チームでの情報共有、こんな課題を感じていませんか。
「あの資料、どこにあるんだっけ…」とファイルサーバーを延々と探す時間。
チャットツールに流れてしまった重要な情報を、遡って探す手間。
結局、誰が詳しいかを知っている人に聞くしかなく、業務が中断してしまう。
こうしたナレッジ共有の悩みは、多くの組織にとって生産性を阻害する大きな要因です。
もし、検索するだけで、その結果がチームで共有できる整理された「資料」として自動生成されるとしたら、働き方はどう変わるでしょうか。
本記事では、2025年12月時点で最も注目されるAIワークスペース「Genspark」が提供する革新的な機能「Sparkpage」に焦点を当て、チームのナレッジ共有を根底から変える新しい形を、具体的な活用シーンとともにご紹介します。
従来のナレッジ共有の限界と「検索結果の属人化」という課題
これまで、多くの企業が社内Wiki、ファイル共有システム、チャットツールなどを駆使してナレッジ共有に取り組んできました。しかし、これらのツールには共通の課題が存在します。
情報が点在し、サイロ化する
まず挙げられるのが、情報のサイロ化です。プロジェクトに関する議論はチャットツールで行われ、関連資料はクラウドストレージに保存され、議事録は別のドキュメント管理ツールにある、といった具合に情報がバラバラに点在しがちです。結果として、必要な情報へたどり着くまでに多大な時間と労力がかかってしまいます。最新の情報がどれなのか分からず、古い情報に基づいて判断を下してしまうリスクも常に付きまといます。
「検索スキル」による情報格差
もう一つの根深い問題が、「検索結果の属人化」です。同じ情報源にアクセスしているはずなのに、検索キーワードの選び方や情報の探し方の上手さによって、得られる情報の質と量に大きな差が生まれてしまいます。優秀なリサーチ能力を持つ一部の社員だけが重要な情報にアクセスでき、他のメンバーは表面的な情報しか得られないという「検索格差」は、チーム全体のパフォーマンスを頭打ちにさせる要因となります。誰かが時間をかけて調べ上げた有益な情報も、その個人のブラウザのタブやローカルファイルの中に閉じてしまい、チームの資産として蓄積されないケースは後を絶ちません。
ナレッジを「まとめる」という高コストな作業
さらに、たとえ必要な情報を見つけ出せたとしても、それをチームメンバーに共有できる形に「まとめる」作業には、さらなる時間が必要です。散在する情報をコピー＆ペーストし、体裁を整え、出典を明記して一つのドキュメントを作成する…この一連の作業は、本来のコア業務を圧迫する見過ごせないコストです。結果的に、情報共有が億劫になり、ナレッジの形式知化が進まないという悪循環に陥ってしまうのです。これらの課題は、ツールの導入だけでは解決が難しい、構造的な問題と言えるでしょう。
Gensparkの「Sparkpage」がナレッジ共有を変える3つの理由
こうした従来のナレッジ共有が抱える課題を、Gensparkの「Sparkpage」は根本から解決します。Sparkpageは単なる検索結果のリストではありません。それは、AIが自律的にリサーチし、編集し、構成した「完成されたWebページ形式のレポート」です。
1. 検索が「共有可能なレポート作成」になる
Sparkpageの最大の特徴は、ユーザーがプロンプトを一つ投げるだけで、AIが複数の専門エージェントを並列で稼働させ、多角的なリサーチを実行することです（AI Parallel Search）。例えば、「2026年に向けた国内SaaS市場の最新トレンドと主要プレイヤー」と入力したとします。すると、Genspark内部では以下のような動きが起こります。
- ニュース分析エージェントが最新の市場動向やプレスリリースを収集。
- 論文・レポート検索エージェントが専門的な調査会社のレポートを探す。
- SNS分析エージェントが業界のインフルエンサーやユーザーの生の声を分析。
- 比較分析エージェントが各社の特徴をまとめた比較表を作成。
