2026.09.10 プレスリリース プロダクトアップデート
〜製品資料や図面を起点に、AIが課題を具体化・深掘りし、解決策探索まで一気通貫で支援〜
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：林達、以下当社)は、製造業 R&D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「課題の言語化アシスト機能」を搭載したことをお知らせいたします。
これまで技術探索エージェントは、言語化された課題に対し「どう解くか」を支援してまいりましたが、本機能のリリースにより、製品資料書や図面などを起点に「そもそも何を解くべきか」を明らかにするところまで支援範囲を拡張いたしました。
既存製品の改善や事業部からの課題解決依頼に追われる研究開発職や製品開発・設計職の皆様が抱える、図面等の非言語情報からの「課題定義」の難しさを強力にサポートいたします。
製造業の製品開発・設計やR&D現場において、技術課題は常に「○○という問題を解決したい」という文章になった状態で発生するわけではありません。
図面や設計資料、製品仕様などを確認しながら「何が問題なのか」から考える場面も多く、課題解決以前に、課題そのものを発見・定義する作業が必要になります。
しかし、現場では以下のような切実な背景がありました。
・図面を読み解く「勘所」の暗黙知化
熟練技術者は図面を見て「応力が集中しそう」「この配置だと放熱が厳しそう」と経験から着眼点を持てますが、この勘所は形式知化しにくく経験の浅い技術者が再現することは困難
・専門外領域での言語化のつまずき
知識の浅い新しい製品・技術領域では、「何が問題か」「どういった技術用語で表現・検索すればよいか」が分からず初動でつまずいてしまう
・資料読み解きにかかる膨大な事前負荷
手元の設計図や資料の内容を人間が読み解いてテキストに変換してからAIに入力する必要があり、課題解決に着手する前の準備工程が大きな負担となっている
・課題設定のズレによる手戻り
「何を解くか」の精度が低いと、その後の要因仮説や解決策探索もズレ続けてしまい、適切な解決策にたどり着きにくくなる
こうした「課題設定の属人化・曖昧さ」や「資料読解と技術探索の分断」は、組織としての判断品質のばらつきを生むだけでなく、開発のスピードを著しく阻害する要因となっていました。
「Aconnect」の技術探索エージェントは、膨大な論文やニュースから課題解決のアイデアを提示し、ロジックツリー形式で網羅性を確認できるツールです。今回追加した「課題の言語化アシスト機能」は、図面・設計図・製品資料書などのファイルを起点にAIとの対話を重ねることで、課題の発見・具体化・深掘りから解決策探索までを一気通貫で支援します。
■ 「課題を解くAI」から「解くべき課題を明らかにするAI」へ
従来のように自身で完璧な課題文の準備を必要とせず、解くべき課題そのものが明確に言語化されていない状態でも、ファイルをアップロードしAIと対話することで、課題の具体化と深掘りを支援します。
■ 図面・設計資料に埋もれた「非言語の技術情報」を課題探索に活用
製品形状、部品構成、配置、寸法、接続関係など、文章では表現しきれない非言語情報を含む設計資料をインプットとして活用できます。テキストだけでは捉えにくかった製品課題の検討を始めやすくします。
■ 課題設定そのものの属人性を補完
若手や専門外の技術者には難しい「どこに着目し何を課題として切り出せばよいか」という勘所を、AIからの問いかけや観点提示を通じて補完することにより、経験に依存していた課題設定の初動を支援します。
■ 「課題定義→要因仮説→解決策探索」を一連のプロセスに
ファイル読解で終わりではなく、そこから明確になった技術課題を起点に、要因仮説・解決策までロジックツリーで展開します。資料理解から課題解決までが分断されず、一つの思考プロセスとしてつながります。
従来熟練技術者の経験や暗黙知に依存していた「図面や設計資料からの課題定義プロセス」を、ファイルを起点としたAIとの対話によって、誰もが客観的かつ体系的に言語化・深掘りできる仕組みへと転換します。これにより、現場の製品開発・設計職やマネージャー層に以下のような具体的変化と恩恵をもたらします。
■ 技術課題を言語化するまでの負荷を軽減
図面や設計資料の内容を人手で整理してからAIへ入力する必要性を減らし、「AIに相談するための準備」に費やしていた工数を大幅に削減します。
■ 課題設定の質を高め、技術探索の精度を向上
「正しく解く」以前の「正しい問いを立てる」部分を支援することで、本質的な課題を捉え、その後の要因仮説・解決策探索の質向上へとつなげます。
■ 若手・異分野の技術者による自律的な課題探索とレビュー負荷軽減
熟練者に「まず何を調べればいいか」と聞かなければ進めなかった状態から、若手技術者自身で手元の資料を起点に検討を進められます。AIと一定程度課題を整理した状態でレビューを依頼できるため、熟練者は技術的に高度な判断・レビューに時間を使えるようになります。
■ 設計レビューの前段階から活用可能に
完成した課題が発生してから使うだけでなく、設計資料を見ながら「どこに課題がありそうか」を考える段階でも活用可能になり、製品開発における課題解決のリードタイムを短縮します。
製造業R&D向けAIエージェント「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
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/
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
