Cohere、マネージドエンタープライズ検索向けにCompass Cloudプライベートベータを開始

Cohereは2026年9月25日、エンタープライズデータ上でAIアプリケーションを構築する開発者向けの検索プラットフォームであるCompassが、Cohereが検索パイプラインとモデル推論の全工程を運用するマネージド提供形態「Compass Cloud」としてプライベートベータに移行することを発表した。

Compassは、企業のコーパスから関連情報を抽出し、リトリーバル拡張生成 (RAG)、検索、エージェントワークフローで利用できるように提供する。チームは自ら検索スタックを組み立て運用する代わりに、API、MCPサーバー、またはPython SDKを通じてCompassを設定し、データとワークフロー要件に合わせてエンドユーザー体験を形作ることができる（Compass Cloudの発表に従う）。

North統合からマネージドサービスへ

これまで、Compassは主にNorth（Cohereのエンタープライズエージェントワークスペース）向けの検索を支えており、ドキュメントライブラリやMCPエコシステムを含んでいた。Cohereは、規制産業のパートナー向けに、ワークロードをSaaSにオフロードできない高度に安全なセルフホスト環境にもCompassを提供している。

Cohereは、マネージドオプションに対する顧客の需要は明確かつ一貫しており、チームはセルフホスティングの運用負荷なしに、同社が最高水準と呼ぶ検索機能を求めていると述べた。同社は、Compass CloudがCohereが全パイプラインとモデル推論を管理することでCompassをより広い市場へ拡大し、顧客は構築に専念できるようになると説明した。プライバシー制約のあるプロジェクト向けにはセルフホスト展開が引き続き利用可能で、Cohereは限定されたエンタープライズチームとベータパートナーとして協働している。

エンタープライズ検索要件の3つの変化

この発表は、検索が生成AIやエージェントの支援インフラとなるにつれ、Cohereがエンタープライズ検索要件を変えていると指摘する3つの展開を中心にローンチを位置付けている。

第一の要因はトークン経済である。無関係な結果がモデルに渡されるたびにトークンが消費され、限られたコンテキスト領域を占有するため、より精度の高い検索は、サイズが小さく品質の高い入力を生成し、推論コストとタスク完了に要する時間を削減する。Cohereは検索を、企業が利用できる最も効果的なコスト削減手段の一つと説明した。

第二の要因はエージェント的アクセスパターンである。エージェントは1つのタスクを完了する間に数十件のクエリを発行し、要求を再構成しながら複数の情報源を横断する。こうしたマルチホップループではレイテンシが蓄積し、関連性がずれ、各ステップで権限が適用されなければならない。そのため、検索は単発検索だけでなく、機械生成クエリの連続に対しても信頼性を保つ必要がある。

第三の要因は断片化された検索スタックである。実運用パイプラインは、取り込み、インデックス作成、再ランキング、アクセス制御、オーケストレーションといった別個のシステムを組み合わせることが多く、チームは検索品質よりも統合に多大な労力を費やすことになる。Cohereは、Compassが生成ワークロード向けに関連性のあるガバナンスされたコンテキストを提供し、エージェント型と従来型の検索アプリケーションの両方を支援し、コア検索スタックを統合されたエンタープライズプラットフォームに統合することで、これら3つの課題に対応すると述べた。

7段階検索アーキテクチャ

Compassは文書処理と検索を1つの設定可能なサービスにパッケージ化し、単一インターフェースでアクセスできるようにしている。この発表では7つの段階が説明されている。

Connectは、SharePoint、OneDrive、Google Driveなどのファイル共有・クラウドストレージワークスペース向けに、すぐに利用できるコネクタを提供し、Cohereはデータ互換性を多言語・マルチモーダル・ファイル形式非依存と表現している。ParseはマルチモーダルなエンタープライズファイルをAI対応コンテンツに変換し、各文書に対してパース戦略を適用し、価値がある場合にのみビジョン処理を用いて不要なモデル使用を削減する。Embedは密な表現と疎な表現を同時に生成し、テキストとマルチモーダルコンテンツ全体で、意味的意図とドメイン固有の言語の両方にマッチする検索を可能にする。

Indexはソースファイル、パースされたコンテンツ、埋め込みを別々のレコードとして保持するため、新しい埋め込みモデルを採用しても同じコンテンツを再クロール・再アップロードする必要がない。検索時には、これらのレコードがメタデータと共に単一のインデックスに格納される。Retrieveはセマンティック検索、疎検索、キーワード検索を単一リクエストで組み合わせ、各戦略は独立または同時に実行され、権限は検索時に適用され、アプリケーション側に委ねられない。

RerankはCohereのリランカーを適用し、広範な候補セットから最も関連性の高いパッセージを特定して、不要なコンテキストと生成に必要なトークンを削減する。Governは検索時にマルチテナントのアクセス制御と文書レベルの権限を強制し、保持ポリシーはコンテンツを自動的に期限切れにし、削除された文書が再同期されるのを防止する。

企業報告の検索ベンチマーク

Cohereは、内部でCohereが構築した投資銀行ベンチマーク「High Finance」において、CompassがAzure Searchに対し14〜16ポイントの改善を達成したと報告した。検索精度はnDCG@10で64.8から81.1へ上昇した。High Financeは、モデルに対し投資銀行やヘッジファンドのプレゼンテーション資料を取得させる質問セットで、Cohereが注釈付けしたものである。このワークロードはクエリを埋め込み、インデックスからプレゼンテーション資料を取得し、上位結果にスコアを付ける。

示された方法論の下では、Azure Search のドキュメントは GPT-4.1 Mini で解析され、Cohere Embed 4 は別個の解析ソリューションを使用せず、入力 PDF を画像として直接埋め込み、検索を行いました。Cohere は、Compass の語彙的、スパース、密な取得を組み合わせたハイブリッド検索と再ランク付けを行う検索および文書処理モデルに精度があると説明し、こうした差はエンドユーザーにとって不十分な回答と優れた回答を分けることができると述べました。

統合パス、ベータ条件、次のステップ

Compass Cloud は 2 つの統合パスを提供します。Compass API は、カスタム RAG および検索アプリケーションを構築するチームを対象とし、Compass を支えるモデルと取得コンポーネントに直接接続し、開発者がコンテンツの表現方法、取得、ランク付け、アプリケーションへの組み込みを制御できるようにします。専用の、独立してバージョン管理された MCP サーバーは、オープン標準を通じて取得機能を再利用可能なツールとして公開するため、MCP 互換クライアントはこれらのツールを直接検出し呼び出すことができ、各エージェントフレームワーク向けに個別の統合を行わなくても Compass がポータブルに保たれます。

Cohere は、エージェント型取得を大規模言語モデルと情報検索の交差点における新興アプローチとして説明しています。単一のクエリと応答のステップではなく、エージェントが何を探すかを決定し、関連情報を検索し、結果を評価し、回答する前に検索を洗練させます。同社は、Compass MCP サーバーを使用すると、エージェントが取得コーパスを段階的に絞り込むことができ、不要なコンテキストを削減し、複雑な取得タスクをより高速かつトークン効率的に実行できると述べました。

プライベートベータは、取得中心のエージェント型アプリケーションを構築するチームに対してオープンです。参加者は Cohere のエンジニアリングチームからハンズオンサポートを受け、クラウドデプロイへの早期アクセスと製品ロードマップへの直接的な影響力を得られます。アクセスは Compass ページのフォームを通じて申請します。また、Cohere は 2026 年 10 月 8 日に X（旧Twitter）でエンジニアリングおよびプロダクトリーダーシップと共に、エンタープライズ検索の今後についてのライブセッションを開催します。