これらのエージェントが収集・分析した情報を統合し、目次、見出し、グラフ、画像、出典リンクまで含んだ一つの「Sparkpage」として出力します。これはもはや検索結果ではなく、そのまま会議で使えるレベルの「リサーチ資料」です。このSparkpageは固有のURLで即座に共有でき、チームメンバーは同じページを見ながら議論を進められます。検索という行為が、資料作成と共有のプロセスを内包するのです。
2. 検索結果の属人化を防ぎ、情報の質を標準化
Sparkpageは、個人の検索スキルへの依存をなくします。誰が検索しても、GensparkのSuper Agentが最適なリサーチプロセスを実行し、網羅的で質の高いレポートを生成してくれるため、チーム内での情報格差が生まれません。新人メンバーでも、ベテランと同じクオリティのリサーチ結果を手に入れることができます。また、すべての情報には出典元へのリンクが明記されているため、情報の信頼性をチーム全員で確認・検証することが容易です。これにより、「誰かが見つけたよく分からない情報」ではなく、「チームで共有・検証された信頼できるナレッジ」として情報が蓄積されていきます。
3. 共同編集で「育てるナレッジ」へ
生成されたSparkpageは、単なる静的なページではありません。チームメンバーがコメントを追加したり、内容を追記・編集したりして、継続的に情報をアップデートしていくことが可能です。例えば、最初のSparkpageをベースに、Aさんが顧客ヒアリングの結果を追記し、Bさんが関連する社内データを追加する、といった共同作業ができます。これにより、Sparkpageは一度きりの検索結果ではなく、プロジェクトの進行とともに成長していく「生きたナレッジベース」となります。検索から始まり、チームの知見が集約され、常に最新の状態に保たれる。これこそが、Sparkpageがもたらす新しいナレッジ共有の形です。
Sparkpageを最大限に活かす「Genspark Hub」という永続的な記憶装置
Sparkpageの価値をさらに飛躍させるのが、「Genspark Hub」機能です。これは、単なるファイル置き場ではなく、プロジェクトのすべてを記憶し、文脈を理解する「永続的なAIメモリー」として機能します。
プロジェクトの「第二の脳」として機能するHub
多くのAIチャットツールでは、会話の文脈は一つのチャットウィンドウ内に限定され、新しいチャットを始めるとリセットされてしまいます。しかし、Genspark Hubはプロジェクト単位で専用のワークスペースを作成します。例えば、「2026年度上期マーケティング戦略」というHubを作成すると、そのHub内で行われたすべての会話、生成されたSparkpage、アップロードされたファイル（売上データ、過去の施策レポートなど）、そしてチームでの決定事項がすべて記憶されます。
これにより、ユーザーは毎回のように「私たちの製品は〇〇で、ターゲット顧客は△△です」といった前提条件をAIに説明する必要がなくなります。Hub自体がプロジェクトのコンテキストを完全に理解しているため、「前回のキャンペーン結果を踏まえて、今回のターゲット層向けの新しいブログ案を10個作って」といった抽象的な指示だけで、AIがHub内の関連資料を自動的に探し出し、文脈に沿ったアウトプットを生成してくれるのです。これはまさに、プロジェクト専属の「第二の脳」を手に入れるような体験です。
時間と共に賢くなる「コンテキスト指向ナレッジベース」
Genspark Hubは、使えば使うほど賢くなります。新しいタスクをこなすたびに、AIはそのプロジェクトに対する理解を深め、チーム特有の言い回しや重視するポイント、思考のクセなどを学習していきます。従来のフォルダ構造が単なる「入れ物」だったのに対し、Genspark Hubは中身の関連性を理解し、学習する「コンテキスト指向のナレッジベース」と言えます。この永続的なメモリー機能があるからこそ、Sparkpageで生成されたナレッジが使い捨てにならず、Hubという「脳」に知識として蓄積され、未来のタスクで再利用されていくのです。情報の検索、生成、蓄積、再利用というナレッジマネジメントのサイクルが、Genspark Hubの中でシームレスに完結します。
