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SAT（Stockmark A Technology）の導入事例

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導入企業｜ジヤトコ株式会社

暗黙知を形式知へ。ナレッジグラフ×RAGが拓く、自動設計プラットフォームの未来

暗黙知を形式知へ。ナレッジグラフ×RAGが拓く、自動設計プラットフォームの未来
出典: 暗黙知を形式知へ。ナレッジグラフ×RAGが拓く、自動設計プラットフォームの未来
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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。

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導入の効果

研究者の情報収集にかかる時間が大幅に削減されることを期待している。

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SATは、社内に散在する文書・技術情報・業務データをAIが活用しやすい形に整え、現場で使えるAIの実装と定着まで支援するエンタープライズAIプラットフォームです。複雑な図表を含むデータの構造化やナレッジグラフによる情報同士のつながりの可視化・活用、業務に合わせたAI構築に加え、要件整理や運用設計もコンサルタントが伴走支援し、PoCで終わらない業務活用を実現します。

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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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