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、企業の生成AI活用プロジェクトで直面する「PoCの壁」を打破し、実業務に耐え得る高度な業務実装を内製で実現するための『内製化伴走支援プログラム』の提供を開始します。
 
　本プラグラムは単なるツールの提供ではなく、生成AIを企業の実業務に低コスト・高スピードで実装するために、図表等を含む複雑な非構造データを構造化する当社の独自技術や、様々な企業への支援で培った内製化ノウハウの駆使や、経験豊富なRAG/AIエンジニアが企業の業務に深く寄り添い、生成AIでできる事とできない事を見極めながら、伴走支援するプログラムです。
 
　また、継続的な改善サイクルや組織のAIリテラシー向上への寄与などを通じ、企業の内製化力向上にも貢献します。また、本プログラムはキャンペーン期間に限り、低単価にてご提供差し上げる事で、企業の皆様のコスト負荷を下げる事にも貢献致します。
『内製化伴走支援プログラム』提供の背景
　2022年のChatGPT登場以降、日本でも多くの企業が業務への生成AI活用に向けたプロジェクトは日を追うごとに積極化しており、プロジェクトの内製化を目指す企業も増加傾向にあります。
 
　しかしその一方で、多くのプロジェクトが以下の要因によりPoC(実証実験)の段階で停滞し「生成AI活用の壁」に直面しているのが実情です。
課題１.：業務水準に達しないアウトプット
　 市販の生成AIツールだけでは業務に必要な専門的情報が乏しく、厳格なビジネス活用の壁を超えることは困難です。この課題を解決するRAGなどの技術も、その性能を最大限に引き出すには企業が保有するExcel方眼紙・図表といった複雑な非構造化データを、業務で使える形へ高精度に整備(構造化)することが不可欠ですが、ここでつまずくケースが頻発しています。

課題２.：内製化を阻む、技術・ノウハウ・リテラシーの不足
　 RAGや企業独自のLLMといった専門技術を自社のみで導入するには技術的なハードルが高く、多くの企業で内製化のためのスキルやリソースが不足しています。

課題３.：外部委託によるコスト・スピードの問題
　結果として、従来のSier/コンサルといった外部パートナーに依存せざるを得ない状況に陥りがちです。しかし、この方法は時間とコストがかさむだけでなく、自社に技術的なノウハウが蓄積されないという課題を抱えています。
　このような要因を打破するために、本プログラムでは、技術基盤の提供だけでなく、豊富な内製化ノウハウを持つエンジニアが各社の生成AIプロジェクトに伴走し、各社固有の複雑なデータ構造や業務プロセスに寄り添いながら、AIエージェント/RAGなどの生成AIを自社で構築・活用・改修できる体制の確立を支援します。
 
 
『内製化伴走支援プログラム』が提供する４つの価値
　本プログラムは、単なるツール提供や従来の伴走型とは一線を画し、以下の4つの価値を提供することで、実業務に耐え得る高度な業務実装と企業の皆様が内製での実現を成功に導きます。
 
価値１.：業務水準に耐え得る「高度なデータ構造化/Agentic RAGなどの独自技術」
　Excel方眼紙や図表を含む複雑な非構造化データに対応した高精度なデータ構造化技術により、社内に眠るデータを、生成AI時代に活用可能な「ナレッジ」に変換します。

　更に、生成AI時代の新技術である「Agentic RAG」や、高度な実業務に対応可能なAIエージェントなど、生成AI構築・活用環境のご提供を通じて、実業務に耐え得る高度な業務実装を具現化します。
 
価値２.：ノウハウを“伝承”し、自走できるチームを作る「中期的な伴走支援」
　専任のAIコンサルタントとエンジニアが生成AIプロジェクトに二人三脚体制で中期的に伴走します。

　単なる開発代行とは異なり、RAGやAIエージェントの構築/評価/改善ノウハウを共有することで、組織全体のAIリテラシー向上に寄与し、企業が自社でAIを活用・改修できる体制の構築・内製化力の底上げを実現します。
 
