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製造業の研究開発（R&D）部門において、技術課題の解決策を検討する際、網羅的な調査とその根拠を示すことが求められる。

そこで、ストックマーク株式会社は、同社が提供する製造業向けAIエージェント「Aconnect（エーコネクト）」に、AIとの対話で構築されたロジックツリーをPowerPoint形式で出力する新機能を追加したと発表した。

「Aconnect」は、論文や特許、ニュースなどの膨大な技術情報から、AIがユーザの代わりに必要な情報を探索するエージェントだ。

今回の新機能は、同システムの「技術探索エージェント」が生成した解決策のアイデアやロジックツリーを対象としている。

AIが導き出した「課題の分解」→「解決アプローチ」→「具体的な技術」という思考のツリー構造を、そのままPowerPointのスライド構成として出力できる。

これにより、ユーザは「考える作業」と「資料を作る作業」のギャップに悩まされることなく、調査結果を即座に社内共有可能な形式へ変換できる。

また、最終的な結論だけでなく、そこに至るまでの検討プロセスや分岐が可視化されるため、会議の目的が単なる情報の共有から、検討漏れの確認や採用理由の合意といった「意思決定」へとシフトが期待される。

さらに、作成されたロジックツリーがそのまま資料として残るため、個人の頭の中に留まりがちな検討の履歴が、構造化されたデータ（形式知）として組織に蓄積されるという利点もあるとのことだ。

製造業の研究開発（R&D）現場では、開発テーマの選定や特許リスクの確認に必要な市場動向、先行特許、専門論文の調査を行う必要があり、本来注力すべき創造的な開発業務を圧迫する要因となっている。

また、こうした調査業務は熟練技術者の経験則に依存する傾向が強く、スキルの属人化も課題であった。

こうした中、ストックマーク株式会社は、同社が提供する製造業向けAIサービス「Aconnect」に、「技術探索エージェント」および「特許調査エージェント」を搭載し、2025年10月30日より提供を開始している。

「Aconnect」は、研究・開発現場の意思決定を支援する製造業向けAIエージェントだ。国内外のニュース、論文・特許、官公庁のレポート、社内資料から、業務に必要な情報を自動で収集し、先行技術調査や技術課題の解決までAIがサポートする。

今回発表された二つの機能は、汎用的なチャット型AIでは対応が困難な、製造業特有の複雑な調査プロセスを自動化するものだ。

「技術探索エージェント」は、技術課題に対する解決策を探索する機能だ。

AIが膨大な論文やニュースから解決の糸口となるアイデアを提示するほか、ロジックツリー型のユーザーインターフェース（UI）を採用することで、解決の方向性を網羅的に検討できる。

これにより、初期調査にかかる時間を短縮しつつ、多角的な視点からのアプローチが可能となる。

一方「特許調査エージェント」は、先行技術調査やクリアランス調査の一部を代行する機能だ。

開発予定の技術内容を入力すると、AIが構成要素を自動で抽出し、関連特許との一致度を根拠付きで評価する。

詳細な調査が必要な特許を直感的に判別できるUIを備えており、開発の手戻りリスクの低減や、特許リスクの早期検知に寄与する。

すでに株式会社IHIプラントでは、同機能の先行トライアルを実施しており、特許関連性調査における確認プロセスの自動化や、調査精度のバラつき解消といった効果が確認されている。

ストックマークは今後、AIが技術開発から製品の上市に至るまでのプロセス全体に伴走するサービスの構築を目指し、製造業におけるエンジニアリングチェーンの効率化とリードタイム短縮を支援していく方針だ。

ストックマーク株式会社は、同社が提供する製造業向けAIエージェント「Aconnect」において、製造業の技術者が行う専門業務に特化した「技術探索エージェント」および「特許調査エージェント」の提供を2025年10月30日より開始した。

「Aconnect」は、業務を理解したAIが、ビジネスニュース・論文・特許・社内文書などの情報源から必要な情報をまとめ、開発現場に提供するサービスだ。

今回追加された「技術探索エージェント」は、情報収集の効率化だけでなく、専門調査業務から実務に直結するアウトプット生成までをAIが自動で実行することを目的としている。

具体的には、AIエージェントが技術課題の解決アプローチ探索業務を支援し、論文やニュースから課題解決のアイデアを提示するほか、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で提供する。また、業務特性に合わせた対話テンプレートも提供する。

一方「特許調査エージェント」は、先行技術調査やクリアランス調査の一部といった特許調査業務に特化している機能だ。

入力された開発予定技術をAIが解析し、調査すべき構成要素を自動で抽出することで、関連特許との一致度を根拠付きで評価する。

これにより、技術者は直感的に詳細調査すべき特許を把握でき、調査工数の効率化に加え、開発の手戻りや特許リスクの早期検知に貢献する。

実際にトライアル利用した株式会社IHIプラント ライフサイクルビジネスセンターの担当者は、「特許関連性調査の確認プロセスの自動化や、自社事業との関連性を網羅的かつ高精度で判定できる点が非常に魅力的だ」と評価しており、属人化の解消と調査の抜け漏れリスクの低減に期待が寄せられている。

ストックマークは今後、「Aconnect」を技術開発から製品の上市に至るまでのプロセス全体に一気通貫で伴走し、製品開発全体の効率化とリードタイムの大幅短縮を実現するサービスへと進化させていく計画だ。