事業立案を支える「事業立案支援AIエージェント群」を大幅拡張

技術×市場課題を可視化＆分析し、自社技術の勝ち筋を導き出すエージェントとユーザーの指摘を学習し同じ前提の修正工数をゼロにするメモリ機能を実装

　国産生成AI基盤の独自開発およびビジネス向け生成AIサービスを提供するストックマーク株式会社(本社：東京都港区、代表取締役CEO：林 達、以下：当社)は、R&D・新規事業の検討業務を高度化する「事業立案支援AIエージェント群」に、新たに2つのエージェント(技術ポートフォリオ／事業機会評価)と、市場規模推定エージェントにおける「フィードバックメモリー機能」を開発し、実装したことをお知らせいたします。

　本エージェント群の拡張により、製造業のR&D・新規事業部門は、これまで専門人材の経験や外部コンサルティング会社に依存していた「技術を起点にした事業機会の探索」を、より圧倒的なスピードかつ高い再現性で実行可能になります。膨大な技術情報や市場の声をAIが構造化し、自社の強みを踏まえた「勝てるシナリオ」を導き出すことで、社内の合意形成やスピーディな経営判断を強力にサポートします。

開発の背景

　当社はこれまで、自律型AI運用のためのプラットフォーム「SAT Agent Cockpit」を通じ、製造業の研究開発から品質保証に至るエンジニアリング・チェーンの高度化を支援してきました。

・研究開発：未知のニーズ発見と技術の用途探索の高度化
・設計　　：過去の設計知見の構造化による開発リードタイム短縮
・製造　　：熟練工のノウハウ継承とプロセス最適化
・品質保証：市場不具合の予兆検知とリスクマネジメントの自動化

　その中でも、自社が持つ技術をいかに新しい市場課題と結びつけ、早期に事業化するかは、多くの企業にとって最重要課題である一方で、多くの企業では、用途探索や新規テーマ創出において、技術者や企画担当者の経験に基づく仮説立案、公開情報調査、特許分析、市場規模推定、社内説明資料作成などが個別に行われており、検討プロセスが属人化・分断されやすいという課題があります。

　また、ChatGPTなどの汎用AIツールを実際の業務に使う中で、多くの現場が新たな壁に直面しています。

・一般論の壁　：出てくるレポートが教科書通りで自社の技術をどう活かすべきかの
　　　　　　　　「勝ち筋」が見えない。
・使い捨ての壁：AIに対して「この前提条件で計算して」と一度指示しても、
　　　　　　　　次回使うときにはリセットされ、毎回同じ修正指示を繰り返す必要がある。
・データの分断：自社が持つ特許情報や、日々アップデートされる市場課題のデータが、
　　　　　　　　実際の事業検討に上手く接続されていない。

　今回、新たに開発したエージェント群は、当社の強みである「ナレッジグラフ技術」や独自の画像・テキスト解析技術(VLM)、Deep Research(AI自らが検証を繰り返す仕組み)を融合。これにより、単なる情報収集にとどまらず、R&D・新規事業検討のおける「分析の土台づくり」から「自社の勝ち筋の仮説導出」、「使うほど自社組織に馴染む学習サイクル(次回以降の出力改善)」までを一気通貫で実現しました。

新たに開発した2つのエージェントと新機能

1：技術ポートフォリオエージェント：市場課題×技術を分析しチャンスをひと目で可視化

　特許情報や技術情報をもとに、特定のテーマにおける「市場課題」と「技術的なアプローチ」の掛け合わせをマップ(マトリクス)形式で自動生成するエージェントです。

　従来の技術分析では、特許件数や技術分類ごとの分布を見ることはできても、それが「どの市場課題に対応しているのか」「どの領域が事業機会として有望なのか」を議論するには専門家による解釈が必要でした。

　本エージェントでは、技術情報を市場課題と紐づけて構造化することで、専門知識に依存することなく「どの課題に対してどの技術が集中しているのか」「どの領域に競争が集中しているのか」「どこに未充足の余地(空き地)があるのか」をひと目で俯瞰できるようになります。

・機能：
　市場課題と技術アプローチを掛け合わせたマトリクスを生成し、特許情報の分布を可視化します。合わせて「SAT」で構造化した技術情報を特許分布に重ねて表示でき、気になる領域を起点に他のAIエージェントによる詳細分析へシームレスに接続できます。

・価値：
　「攻めるべき場所」がひと目でわかるマップを即座に作れるため、チーム全員で「なぜここを深掘りすべきか」「自社技術をどう活かせるか」を具体的にディスカッションできます。研究テーマ選びの初期仮説の質を跳ね上げ、部門の壁を越えたスピーディな意思決定を後押しします。

【DEMO動画】https://www.youtube.com/watch?v=NFtOQW4JMKY

2：事業機会評価エージェント：自社の勝ち筋仮説に着地するDeep Research

　調べたいテーマと自社の情報を入力するだけで、AIが自ら調査対象の整理/論点設計/レポート生成/次アクション提案までを支援するワークフロー型エージェントです。

　本エージェントは、当社が構想する「技術起点の事業機会探索」の中核機能として、技術ポートフォリオエージェントや市場規模推定エージェント、強制発想法エージェントと連携し、テーマ探索から事業性評価、アイデア具体化までを一気通貫で支援します。