価値３.：従来の開発を覆す「高スピード/低コストと柔軟性」
　従来のSIerやコンサル支援と比べ、自社プロダクトを有する当社ならではの技術やノウハウを応用するため低コスト(月額50万円～)かつ短期間での実現が可能です。

　効果的に技術やノウハウを活用することでユーザー満足度にフォーカスした開発が可能となり、過去には通常1年程度を要する開発も、ユーザーフィードバックを元とした改善サイクルを3回実施し、半年で納品した実績があります。
 
価値４.：開発の柔軟性
　自社プロダクトである、製造業向けAIエージェント「Aconnect」の長期運用経験や、産総研との協業を始めとした豊富な経験に基づく、深い技術力、高い柔軟性により、受託開発・カスタマイズ開発や事業規模に関わらず多様なご要望にも対応が可能です。

　これにより、既存業務アセットや導入済みツールとの併用や、企業が抱えている様々な課題解決を実現します。
 
『内製化伴走支援プログラム』の具体的な支援内容
　本プログラムでは、お客様の生成AIプロジェクトの内製化を成功に導くため、専任のAIコンサルタント及びRAG/AIエンジニアチームが 、以下の3つのステップで一貫して支援します。
 
STEP１.：初期ヒアリング・ユースケース定義支援 
　お客様の業務課題を整理し、生成AIを導入する目的を明確化します 。その上で、最も効果が見込める優先ユースケースの選定を支援します。
 
STEP２.：必要となる社内データ選定・収集支援 
　ユースケースの実現に必要となる社内の文書、図表、議事録、マニュアルといった非構造化データを選定します。また、選定したデータを用いてAIエージェントのモックアップを作成し、具体的な活用イメージを共有します。
 
STEP３.：データ構造化・AIエージェント生成支援 
　収集した非構造化データの構造化処理に対応します。さらに、業務に即したAIエージェントの精度を共に検証し、改善のためのアドバイスを提供することで、実用的なAIの完成をサポートします。
 
 
『SAT Agent Cockpit』について
　『SAT Agent Cockpit』は、企業が保有する多様で複雑なデータを高精度に構造化し、生成AIで専門的な業務を再現できるプラットフォームです。
 
　企業に眠る大量の非構造化データの構造化から、RAG・AIエージェント構築、業務適用までを高速に実現でき、企業の生成AI活用促進を強力に後押しします。
 
・SAT Agent Cockpit：https://sat.stockmark.co.jp/
 
 
1. データ処理(構造化)：複雑な非構造化データを即時に業務活用可能な形式へ変換
　企業データを業務レベルでAI活用するには高度なデータ処理(構造化)が必須です。更に企業が保有するデータの8割は非構造化データで占められており、AI時代の今ではデータ構造化は急務と言えます。

　『SAT Agent Cockpit』のデータ処理は、Excel方眼紙・図表・概念図などを含む非構造化データを、高精度かつ業務利用に最適な形式へ自動で構造化でき、AI活用の前提となるデータ整備を迅速に実現します。
 
2. 「Agentic RAG」：専門知識がなくても“プロフェッショナルな業務”をAIで再現
　従来は技術的ハードルが高かった「Agentic RAG」の開発・導入を、専門知識なしで“誰でも・簡単に”実現することが可能です。質問の分解や段階的な絞り込みツールがプリセットされ、これまで生成AIの導入・活用を阻害していたあらゆる障壁を解消し、お手軽に「プロフェッショナルな業務を再現」が可能なAIを呼び出すことができます。

　また、『SAT Agent Cockpit』では、業務プリセットされたエージェントを順次追加予定です。より簡単に”プロフェッショナルな業務の再現”が可能になります。
 
3. セキュリティ対応も万全：環境を選ばず即時に導入可能
　構造化データや、構築した「Agentic RAG」は、『SAT Agent Cockpit』内での活用はもちろん、プライベートクラウドやオンプレミス環境での活用が可能です。
 
　これにより、企業毎のセキュリティ要件に応じた柔軟な運用が可能になります。
 
 
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/