ストックマーク、AIエージェントAconnectに課題の言語化アシスト機能を搭載
ストックマーク株式会社は、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。
従来は言語化された課題に対して「どう解くか」を支援していたが、今回の機能追加により、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した。既存製品の改善や課題解決依頼に対応する研究開発職や製品開発・設計職における、図面などの非言語情報からの課題定義をサポートするとしている。
新機能の特徴とプロセス
「Aconnect」の技術探索エージェントは、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ある。今回追加された「課題の言語化アシスト機能」では、図面・設計図・製品資料書などのファイルを起点にAIと対話することで、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する。
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活用できる点が特徴となっている。AIからの問いかけや観点提示を通じて着眼点を補完し、明確になった技術課題を起点に要因仮説や解決策までロジックツリーで展開する。
開発の背景にあるR&D現場の属人化と負担
製造業の製品開発・設計やR&D現場では、技術課題が文章化されていない状態で発生することも多く、図面や設計資料から課題そのものを発見・定義する作業が必要とされていた。
現場では、熟練技術者が持つ図面読解の勘所が暗黙知化して経験の浅い技術者の再現が難しい点や、専門外の領域で技術用語による言語化がつまずきやすい点が課題となっていた。さらに、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する事前負荷や、課題設定のズレによる手戻りも発生しており、これらが開発スピードを阻害する要因となっていた。
課題定義プロセスの変革による効果
本機能により、従来は熟練技術者の経験に依存していた課題定義プロセスを、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することを目指す。
設計資料などを人手で整理してからAIへ入力する工数を削減するほか、適切な問いを立てることで要因仮説や解決策探索の質向上につなげる。若手技術者自身が手元の資料を起点に検討を進められるようになることで、熟練者は高度な判断やレビューに時間を使えるようになるとしている。
- 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/
本記事はストックマーク株式会社の発表をもとに作成されています。
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