2026.05.15 プレスリリース
～「GENIAC」第4期にて日本の基幹産業が複雑データや暗黙知の活用を本格化～
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、経済産業省およびNEDOが実施する国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC」の第4期における「製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発」に採択されました。
この度の採択を受け、国内を代表する大手企業16社の各社と協業し、『日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト』を開始いたします。
本プロジェクトは参画頂いた16社と個別に目指すべき具体ユースケースを設定し、各社の「AI-Ready化」を推進するだけでなく、最終的に得られた「AI-Ready化のノウハウ」は一般公開することで、国内ビジネス全体における生成AIの社会実装を大幅に促進いたします。
ビジネスにおける生成AI活用において、インターネット上の公開データによる学習が大半である汎用AIだけでは、専門性・信頼性の観点から不十分と指摘されており、次なるフェーズとして企業内に眠る「非公開データ」の活用が急務となっています。
しかしながら、日本の基幹産業である製造業などにおいては「創造性が高くそのままではAI活用が困難な「非構造化データ(図面・マニュアル等)」として管理されている」、「熟練者のノウハウが「暗黙知化」しておりドキュメント化されていない」といった状況が大半であり、これらのAI活用を内製で完結するためには、高度な専門知識と膨大な工数が求められる等、大きな困難を伴います。
そこで当社は、日本を牽引するトップランナー16社と協業し、これらの“秘匿データ”や“匠の知”をAIが学習・活用できる形式に変換する「AI-Ready化」の実証実験を開始します。
当社はこれまで、独自開発の国産生成AI基盤や、製造業向けAIエージェント「Aconnect」、自律型AI運用のためのプラットフォーム「SAT Agent Cockpit」といった生成AIソリューションを通じて、多くの企業の課題解決を支援してまいりました。
本事業では、これらの歩みで培った知見を最大限に活用し、国内最大手企業16社と協業。汎用AIでは対応が困難な特定ドメイン(製造業等)における「AI-Ready化のノウハウ」を確立します。企業内に眠る膨大な非公開データを活用可能にすることで、公開データに依存したAI学習の限界を突破し、日本企業の生成AI活用力の底上げと、実社会への実装促進に大きく貢献してまいります。
また、16社の現場実証で得られた知見に基づく「AI-Ready化のベストプラクティス」を一般公開することで、日本全体の「AI-Ready化」技術の底上げと、生成AIのさらなる社会実装促進に貢献してまいります。
本事業では、非公開データをAIが学習・活用できる状態に変換することを「AI-Ready化」と定義しており、経済産業省の指針に基づき、以下3軸を一貫して整備します。
| 軸 | 内容 |
| データ構造化 | 図面・帳票・暗黙知を、 AIが意味理解できる論理構造へ変換 |
| 品質・ガバナンス | 機密保護と精度検証を両立させる 管理基盤を構築 |
| 学習サイクル | 現場フィードバックを反映し、 継続的にAIを更新する仕組みを実装 |
本事業では、企業のAI環境において、内製では実装困難な以下2つを重点テーマとして設定し、参画企業16社との現場で統合検証します。
各業界固有の図面・帳票・マニュアル・チャット履歴・業務手順書を、AIエージェントが理解可能な「Skills(Agent-Readyマニュアル)」へ変換する手法と、業界別データ構造化のBest Practiceを確立します。
従来、AIの精度改善には専任エンジニアが必要でしたが、本手法では現場担当者が自然言語でSkillsを更新するだけで、AI精度が継続的に向上します。
AI運用の専任人材を社内に置けない大多数の日本企業に、現実的なAI定着の道筋を提示します。
日本の製造業が保有する世界最高峰の実験データ・配合レシピ・設計図、ならびに各業界の業務固有データは、機密性ゆえに「死蔵」されてきました。
本事業では、企業の秘匿データを外部に出すことなく活用する連合学習・合成データ技術を実装し、産業・業務特化型のデータ基盤および高度な専門性を備えたAIエージェントを構築します。
データ主権を完全に保持したまま、産業・業務特化のAI資産を育てる試みは、国内では本事業が初の本格実証です。
