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｜artience株式会社
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課題・目的
1
生成AIの回答精度が専門技術分野で十分でなかったこと
2
社内の技術文書が図・画像・独自用語など多様かつ形式が統一されておらず構造化が困難なこと
3
過去の実験や報告が埋もれており活用されていないこと
導入後の効果
1
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。
2
部門間のナレッジシェアが促進され、新素材や新製品の開発につながる可能性があること。
まとめ
artienceは膨大な技術文書や実験データが部門や形式ごとに散在し、専門分野で生成AIの回答精度が不足するため必要な知見に迅速にアクセスできない課題を抱えていた。導入目的は研究・技術・知財領域の知識共有基盤を構築し、過去データや部門間・外部情報を融合して研究開発の効率化と新素材創出を促進すること。SATを選んだ決め手は他製品比較で優れたデータ構造化ロジックとナレッジグラフ生成能力、既存のAconnect利用実績による期待感である。導入後は回答精度向上とナレッジグラフの蓄積を進め、研究者の情報検索時間短縮や部門間ナレッジ共有促進、将来的な技術応用発見による新製品開発加速を見込んでいる。
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導入事例の詳細
導入前の課題
生成AIの回答精度が専門技術分野で十分でなかったこと
社内の技術文書が図・画像・独自用語など多様かつ形式が統一されておらず構造化が困難なこと
過去の実験や報告が埋もれており活用されていないこと
導入の目的
社内に蓄積された技術文書や報告書を迅速かつ的確に参照できるようにすること
研究開発のスピードと創造性を向上させること
技術・研究・知財領域の知識共有と新たな視点展開を強化すること
導入後の効果
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。
部門間のナレッジシェアが促進され、新素材や新製品の開発につながる可能性があること。
導入の決め手
SATのデータ構造化ロジックが他プロダクトより優れていると判断したこと
既存で利用していたAconnectとの親和性があったこと
ナレッジグラフにより異なる技術領域間の関連性を発見できる点への期待
導入のプロセス
2024年から全社でPoCを実施し、2025年上期にSATの検証を行い、2026年度に回答精度向上とナレッジグラフの積み上げを行い、2027年度に技術者向けプラットフォームとして本格運用を目指す段階的導入プロセス。
活用方法
技術文書、研究報告書、特許情報など異形式のデータを構造化してナレッジグラフ化し、技術者が必要な情報を迅速に検索・参照するために活用する。
社内の反応
社名変更を契機に挑戦的な風土が醸成され、生成AI活用に対する現場の機運が高まっている。
今後の展望
SATで社内外の知見を融合し、横のアイデア・過去のアイデア・外のアイデアをつなげて研究開発の速度と質を向上させ、2027年度の本格運用を目指す。
どのような企業におすすめですか？
技術情報を有効活用する必要がある製造業企業におすすめすると明確に言及している。
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
artience株式会社
従業員数
1,001名以上
上場の有無
上場
所在地
東京都
事業内容
持株会社としてのグループ戦略立案および各事業会社の統括管理
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プロダクト説明
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導入企業情報
artience株式会社
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