一つの場所に集約されているケースのほうが少数です。部門ごとに使うSaaSが異なり、ファイルの保存場所も分かれ、会話ログやチケットの履歴も別々に存在します。

その結果、必要な情報が存在していても見つからず、同じ質問や確認が何度も発生します。Gleanは、この分散状態を前提に横断的に扱うため、現代の業務環境に合いやすいのです。

生成AIには社内文脈が必要になっている

ChatGPTやGeminiアプリなどの汎用的な生成AIは便利ですが、そのままでは社内独自の業務ルールや用語、権限、判断基準までは理解しません。実務で使うには、社内文脈に基づいた回答が必要です。

Gleanは、企業固有の言語や関係性、データソースを踏まえてAIを動かす設計を取っています。だからこそ、「検索に強いツール」というより、企業文脈を理解してタスクを前に進めるWork AI基盤として評価されやすくなっています。

全社展開にはセキュリティと権限管理が欠かせない

AI導入がPoCで止まりやすい理由の一つは、セキュリティとガバナンスです。誰に何が見えるのか、どのデータを参照しているのか、監査や統制に耐えられるのか。この論点を無視すると全社導入は進みません。

Gleanは、プライベート設計、機密データ保護、権限に応じたアクセス、エージェントの動作検証などを打ち出しています。生成AIを現場利用から全社展開へ進めたい企業にとって、この部分は重要な評価軸です。

参考：Glean Security

効果を説明しやすい定量情報が出てきている

AI基盤の導入では、「便利そう」だけでは稟議が通りません。どれだけ時間が減るのか、どれだけ運用負荷が下がるのかといった説明が必要です。

Glean公式では、35以上のLLMモデル対応、トークン使用量30％削減、ユーザー1人あたり年間110時間削減、社内サポートチケット20％削減、6か月でROI到達といった数値が紹介されています。さらに、公式プレスリリースでは、ユーザーが1日平均5回クエリを実行し、DAU/MAU比も約40％とされており、導入後に継続的に利用されやすいことを示す材料としても注目されています。検討材料となる定量情報がそろっていることも、注目度を高める理由の一つです。

参考：
Glean公式サイト
Glean公式プレスリリース

情シス担当者・DX推進担当者が見るべき導入ポイント

Gleanの導入では、機能の豊富さだけで判断しないことが大切です。重要なのは、自社の情報環境や業務課題とどう結びつくかです。

連携対象、権限、ナレッジ整備、利用定着まで含めて見ることで、導入後のギャップを小さくできます。ここでは、検討時に外しにくい論点を整理します。

どのシステムからつなぐかを決める

最初から全システムを対象にすると、設計も説明も複雑になります。まずは、問い合わせが多い情報源や、日常的に利用頻度が高いツールから優先順位を付けるのが現実的です。

対象が明確であれば、効果測定もしやすくなります。小さく始めて成果を示し、そこから接続範囲を広げる進め方のほうが社内合意を取りやすいケースも少なくありません。

既存の権限設計を活かしながら導入できる

Gleanは、接続先システムに設定されている既存のアクセス権限を引き継げる点が大きな強みです。権限のない情報は見えない前提で使えるため、「AIに社内情報をつないだとき、誰に何が見えてしまうのか」という情シス部門の不安を抑えながら導入を進めやすくなります。

そのうえで、元の権限設計が整理されていれば、より安心して全社展開しやすくなります。導入前に、誰がどこまで見えるべきか、各ツールで権限設定にばらつきがないかを確認しておくと、Gleanの強みをより活かしやすくなるでしょう。

ナレッジの置き方も整える

AI基盤を入れても、元の情報が古い、重複している、置き場所が不明確では、活用効果は落ちます。正本の定義、更新ルール、命名規則といった基礎整備は欠かせません。

Gleanはナレッジ活用を前に進める製品だからこそ、土台の情報設計が効きます。導入を機に、情報整理の基準を見直すことも大きな価値になります。

評価指標を業務に寄せる

導入評価は、ログイン数や利用回数だけで見ると不十分です。資料探索時間、オンボーディング期間、問い合わせ件数、提案準備工数など、業務に近い指標で見たほうが判断しやすくなります。

DX推進の観点では、AIがどれだけ使われたかより、業務がどう変わったかを測ることが重要です。PoCで終わらせないためにも、評価軸は早い段階で決めておきたいところです。

将来の拡張性も見ておく

Gleanは検索だけでなく、アシスタント、エージェント、API、SDKなど拡張余地も持つプラットフォームです。今の課題を解決するだけでなく、今後どこまでAI活用を広げたいかも見ておく必要があります。