上記2テーマに加え、ガードレール機能(権限管理・マスキング)の検証、プライベートクラウド環境でのセキュア処理基盤など、各社のAI-Ready化に必要なテーマを並走させて推進します。
「AI-Ready化」のノウハウを机上の空論ではなく、汎用性が高く極めて実用的なものとするためには、多種多様な産業における「リアルな非公開データ」と「現場のユースケース」が不可欠です。
本事業では、日本の基幹産業を牽引し、グローバルにビジネスを展開する各業界のトップランナー16社にご参画いただきます。素材・化学から自動車、機械、インフラ、そして商社や金融に至るまで、多岐にわたる分野のリーディングカンパニーが結集しました。
各社が長年にわたり蓄積してきた世界トップクラスの技術力や高度なドメイン知識、そして膨大な非公開データを掛け合わせた実証実験を行うことで、単なる一企業のDXに留まらない、業界の垣根を越えた強力な「AIエコシステム」の構築を目指します。日本を代表する16社との強固な協業体制により、日本全体の産業競争力強化と、生成AIの社会実装を力強く牽引してまいります。
| 参画企業 ※五十音 | テーマ |
| 味の素株式会社 | 長年蓄積された製造・技術知をAI Ready化し、 検索・活用可能な次世代技術ナレッジ基盤の構築 |
| 伊藤忠商事株式会社 | 現物・先物市況の相場観を形式知化し、 市況予測の精度向上を図る ハイブリッド型市場分析AIの開発 |
| NGK株式会社 | 研究開発における暗黙知継承とナレッジ活用のための AIプラットフォームの構築 |
| 株式会社神戸製鋼所 | 発電所の運転管理・保全に関するデータおよび 業務知見のAI-Ready化、 運転最適化やトラブル対応高度化に向けたAI活用の推進 |
| 株式会社ジェイテクト | 生成AIによる企業内暗黙知の形式知化と、 データ構造化技術の研究開発および活用基盤の構築 |
| スズキ株式会社 | 複雑な品質DBと非構造化ナレッジの統合による、 次世代AI品質保証プラットフォームの開発 |
| 住友化学株式会社 | 「AI駆動型モノづくりに向けたAI-Ready化」 ―エンジニアリングチェーン全域の 意思決定を支える基盤整備― |
| 太陽誘電株式会社 | 非構造化技術資産のナレッジグラフ化による、 「探索的R&D」に向けた 生成AI活用型テーマ創出プラットフォームの実証 |
| 帝人株式会社 | 製品輸出管理における属人化間接業務の 業務効率化とAI-Ready化 |
| 東京電力ホールディングス 株式会社 | 水力発電所ダム管理ノウハウの形式知化・活用 |
| 日揮ホールディングス 株式会社 | 設計意図を読み解くP&ID作成業務の部分自動化を 推進し、設計品質の標準化と工数削減を検証 |
| 株式会社三井住友銀行 | 決済関連ソリューション営業支援における暗黙知の インタビュー・AI ready 化(構造化)ツールの開発・実証 |
| 三菱ケミカル株式会社 | 多様な化学プロセスにおける「一般工学知」と 「ドメイン固有知」の分離・構造化による、 習熟・運転支援ハイブリッドモデルの実証 |
| ヤンマーホールディングス株式会社 | 過去の製品不具合データのAI活用による 設計品質向上と不具合対応コスト(Fコスト)削減の推進 |
| ライオン株式会社 | 生活者調査データの構造化と 「AIコンシューマー・ツイン」との共創がもたらす、 次世代マーケティング基盤の構築 |
| 株式会社LIXIL | オンラインショールームの接客映像と 製品構成仕様の統合学習による、 複雑なリフォーム提案を完遂させるデータ基盤の構築 |
味の素株式会社 執行役常務 Chief Digital Officer スムリガ・ミロ 氏
過去の生産技術の知見や膨大なデータをAIに読み込ませ、更に有効に活用できるようにすることを期待しています。
伊藤忠商事株式会社 准執行役員 CXO補佐（兼）IT・デジタル戦略部長 浦上 善一郎 氏
今回のプロジェクトは、市況予測に関してですが、純粋にワクワク感があります。やってみてどこまでできるのか、従来のプロセスがどこまで解明されるのかに期待しています。
NGK株式会社 取締役専務執行役員 森 潤 氏
今回のプロジェクトでは、研究開発の現場で個人の経験や暗黙の判断に依存しがちなデータや経験知を整理・構造化し、AIが活用可能な形へとスムーズに転換できる基盤の実現を、非常に期待しています。
株式会社神戸製鋼所 執行役員 入谷 一夫 氏
工場の運用や保全といった領域では、熟練者の経験や判断が重要な役割を果たしています。本プロジェクトを通じて、そうした暗黙知や業務データをAIが活用できる形にし、現場の判断を支える基盤ができることに期待しています。
