自然言語処理の国際会議「AACL-IJCNLP 2026」にてストックマークの「自動レポート作成AI」が総合1位を獲得

～証拠に基づく信頼性の高い状況報告書を自動生成～

　国産生成AI基盤の独自開発や生成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、研究開発チーム Knowledge Unitの坂田が開発した独立手法が、2026年11月9日、中国・珠海にて開催される自然言語処理分野の国際会議「AACL-IJCNLP 2026」の併設ワークショップ「LT4CPR」において、総合1位を獲得したことをお知らせいたします。

　当社は、SNS上の断片的な投稿群から、根拠となる「証拠」と情報の「確からしさ」を伴う状況報告書を自動生成する独自の手法を開発しており、此度の国際ワークショップ「LT4CPR」にて、総合1位を獲得したことでその有効性が実証されました。なお、本手法については、同ワークショップにて発表を予定しています。

　今回の結果により、当社の「断片的な情報から正確な状況を把握し、報告書として構造化する技術」が、世界トップレベルの水準にあることが示されました。

・AACL-IJCNLP 2026：https://2026.aaclnet.org/

成果の背景：危機対応における情報アクセス格差の解消

　世界では年間平均350件以上の災害が発生していますが、深刻な被害は英語圏外の地域で多く、言語の壁による情報収集の遅れが致命的となります。実際に2010年のハイチ地震では言語技術の活用が人命救助に直結しており、危機時における「言語の壁」や「情報アクセス格差」の解消は国際的な急務となっています。

　こうした課題に対し、米国NSF(国立科学財団)の助成等を受ける本ワークショップ「LT4CPR」は、災害対応のための言語技術の発展を目指し開催されました。

　当社は日頃より、社内外の膨大かつ複雑な非構造化データから必要な情報を抽出し、AIが使える資産へと構造化する技術の研究開発と社会実装に取り組んでいます。言語の壁を越え、錯綜する情報から正確な状況を把握するという本タスクの課題は、当社の事業目的や研究の方向性と深く合致するものです。

共有タスクの詳細と当社の成果

　今回参加した共有タスクは、危機発生時にソーシャルメディア上に投稿される膨大なテキスト群から、事実に基づいた「状況報告書(Situation Report)」を自動生成する技術の精度を競うものです。生成された各記述に対して、その根拠となる「証拠」と「確度(信頼性)ラベル」が付与された構造化データを出力することが求められます。

　国内外の研究チームなど全9チームが参加する中で、当社の手法は、総合性能を評価する「Primary System Ranking」および「Best System Ranking」の両方で総合1位を獲得しました。公式スコアとして0.6816を記録し、生成文章の「意味的な正確さ」を測るBERTScore※1と、「品質や流暢さ」を測るBLEURT※2の両面で最高水準の評価を得ています。

※1：AIが生成した文章と正解文章の意味的な類似度を測る指標。
※2：より人間の感覚に近い基準で文章の品質や流暢さを測る指標。

開発した独自手法の技術詳細

　本タスクにおいて、当社の手法は以下の2つのアプローチにより高精度な報告書生成を実現しました。

①：段階的な情報の構造化

　SNSの投稿を一度に要約させるのではなく「個々の事実の抽出」「同じ出来事の重複や数値更新の整理」「報告書への組み立て」を段階的に行う設計を採用しました。

　また、報告書に求められる構成や分量をAIに明示的に与えることで、断片的な投稿の山から、実務の報告書に近い簡潔で構造化された文書を安定して生成することに成功。この構造化アプローチが精度向上の主要因であることを確認しました。

②：原文との照合による報告書の検証・修正

　生成された報告書に対し「報告書の記述からSNS原文を確認して誤りを直す」方向と「SNS原文から報告書の抜け漏れを探す」方向の双方向で編集候補を集め、必ず原文と照合してから反映する仕組みを導入しました。

　すべての記述が根拠となる投稿を引用し、裏付けの度合いに応じた「確からしさ」のラベルを持つため、人間による事後検証が容易になります。この仕組みにより、記述内容が原文に支持される(裏付けられる)割合が、約79%から86%へと大幅に改善されたことを確認しています。

今後の展望

　今回の受賞は、当社の情報構造化技術が、ビジネス領域のみならず、危機対応という複雑な社会課題の解決においても世界トップレベルの有効性を持つことを示すものです。

　今後も、今回実証された「膨大かつ断片的な情報から、正確で構造化された報告を自動生成する手法」など、最先端の自然言語処理技術の高度化を推進いたします。将来的には、これらの技術を自社が提供するAIサービス群へと応用し、より精度の高い情報収集や、確かな根拠に基づく意思決定を支援していく可能性を探究してまいります。

ストックマークのソリューションについて

　生成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。
　あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」及び、製造業向けAIエージェント「Aconnect」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/