・機能：
　入力テーマと自社情報をもとにAIが提示した調査範囲をユーザーが確認・編集したのち、AIが市場/顧客/競合/技術動向を自律的にリサーチ。一般的な市場概況ではなく「自社の保有技術や注力領域を前提とした、独自の参入可能性」を評価し、最終的に「勝ち筋仮説」と「次の一手」を提示します。

・価値：
「本当に参入余地があるのか？」「どの顧客課題に活かせるのか？」「どの論点を追加検証すべきか？」までを一連のワークフローで整理可能。社内検討や投資判断に直結する事業仮説を効率的に構築できます。

【DEMO動画】https://www.youtube.com/watch?v=gJh5ADhv7qY

3：フィードバックメモリー機能：ユーザーの「こだわり」をAIが学習し次回以降にも反映

　市場規模推定エージェントにおいて、ユーザーが施した修正や指摘(フィードバック)をAIが記憶・蓄積し、次回以降の出力に自動で反映する機能です。

　市場規模推定では、対象市場の切り方/前提条件の置き方/採用する単価や普及率/地域や用途の範囲などによって、推定結果が大きく変わります。従来の汎用AIツールでは、ユーザーが一度指摘した前提条件や計算方針が次回以降に十分反映されず、毎回同じ指摘や修正が必要になることがありました。

　本機能は、AIに丸投げするのではなく、人間の判断やこだわりをプロセスに組み込んでAIを賢くしていく「Human in the loop」の思想に基づき、AIの出力をユーザーが一度きりで修正するのではなく、組織の知見として継続的に反映する仕組みです。今後は、市場規模推定に加え、事業機会評価や技術ポートフォリオ分析など、他のエージェントへの展開も予定しています。

・機能：
　「この市場では単価をこれくらいで見積もる」「この地域は対象外にする」など市場規模推定エージェントの出力に対して行ったフィードバックを、AIが「再利用可能なルール」として学習します。ルールは次回以降の出力に反映されるだけでなく、ユーザー自身でいつでも入力・更新・削除が可能です。

・価値：
　企業ごとの分析方針や、担当者の判断基準がAIに蓄積されるため、使えば使うほど実務に適合したエージェントへと成長します。毎回同じ前提条件を修正する不毛な時間を削減し、社内で求められる粒度や論理構成に沿った分析資料を効率的に作成できます。

【DEMO動画】https://www.youtube.com/watch?v=kK1mmero6KY

エージェント群が実現する、次世代の事業立案プロセス

　今回の拡張により、当社の事業立案支援AIエージェント群は、技術起点の事業創出を「①探索」「②評価」「③学習」の3ステップを支援するエコシステムへと進化しました。

　【探索】「技術ポートフォリオ」で、特許と市場課題から攻めるべき未開拓領域を見つける。
　【評価】「事業機会評価」で自社の強みを掛け合わせ「勝てるシナリオ」と
　　　　　「市場規模」を算出する。
　【学習】「フィードバックメモリー」で、
　　　　　ユーザーや企業の「こだわり(検討ノウハウ)」を蓄積する。

　これにより、データの個別調査に忙殺されていたR&D・新規事業部門は、事業化に向けた仮説構築、定量検証、アイデア具体化までを一貫したプロセスとして進めることが可能になります。

今後の展開：企業固有データと連携した意思決定支援へ

　今回実装したエージェント及び機能は、当社の自律型AI運用プラットフォーム「SAT Agent Cockpit」と連携し、企業ごとの技術データ、研究開発情報、特許情報、顧客課題情報、過去の検討資料などを組み込むことで、より高度なカスタマイズに対応していく予定です。

　特に、製造業のR&D・新規事業部門においては、各社が保有する技術資産や暗黙知を構造化し、AIエージェントが活用可能な状態にすることで、単なる調査効率化に留まらない、事業創出プロセスそのものの高度化が可能になります。

　また、当エージェントをベースとしながら、弊社Bizメンバーとエンジニアが仕組みをチューニングして分析レポートを納品する形式でのサービス提供も可能です。通常3ヶ月の市場分析PJTが1ヶ月で完了・納品するなど成果も複数実績として存在しており、通常のコンサルティングPJTと比べて遥かに高速で質の高い成果物を提供可能となります。

　当社は、生成AIと独自技術の融合により、日本の製造業・研究開発企業が「用途探索」のスピードを加速させ、グローバルでの競争力を再構築するための支援を続けてまいります。

SAT Agent Cockpitについて

　SAT Agent Cockpitは、企業独自の「暗黙知」や「複雑な非構造化データ」をAIが即座に実行可能な資産(Agent-Ready)へと変換し、自律型エージェントの構築・運用を可能にするプラットフォームです。

　最新のVision Language Model(VLM)技術により、テキストだけでなく図面・仕様書・チャートなどの視覚情報も構造化。さらに、ベテラン社員のノウハウを形式知化するプロセスを内包することで、単なる業務効率化を超えた全社的な「AI BPR(Business Process Re-engineering)」を実現します。高いセキュリティ要件に対応したプライベートクラウド・オンプレミス環境での構築も可能です。

・公式サイト：https://sat.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。

　当社は、独自の自然言語処理技術などを用いて、テキストだけでなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へと構造化します。これにより、単なる効率化の枠を超え、人が本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるよう、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR(Business Process Re-engineering)」を推進します。

　AIが「停滞感を生む単純作業」を自律的に担い、人は「高付加価値業務」へとシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創り出すことで、日本企業の競争力を底上げしてまいります。

・ストックマークソリューション：https://stockmark.co.jp/solution/ 

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する」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/