株式会社ジェイテクト 経営役員 CINO CRO 清水 忍 氏
100年培ってきた現場の『暗黙知』をAIで構造化し、誰もがその知恵を武器にできる『AI資本経営』の基盤を、このプロジェクトで一気に築き上げたいと考えています。
スズキ株式会社 常務役員 IT本部長 野中 彰 氏
今回のプロジェクトでは、我々製造業がいまだ言語化・構造化できていない社内の知識を、AIによって可視化・表現していくことに期待を寄せています。
住友化学株式会社 取締役 専務執行役員 山口 登造 氏
工場の熟練の技や独創的なアイデアを出す研究者の思考プロセスといった「目に見えない資産」や、我々が長年蓄積してきたディープなデータを、本プロジェクトにてAI-Ready化し、AI時代の新たなモノづくりに挑戦します。
太陽誘電株式会社 執行役員 開発研究所担当 小西 幸宏 氏
信頼度の高いデータを学習させ、要らないデータを捨てていく。日々アップデートし続けながら、精度を保ったAIの仕組み作りに期待しています。
帝人株式会社 技術戦略管掌補佐 尾崎 大介 氏
今回のプロジェクトでは、まずはデータ基盤をしっかりと繋げ、自社のデータを使ってAIでどこまでできるのかを、まずは実際に体感し、検証したいです。
東京電力ホールディングス株式会社 常務執行役 関 知道 氏
今回のプロジェクトで、これまでの経験則をAIに組み込み、現場の判断を支えるエージェント基盤ができることを願っています。
日揮ホールディングス株式会社 執行役員CDO 谷川 雅之 氏
エンジニアが持つ暗黙知を、効率よく、かつ自動的に設計図面のデータと紐付け、形式知化することに期待しています。
株式会社三井住友銀行 執行役員システム統括部副担当役員
AIトランスフォーメーション推進部長 八木 修 氏
暗黙知の形式知化に取組み、AIを使える領域と人間が判断すべき領域を切り分けることで、今後の業務の可能性が劇的に広がる可能性を感じています。
三菱ケミカル株式会社 執行役員 CDO 浦本 直彦 氏
現場の暗黙知を形式知化することはもちろんですが、今回のプロジェクトを起点に、社内の枠を超えて企業間で議論を深める「企業間の連携」にも期待を寄せています。
ヤンマーホールディングス株式会社 取締役 奥山 博史 氏
今回のプロジェクトで、生産現場における強力なユースケースを作り上げ、そこで得た知見をさらにバリューチェーンの「横」や「縦」へと展開していきたいと考えています。
ライオン株式会社 執行役員 全社デジタル戦略担当 中林 紀彦 氏
ライオンにしかないデータセットの構築や、それを使ったモデル、さらにはそれをパッケージ化した製品といった形にまで昇華することに期待しています。
株式会社LIXIL 常務役員 CX部門 リーダー 安井 卓 氏
ショールームに来る前の体験、そして後工程までを組み合わせた「全体最適」で顧客にとって素晴らしいと思える顧客体験を実現したいです。
この度、「GENIAC」第4期に採択いただいたことを大変光栄に思います。
現在、日本の製造業をはじめとするビジネスの現場では、労働人口の急減や熟練技術者の高齢化により、競争力の源泉である「暗黙知」の継承が深刻な社会課題となっています。
次なるイノベーションの鍵は企業内に眠る非公開データの活用にありますが、これをAIが学習・活用できる形式に変換する「AI-Ready化」は、個社単独の推進では極めて困難です。
本事業では、日本を代表するトップランナー16社の皆様と協業し、業界の垣根を越えた強力な「AIエコシステム」を構築します。「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」というミッションのもと 、AIが停滞感を生む単純作業を自律的に担い、人が本来注力すべき価値創造に没頭できる環境を実現することで 、日本企業全体の競争力底上げに貢献してまいります。
「GENIAC」は、経済産業省とNEDOが実施する、日本国内の基盤モデル開発力を底上げし、また企業等の創意工夫を促すためのプロジェクトです。
計算資源の提供、利活用企業やデータホルダーとのマッチング支援、グローバルテック企業との連携支援やコミュニティイベントの開催、 開発される基盤モデルの性能評価など、生成AIによって世界の変革がもたらされようとしている中、国内外の関係者の知見を結集し、日本の開発力向上を目指します。
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。
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/
ストックマーク株式会社
担当：畑中(ハタナカ)
MAIL：pr_stockmark@stockmark.co.jp
