| ~熟練技術者の暗黙知をAIで資産化し、研究開発・事業企画による用途探索を加速~ |
| 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、熟練者の暗黙知の可視化、AI化技術(「汎知化(R)」)を持つ株式会社LIGHTz(本社:茨城県つくば市、代表取締役社長CEO:乙部 信吾、以下「LIGHTz社」)と、製造業の技術マーケティング/新規用途探索領域におけるソリューション強化を目指した業務提携を開始いたしました。 | |||
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| 背景と目的 | |||
| 現在、日本の製造業において技能継承は極めて重要な経営課題となっています。労働政策研究・研修機構の調査(※1)によると、技能継承を「重要」「やや重要」と認識している企業は大半を占める一方で、「うまくいっている」と回答した企業は4割弱に留まっています。さらに、将来の技能継承については約8割の企業が「不安がある」「やや不安がある」と回答しており、現場の知見が失われることへの強い危機感が浮き彫りとなっています。 | |||
| ※1:引用「ものづくり産業における技能継承の現状と課題に関する調査結果」 | |||
| その中でも特に、自社の持つ優れた技術資産をいかに新市場や新規事業に結びつけるかという「技術マーケティング」の重要性が高まっています。どの技術がどの市場課題に適合するかという判断は、長年現場で培われた「熟練者の勘所(暗黙知)」に依存しており、組織的な用途探索や市場開拓が進まないことが大きな課題となっています。 | |||
| また、技術マーケティングを担うR&D、事業企画、マーケティング、セールスの各部門において、社内の技術文書や膨大な社外の市場データを統合して戦略を立てる際、ベテランの判断基準がブラックボックス化していることが、生成AI導入による業務変革の障壁(PoCの壁)となっていました。 | |||
| 本提携は、LIGHTz社の持つ「熟練者の思考プロセス(暗黙知)を言語ネットワークとして可視化する技術」と、当社の「大規模言語モデル(LLM)およびデータ構造化技術」を融合。「技術」と「市場ニーズ」を繋ぐベテランの知見をAIに実装することで、高度な用途探索・市場開拓を実現し、製造業の攻めの意思決定、新たな価値創出を支援します。 | |||
| 両社の強みとスキーム:暗黙知の「可視化」から「AI実装」まで | |||
| 本提携により、LIGHTz社が持つ熟練者の思考プロセスを可視化するソリューションと、当社の高度なAI技術やデータ構造化ソリューションを融合。属人化されたナレッジを組織の資産へと変換し、事業企画、R&D、マーケティング、セールスの各部門の連携を強化するAI環境を提供します。 | |||
| 1. 技術マーケティング戦略の策定・業務変革コンサルティング | |||
| 各企業の技術・市場特性を熟知した専門家(コンサルタント)が、生成AIを起点に「技術から市場を創出する」「市場から技術の活用余地を探索する」業務プロセスを再設計します。また、社内に眠る膨大な非構造化データの解析から、R&Dからセールスまでのバリューチェーンを俯瞰し、新たな付加価値創出につながる技術マーケティングモデル(意思決定モデル)を構築します。 | |||
| 2. 「技術」と「市場」をつなぐデータの構造化(SATの活用) | |||
| 当社のデータ構造化プラットフォーム「SAT」を活用し、独自の製造業特化VLM(Vision Language Model)を用いて、社内の技術文書や図面を「AI-ready」な状態に整えます。同時に、過去10年、3.5万サイトから収集、構造化してきたビジネスWeb情報を活用し、クライアントの各社が持つ自社技術と最新の市場トレンドを紐付け、用途探索の精度を飛躍的に高めます。 | |||
| 3. 用途探索ロジックの形式知化(汎知化とブレインモデル(R)) | |||
| LIGHTz社独自の「汎知化」手法により、「この技術特性なら、この業界のこの課題に活用できる」というベテランの思考の分岐や判断ロジックのモデル(ブレインモデル(R))を構築。これまで暗黙知とされてきた「用途探索のセンス」をAIが学習可能なデータへ変換します。 | |||
| 4. 技術マーケティング特化型「AIエージェント」の構築 | |||
| 「SAT」によって構造化された社内外データと、「汎知化(R)」手法によって可視化された「ブレインモデル(R)」を、当社が持つ「製造業特化LLM(国産LLM)」と統合。技術マーケティングに精通した「AIエージェント」を構築します。これにより、汎用AIでは実現が難しいR&Dや営業部門の専門業務のサポート環境を整え、自社技術の新たな活用先をAIとの対話を通じて瞬時に導き出せる環境を実現します。 | |||