現時点では検索中心で使うとしても、将来的に自動化や他システム連携まで見据えるなら、最初から拡張性を確認しておくほうが選定後の手戻りを減らせます。

Gleanの費用を確認する際に見ておきたいこと

Gleanの費用は公式サイト上で確認することはできません。なぜなら従業員数や連携したいアプリ・ツールによって料金が異なるためです。

そのため、まずは自社の利用想定を整理したうえで問い合わせに進むことをおすすめします。従業員数、接続したいツールの数、活用範囲などを事前にまとめておくと、見積もりの確認がスムーズになります。

見積もり前に整理しておきたい項目

見積もりを確認する前に、どの範囲で使いたいのかを整理しておくことが重要です。対象ユーザー数、接続したいデータソース、検索中心で使うのか、エージェント活用まで見据えるのか、導入支援をどこまで必要とするのかによって、確認すべき内容は変わります。

こうした前提が曖昧なままだと、提示された金額だけを見ても比較しにくくなります。費用を確認する際は、要件整理とあわせて進めるほうが判断しやすくなります。

• 利用予定ユーザー数
• 接続したいデータソースの数
• 検索中心か、エージェント活用まで含むか
• 初期構築や定着支援の必要範囲
• 社内のセキュリティ・監査要件

費用はライセンスだけで見ない

企業向けのAI活用基盤では、単純なライセンス費用だけを見ると判断しにくいことがあります。問い合わせ対応の削減、情報探索時間の短縮、教育工数の圧縮、運用負荷の軽減など、導入後の変化もあわせて見ておくことが重要です。

費用を確認する際は、「いくらか」だけでなく、「どの業務をどこまで改善できそうか」という観点も持っておくと比較しやすくなります。特に情シス部門やDX推進部門では、導入後の運用まで含めて判断する視点が欠かせません。

クラウドエースが支援できること

Gleanの導入は、製品選定だけで完結しません。契約、環境構築、権限設計、定着化、周辺システムとの連携まで見据えるほど、プロジェクト全体の難易度は上がります。

クラウドエースはGleanのリセールパートナーおよびサービスパートナーとして、日本企業に合わせた導入支援を提供しています。ここでは、導入現場で価値になりやすい支援内容を整理します。

参考：Glean導入・運用支援 | クラウドエース株式会社

契約から導入まで進めやすい体制

クラウドエースの案内では、日本円での請求書発行、導入から定着までのワンストップ支援、競争力のある価格体系などがメリットとして示されています。製品比較だけでなく、導入実務をどう進めるかまで含めて考えられる点は大きな利点です。

特に、海外SaaSの契約や運用に慣れていない企業では、契約面と導入面をまとめて相談できるかどうかで進めやすさが変わります。

ナレッジ活用設計まで含めて伴走できる

Gleanは、つないだだけで成果が出る製品ではありません。どの部門から始めるか、どの情報を優先するか、何を成果指標に置くかまで設計が必要です。

クラウドエースでは、情報整理や活用戦略の観点も含めて支援できるため、初期設定だけでなく、業務定着まで見据えた進め方を取りやすくなります。DX推進の実行支援まで求める企業には相性がよいはずです。

実際にクラウドエース社内でもGleanの活用は進んでおり、社内ダッシュボード上では、サインアップ後の利用状況を示すActivityが93％、習慣的な利用を示すStickinessが90％となっています。導入して終わりではなく、日常業務の中で継続的に使われやすいことは、活用定着を考えるうえでも示唆になるポイントです。

Google Cloud活用まで含めて相談しやすい

将来的に、Gleanを入口として生成AIの活用範囲をさらに広げたい企業もあるでしょう。クラウドエースはGoogle Cloudの支援実績を背景に、周辺のAI活用やデータ基盤との連携も含めて相談しやすい体制を持っています。

Glean単体の導入ではなく、全社的なAI活用の流れの中で位置づけたい場合にも、構想から実装まで一貫して考えやすくなります。

関連情報：生成AI活用支援

まとめ

Gleanとは、企業内の知識、システム、コンテキストをつなぎ、AIを検索だけでなく実務に活用しやすくするWork AIプラットフォームです。社内情報の分散、生成AI活用の本格化、セキュリティ要求の高まりといった背景から、今まさに注目度が高まっています。

情シス担当者やDX推進担当者にとって重要なのは、機能一覧を見ることではなく、自社の情報環境にどう当てはまるかを見極めることです。連携対象、権限設計、ナレッジ整備、定着支援まで含めて考えることで、導入判断の精度は大きく変わります。

Gleanの検討を進める際は、製品理解と同時に、どの業務課題を優先的に解くのかを整理しておくことが重要です。そうすることで、導入の成否をより具体的に判断しやすくなります。

クラウドエースでは、Gleanパートナーとして公式情報を主軸にしながら、日本企業の実務に合わせた導入支援をご提供しています。詳細はGlean導入・運用支援や生成AI活用支援をご覧ください。