Stockmarkにおける研究開発の考え方

“Half Research, Half Engineering” をチームの原則とし、お客様の実課題に伴奏しながら、並行して世の中を大きく前進させるResearch Questionの特定を行い、研究開発を行っております。

  • AIと人による
    新しい価値創造プロセスを発明する

    Stockmarkの研究開発はAIを単なる効率化の手段としてではなく、人と協働しながら新たな価値を生み出すアップサイド型の基盤として捉えています。

    膨大で分断された情報や暗黙知を構造化し、意思決定に活用できる形へと変換することで、企業の判断力と創造性を高めていきます。

    AIと人がともに進化し続けることで、これまでにない価値創造のプロセスを実現します。

    01.情報の資産化

研究・開発領域

  • 国産LLM / VLM

    国産LLM / VLM

    日本語の文化や文脈を深く理解し、特にビジネスシーンに最適化された高精度な基盤モデルを開発しています。

    専門領域の複雑な文書や企業固有の表現にも対応し、実務に即したハルシネーションが抑止されたアウトプットを実現します。

  • 暗黙知データ構造化

    暗黙知データ構造化

    複雑な技術文書やハイコンテクストな業務マニュアルなどの非構造情報を整理・構造化する技術を開発しています。

    属人化しがちなノウハウを形式知化し、継続的に活用できる形を実現します。

  • 意思決定AI

    意思決定AI

    企業固有の知識や業務プロセスを取り込み、ビジネス上の専門的な意思決定を支える資料の自動作成やアイデアの自動評価を行う独自AI技術を開発しています。

成果・論文・学会発表

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    • 2026.04.08

    高速で高精度な特化AIのオンプレミス運用を低コストで実現可能 社会実装に最適化されたドキュメント読解AI基盤を公開

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    • 2025.11.13

    国内初、言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)で生成AIに「製品アイデア」を発想させるShared Taskを開催

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    • 2025.07.03

    LLM組織の広田が共著した“マルチエージェントLLM”の分析論文が 対話システムに関する代表的な国際会議「SIGDIAL 2025」に採択

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    • 2024.10.30

    ストックマーク LLM組織の高橋が執筆した日本語LLMの分析論文が LLM領域の査読付き国際学会「PACLIC 38」に採択

トピックス

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    • 2026.04.28

    2026年度人工知能学会全国大会(JSAI2026)にゴールドスポンサーとして協賛 複雑文書読解における既存VLMの限界を検証する論文を発表

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    • 2026.04.15

    ビジネスで信頼できるアイデア発想が可能なAIエージェント技術の確立へ ストックマークと産総研グループによる「共創プロジェクト」始動

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    • 2026.03.17

    ストックマーク、製造業に特化した視覚言語モデル(VLM)開発に NVIDIAのNemotron-Personas-Japanデータセットを活用

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    • 2025.10.21

    「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に

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