| 5. 日々の業務の中で蓄積する暗黙知の収集、組織知化 | |||
| LIGHTz社の暗黙知抽出AIエンジン「Re:Quid(リキッド)」によって、日々蓄積していくデータからナレッジ(暗黙知)を自動的、効率的に収集。熟練者の思考をAI化することに留まらず、組織の知見を「集合知」としていくプロセスも支援します。 | |||
| 6. 基幹システムの内製化支援 | |||
| 特定のベンダーに依存せず、各社の技術資産に最適化したアーキテクチャを構築。トップエンジニアが伴走し、技術マーケティングにおけるAI活用ノウハウを企業内へ移転します。プライベートクラウド等のセキュアな環境でのシステム構築も支援します。 | |||
| 各社コメント | |||
| 株式会社LIGHTz 代表取締役社長CEO 乙部 信吾 | |||
| 私達はこれまで、『汎知化』と『ブレインモデル(R)』という2つの技術でスペシャリストが持つ暗黙知を集合知に昇華させ、「組織として戦える力(ナレッジ)」をクライアント各社にご提供してきました。 | |||
| 今回、チャレンジさせていただく技術マーケティング領域の要は、単なる市場調査力ではなく、技術のポテンシャルや、産業のウィークポイントを見抜く『目利き力』です。R&D、事業企画といった製造業の最上流プロセスの支援に強みを持つストックマーク社と連携することで、まるで熟練技術者が隣にいるかのような感覚でAIを活用し、新市場を創出できる、そんなワクワクする未来を皆様に提供してまいります。 | |||
| ストックマークと当社は創業時期も近く、10年の長きに渡り、共に切磋琢磨しながら製造業DXの業界で互いの技を磨いてきました。今回、このような素晴らしいパートナーシップの実現に尽力いただいた代表の林様、ストックマーク社の役員・従業員の皆様、ステークホルダーの皆様に深く御礼を申し上げます。 | |||
| 今後、両社が共創する未来にご期待いただけたらと思います。 | |||
| ストックマーク株式会社 代表取締役CEO 林 達 | |||
| 多くの企業が生成AIの導入を模索する中で、最大の壁となっているのは『自社の核心となるナレッジが構造化されていない』という現実です。特に製造現場では、重要なノウハウの多くが暗黙知として個人のスキルに依存しており、約8割の企業が将来の継承に不安を感じているのが実態です。 | |||
| 今回のLIGHTz社との提携は、この『暗黙知』という最後のフロンティアを切り拓くものです。LIGHTz社の卓越したコンサルティングによって抽出された『匠の知恵』を、当社のデータ構造化プラットフォーム『SAT』や製造業特化型LLMへと統合します。これにより、単なる効率化を超えた、ベテランの知見を誰もが自在に活用できる『価値創造の仕組み』を再発明し、日本の製造業の競争力を一段上のレベルへと引き上げてまいります。 | |||
| 株式会社LIGHTzについて | |||
| LIGHTzは「人の知恵をつなぎ、社会を灯す(ともす)」をミッションとし、熟練者の知見を可視化・構造化する「汎知化(R)」技術を核に製造業のDXを支援するテック企業です。独自開発した「ブレインモデル(R)」テクノロジーを活用し、暗黙知を組織の集合知に変えることで、大手製造業の技術伝承や生産性改善に貢献しています。 | |||
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所在地:茨城県つくば市千現2-1-6(つくば研究支援センター内) 設立 :2016年10月5日 代表者:代表取締役社長CEO 乙部 信吾、代表取締役 COO 雲宝 広貴 URL :https://lightz-inc.com/ |
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| ストックマーク株式会社について | |||
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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。 |
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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/ |
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