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新機能 暗黙知を組織知化・資産化する「ツリーの共有・コメント機能」リリース
ストックマーク
～技術検討の背景や判断理由を共有し、チームでの議論と知見継承を加速～
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「ツリーの共有・コメント機能」を搭載したことをお知らせいたします。
本機能により、技術課題に関する検討経緯や意思決定の背景(コンテクスト)をロジックツリー上に集約・可視化し、チーム内での共有や知見者・評価者によるコメントの蓄積が可能になり、情報や議論が散在しがちなR&D組織において、過去の文脈を引き継いだ効率的な再検討や、組織知としての知見の資産化を強力に支援します。
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背景：R&D現場における「暗黙知の喪失」と「議論の散在」
製造業の研究開発(R&D)現場、特に既存製品の改善を担う事業部付けの部署や、事業部からの課題解決依頼に対応する本部付けの部署では、短期的課題に対して迅速かつ高精度な解決策を講じることが求められます。
こうした技術課題の解決にあたっては、複数部門の多くの関係者が関わり、活発な議論や知見者からのアドバイスが行われますが、現場では以下のような切実な課題が挙がっていました。
・技術課題に関する議論の散在
1つの技術課題に対して複数部門・複数人が関わるため、検討内容はPowerPoint/Excel/議事録/メール/チャット/個人メモなどに分散し、結果としてどこに何があるのか分からず、全体像や思考プロセスが追いづらい
・検討経緯や意思決定背景(暗黙知)の喪失
最終的な結論や報告書は残っても、そこに至るまでの「なぜその案を選んだのか」「なぜ別案を見送ったのか」といった文脈が残りにくく、担当変更やテーマ再開時の再検討で同じ論点を掘り返す原因に
・知見者コメントの“その場限り”化
熟練者や評価者による価値の高い指摘やアドバイスが、会議や口頭で消費されがちで、「あの人が前に言っていた」レベルの記憶でしか残らず、後から参照しにくいため、知見が個人に閉じたままになってしまう
・複数部門での議論における論点のズレ
R&D/製造/品質/知財/事業部など、異なる観点を持つ部門間で共通の構造がないまま議論を始めるため、各部門が別々の前提で話し始めてしまい、議論の噛み合わせや意思決定に時間がかかる
・担当変更・異動・テーマ再開時における文脈の引継ぎの難しさ
テーマの中断・再開や担当者の交代が多いR&D現場では、検討経緯が残っていないと過去の議論を聞き直したり資料を探し直したりする必要があり、知見の継承が進まない
こうした「検討や意思決定の不連続性」や「議論の散在」は、同じ議論の繰り返しや知見の継承不足を引き起こし、開発の遅れや再検討コストの増大を招く要因となっていました。
新機能「ツリーの共有・コメント機能」の概要
「Aconnect」の技術探索エージェントは、技術課題の解決アプローチ探索が可能な機能です。AIが論文やニュースから課題解決のアイデアを提示し、解決方向の網羅性を確認しやすいロジックツリー型のUI、業務特性に合わせてAIと対話する豊富なテンプレートを備え、用途探索における幅広い解決策検討と初期調査時間の短縮を実現してきました。
今回追加した新機能「ツリーの共有・コメント機能」は、これまで個人のローカル資料や頭の中に閉じがちだった「課題分解から解決策検討までの思考プロセス」をツリー構造で可視化してチーム内で共有し、その上に直接コメントを蓄積できるようにする機能です。
何かと情報共有やディスカッションを重視するR&D組織の特性に合わせ、失われがちな検討のコンテクストを確実に組織の資産に変え、チーム戦での課題解決を加速させます。
本機能の特徴
■ 課題分解から解決策検討までの思考プロセスをチームで共有
技術課題に対する要因仮説/解決策をツリー構造で可視化。個人の頭の中やローカル資料に閉じていた検討内容をチーム内で共有できます。関係者全員を同じ土台に揃えた上でレビューや議論を進めることができます。
■ 知見者・評価者のコメントを検討ツリー上に直接蓄積
上司/熟練者/品質/製造/知財などの関係者が、ツリー上の該当する仮説や解決策に対して直接コメントを残せます。「この観点も見るべき」「過去に類似検討があった」「量産時はここがリスク」といった貴重な知見を、口頭やチャットで流してしまうことなく文脈ごとに再利用可能な形で蓄積できます。
■ 失われがちな「コンテクスト」を組織知として資産化
「なぜその仮説を検討したのか」「なぜその解決策を採用/非採用にしたのか」「どの論点で議論が止まったのか」といった、最終結果だけでは見えない背景情報を、ツリーとコメントに紐づけて残すことができます。
■ 再検討・引継ぎ時に過去の議論を瞬時にキャッチアップ
異動や担当変更、一度中断したテーマの再開時にも、過去の検討経緯をツリーで把握できます。
「前に同じ議論をしたはず」という無駄を減らし、過去の意思決定の背景を踏まえた再検討が可能になります。
本機能による変化：技術課題対応を「個人戦」→「チーム戦」へ
これまで資料やチャットに散在し、時間の経過とともに失われていた検討のコンテクストを、AIが提示するツリー構造をベースとした組織的な仕組みへと転換します。これにより、現場に以下のような具体的な変化と恩恵をもたらします。
■ 議論の前提が揃い、レビューや会議が圧倒的に効率化
課題分解/要因仮説/解決策/関係者コメントが1つの構造上に集約されます。会議やレビューが「口頭説明や前提のすり合わせ」から「構造に沿った具体的な議論」へと変わり、どの論点について話しているのかが明確になるため、口頭説明や認識合わせの時間を大幅に削減できます。
■ 検討経緯・判断理由の可視化による手戻りの防止
「なぜその方針になったのか」「どのコメントを受けて方針が変わったのか」という判断理由を後から確実に見直せるため、開発後半の「知らなかった」による打撃や不要な手戻りを防ぎます。
■ 熟練者のレビューが組織知として蓄積/継承され、人材育成にも寄与
熟練者や評価者の判断観点がツリー上に形式知として残るため、次回以降の類似課題でも参照可能です。若手研究開発者や後任への技術伝承、引継ぎのコストを大幅に削減します。
■ 同じ議論の繰り返しを抑制し、再検討コストを削減
過去の検討範囲や判断背景をいつでも確認できるため、「前にも検討したはず」の資料探索や、全く同じディスカッションをゼロから繰り返す時間とコストを徹底的に削減します。
■ コンテクストが失われず、技術探索の質が継続的に向上
検討内容/コメントが蓄積されることで、テーマごとの知見が深まり類似課題への展開もしやすくなります。課題解決のプロセスそのものが組織資産となり、チーム全体の技術探索/課題解決力が継続的に高まります。
Aconnectについて
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
ストックマークのソリューションについて
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/
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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。
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/
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
