生成AI導入支援会社おすすめ15選【2026年最新版】事例・選び方も解説
O!Product編集部
SAT（Stockmark A Technology）の導入事例
サービス詳細導入企業｜ジヤトコ株式会社
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課題・目的
1
設計ナレッジが文書化されず属人化しており情報活用が非効率であった
2
ベテランの暗黙知が退職により失われる危機感があった
3
部署横断でナレッジが再利用されにくく情報が止まってしまう構造的課題があった
導入後の効果
1
情報間の関係性が可視化され関連情報を網羅的に抽出できるようになった。
2
RAGのブラックボックス性が解消され回答の信頼性が向上した。
3
故障分析や品質向上への寄与が期待されている。
まとめ
ジヤトコは設計ナレッジの属人化や図表を含む大量情報の検索困難を課題とし、暗黙知を形式知化して全社で活用する自動設計プラットフォーム構築を目的にSATを導入。決め手はナレッジグラフ×RAGによる図表含む構造化能力とストックマークの技術対応力。導入後は関係性の可視化で関連情報の抽出精度と信頼性が向上し、故障分析やナレッジ継承などへの展望が開けた。
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導入事例の詳細
導入前の課題
設計ナレッジが文書化されず属人化しており情報活用が非効率であった
ベテランの暗黙知が退職により失われる危機感があった
部署横断でナレッジが再利用されにくく情報が止まってしまう構造的課題があった
システムズエンジニアリングで生成される膨大な情報を人がたどるのに時間がかかる
導入の目的
設計ナレッジやノウハウを素早く正確に抽出できる仕組みを構築する
抽出した情報を用いて解析を自動実行し最適解を導く仕組みを実現する
最終的に3D形状を自動生成する自動設計プラットフォームを目指す
導入後の効果
情報間の関係性が可視化され関連情報を網羅的に抽出できるようになった。
RAGのブラックボックス性が解消され回答の信頼性が向上した。
故障分析や品質向上への寄与が期待されている。
導入の決め手
ナレッジグラフ×RAGという仕組みがシステムズエンジニアリングのグラフ構造と親和性が高かったこと
図表やグラフを含む設計文書からも情報を構造化できる機能があったこと
ストックマークの技術力と実績、及び柔軟な対応力が評価されたこと
導入のプロセス
イノベーション技術開発部で先行して試行し、効果確認後に部門内→全社へ展開する3年計画で導入を進めている。
活用方法
ナレッジグラフとRAGを組み合わせた仕組みで設計文書（テキスト・図表・表）から情報を構造化し、検索・故障分析・解析自動化や将来的なエージェントによる設計支援に活用する。
社内の反応
社内では生成AI活用への期待が高く、ベテラン知見の形式知化や若手育成への活用、AIと共存するためのデジタルリテラシー向上の必要性が認識されている。
今後の展望
AI同士の会話によるアイデア創出やAIエージェントによる設計支援の実現、ドキュメント作成ルール化によるナレッジグラフ精度向上を目指している。
サービス概要
プロダクト説明
SATはストックマーク株式会社が提供する業務AIの実装支援プラットフォームです。RAGシステムの設計・構築に必要な知識の構造化からエージェント生成までを一貫して支援します。
導入企業情報
ジヤトコ株式会社
業界
自動車業界
従業員数
1,001名以上
上場の有無
非上場
所在地
静岡県
事業内容
自動車用変速機、電動パワートレインおよび部品の開発・製造・販売、実験受託・エンジニア派遣
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従業員数
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