製造業向けAIエージェント「Aconnect」に新機能 検討すべき概要と読むべき文献の可視化で技術文献調査を効率化

　製造業向けに生成AIソリューションを提供するスタートアップ、ストックマーク株式会社(本社：東京都港区、代表取締役：林 達、以下：当社)は、製造業向けAIエージェント「Aconnect」の技術探索エージェントにおいて、新たに「技術文献要約」機能を搭載したことをお知らせいたします。

　本機能により、技術課題の要因特定から解決策の策定、その根拠となる文献(論文・特許)の要約までを、ロジックツリー上で一気通貫かつ構造的に可視化。R&D現場における「読むべき文献の選別」を高速化し、効率的かつ網羅性の高い技術文献調査を実現します。

背景

　既存製品の改善や不具合対応を担う事業部付R&Dや、全社横断的な課題解決を行う本部付R&Dにとって、解決策の妥当性を示す「根拠文献」の調査は不可欠なプロセスです。しかし、日々膨大に増加する論文や特許の調査において、現場では以下の課題が常態化しています。

・物理的な「読む量」が多すぎる

　検索でヒットした文献を一つひとつ開き、中身を確認するだけで膨大な時間を要してしまう。

・優先順位が付けられない

　タイトルや抄録だけでは「本当に読むべき文献」かの判断できず、重要文献に辿り着くまでの効率が悪い。

・調査の目的が曖昧

　「何を証明したいか」という仮説が固まる前に検索してしまい、調査の観点が散らかったり、網羅性の担保が個人スキルに依存(属人化)したりしてしまう。

「技術文献要約」機能の概要

　「Aconnect」の技術探索エージェントは、AIが論文やニュースから解決のアイデアを提示し「技術・市場課題 → 要因仮説 → 解決策」の思考プロセスをロジックツリー形式で可視化する機能です。今回のアップデートでは、提示された解決策に紐づく論文・特許の要約をツリー上で直接表示できるようになりました。

本機能の特徴

■ 「アテ付け」の高速化

　解決策に紐づく文献の要約がその場で表示されるため、詳細を読み込む前に内容の重要度を判断。読む順番の設計(プライオリティ付け)が可能になります。

■ 目的駆動型の探索

　単なるキーワード検索ではなく、「この課題に対する、この解決案の根拠」という文脈に沿って文献が表示されるため、調査のブレを防ぎます。

■ 網羅性の可視化と資産化

　「どの論点に対し、どの文献を当てたか」が構造化されたツリーとして残るため、レビュー時の抜け漏れチェックが容易になり、チームの「形式知」として再利用可能になります。

新機能がもたらす「3つの変化」

■ 選別プロセスの変化：「とりあえず読む」から「優先順位を決めて読む」へ

・これまで：検索結果を片っ端から開き、数ページ読んで「これは違う」と閉じる作業の繰り返し。

・これから：解決策に紐づく要約をツリー上で横断的に確認。「この文献は根拠として本命」

　　　　　　「これはヒント程度」と、精読前の“目利き”が瞬時に完了します。

■ 思考プロセスの変化：「キーワード検索」から「目的駆動の探索」へ

・これまで：適切なキーワードが思いつかないと、

　　　　　　欲しい情報に辿り着けない「検索スキル」への依存。

・これから：「この課題を解決するための手段」という文脈に沿って文献が提示されるため、

　　　　　　検索クエリの揺れに左右されず、常に目的に立ち返った調査が可能になります。

■ アウトプットの変化：「個人のメモ」から「チームの構造化資産」へ

・これまで：調査結果は個人のExcelやブラウザのブックマークに埋もれ、

　　　　　　他者からはプロセスが見えない。

・これから：課題/仮説/解決策/文献の繋がりがロジックツリーとして可視化されるため、

　　　　　　そのままレビュー資料やチームの共有知として蓄積されます。

新機能がもたらす「恩恵」

■ 調査リードタイムの劇的な短縮

　「検索して、文献を開いて、斜め読みして、閉じる」という、これまで人力で行っていたスクリーニング作業をAIが代替します。要約によって事前に内容の“アテ”が付けられるため、精読すべき文献の選別が高速化し、調査全体の時間を大幅に圧縮します。

■ 意思決定の「根拠」を強固にし、説得力を高める

　単なる思いつきや経験則ではなく、最新の論文や特許という客観的な裏付けに基づいた解決策の提示が可能になります。解決策と根拠文献がセットで構造化されるため、社内レビューや稟議における説得力が飛躍的に向上し、意思決定のスピードを加速させます。

■ 調査の「網羅性」を可視化し、見落としリスクを回避

　「どこまで調べたか」がロジックツリー形式で可視化されるため、属人的な調査で発生しがちな「重要な情報の見落とし」を防ぎます。誰が見ても一目で調査の全体像が把握できるため、チーム内でのダブルチェックや進捗共有も容易になります。

■ 属人化した知見の「資産化(形式知化)」

　単なる思いつきや経験則ではなく、最新の論文や特許という客観的な裏付けに基づいた解決策の提示が可能になります。解決策と根拠文献がセットで構造化されるため、社内レビューや稟議における説得力が飛躍的に向上し、意思決定のスピードを加速させます。

Aconnectについて

　「Aconnect」は、あなたの業務を理解したAIが、あなたの代わりに情報を探し、気づきを届け、リスクとチャンスを逃さず検知します。
　ビジネスニュース・論文・特許・社内文書など、幅広い情報源から必要な情報をまとめ、開発現場のより早く・確かな判断を支えます。

・Aconnect：https://aconnect.stockmark.co.jp

ストックマークのソリューションについて

　AI活用は競争力維持のために不可欠な要素となっています。しかし、多くの企業が「データが整備されていない」「現場への定着が進まない」「具体的な成果に繋がらない」といった課題に直面しています。ストックマークは、こうした課題を包括的に解決するため、以下の6つソリューションを提供しています。

ストックマーク株式会社について

　ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援しています。

　製造業向けAIエージェント「Aconnect」及び、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。

会社名　：ストックマーク株式会社
所在地　：東京都港区南青山一丁目12番3号  LIFORK MINAMI AOYAMA S209
設立　　：2016年11月15日
代表者　：代表取締役CEO　林 達
事業内容：最先端の生成AI技術を活用した、
　　　　　企業のナレッジマネジメント・生成AIの業務適用を支援するサービスの開発・運営
URL　　：https://stockmark.co.jp/