実践！Microsoft 365連携で日常業務に溶け込むSparkpage活用術
Gensparkの真価は、ブラウザの中だけで完結するものではありません。2025年11月に発表されたMicrosoftとの戦略的提携により、Gensparkは多くのビジネスパーソンが日常的に利用するMicrosoft 365のアプリケーション群にネイティブに統合されました。これにより、AIがブラウザから飛び出し、私たちの「仕事場」そのものに溶け込みます。
Outlook：メール対応が驚くほど速くなる
顧客からの複雑な問い合わせメールを受信したとします。従来であれば、関連資料を探し、過去のやり取りを確認し、返信文を作成していました。Genspark連携を使えば、Outlook上で「このメールに対し、Hub内の製品情報と過去の類似案件を基に返信ドラフトを作成して」と指示するだけです。Gensparkエージェントが関連するSparkpageやドキュメントを瞬時に参照し、的確な返信案を提示してくれます。
Teams：チャットがそのまま議事録になる
チームのチャットでブレインストーミングをしている最中に、「ここまでの議論をSparkpageでまとめて」とGensparkにメンションします。すると、AIが会話の流れを理解し、アイデアを構造化したサマリーページを生成。そのSparkpageのURLが自動でチャネルに投稿されます。会議が終わった瞬間に、共有可能な議事録が完成しているのです。重要な決定事項やアイデアが、チャットの濁流に飲まれて消えることはもうありません。
PowerPoint / Word：資料作成の初動を自動化
新しい提案書や報告書を作成する際、最も時間がかかるのが骨子作りと情報収集です。Gensparkを使えば、この初動をほぼ自動化できます。例えばPowerPointで、「先週まとめた競合調査のSparkpageを基に、A社向けの提案書スライドを10枚構成で作成して」と指示します。Gensparkは指定されたSparkpageの内容を解釈し、タイトル、アジェンダ、市場分析、自社ソリューションの提案、導入事例といった一連のスライド骨子を自動で生成します。あとは細部を微調整するだけで、質の高い資料を短時間で完成させることができます。
このように、Gensparkは「AIを使うために特別な場所へ行く」という手間をなくし、私たちが普段使っているツールの中で、必要な時にいつでも呼び出せるアシスタントとして機能します。これにより、Sparkpageで得られたナレッジは、業務プロセスのあらゆる場面で起点となり、チームの生産性を劇的に向上させるのです。
まとめ：検索が「チームの資産」に変わる時代へ
本記事では、Gensparkの「Sparkpage」と「Hub」機能が、いかにしてチームのナレッジ共有を革新するかを解説してきました。要点をまとめると以下の通りです。
- 検索が資料作成になる：Sparkpageは、AIが多角的にリサーチして生成する「完成されたレポート」。検索するだけで共有可能なナレッジが生まれます。
- 検索結果の属人化を解消：誰が使っても質の高い情報が得られ、チーム内の情報格差をなくします。
- コンテキストを記憶するHub：プロジェクトの文脈をすべて記憶し、過去のナレッジを未来のタスクに活かします。
- 日常業務に溶け込むAI：Microsoft 365連携により、使い慣れたツールの中でシームレスにナレッジを活用できます。
Gensparkがもたらすのは、単なる業務効率化ではありません。「検索」という個人の行為を、「チームの知的資産を創造する」という共同作業へと昇華させるパラダイムシフトです。これまで情報収集と資料作成に費やしていた膨大な時間を、より創造的で本質的な業務に振り向けることが可能になります。
Gensparkのさらに詳細な機能や料金プラン、具体的な登録方法については、私たちの「Genspark(ジェンスパーク)とは？使い方から料金、評判まで完全網羅【AI検索の決定版】」で詳しく解説しています。ぜひ、そちらも合わせてご覧ください。
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