プレスリリース要約
ストックマーク株式会社は、AWSジャパンの安田俊彦氏と自社代表の林達氏による特別対談動画を「NewsPicks」にて公開しました。多くの企業が直面する生成AIの「PoC（概念実証）止まり」という課題を乗り越え、日本企業が持つ現場の「暗黙知」を競争力に変えるための実践的なアプローチを提示しています。
本対談は「生成AIを『現場の力』に変えるためのリアルな突破口」をテーマに、350社以上のAI導入を支援してきたストックマークの知見と、アマゾン ウェブ サービス（AWS）のインフラ視点を掛け合わせて行われました。多くの日本企業が生成AIを導入したものの、「実務に使えない」「実証実験から先に進まない」という壁に突き当たっています。対談では、このギャップを埋めるために不可欠な、社内に眠る技術報告書や日報といった「暗黙知」のデジタル化や、複雑なデータ形式への対応、セキュアな基盤構築という3つの重要課題が示されました。
ストックマークは、独自の自然言語処理技術を用いて、図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑なデータをAIが活用できる形に構造化するソリューションを提供しています。これにより、単なる業務効率化にとどまらず、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR」を推進。製造業向けAIエージェント「Aconnect」や、データを資産に変える「SAT」などのサービスを通じ、現場の担当者が高付加価値な業務に集中できる環境づくりを支援しています。今回の対談では、こうした技術が日本企業の底力を引き出す鍵になると強調されています。
Journalポイント
実はこれ、単なる効率化の話ではなく、企業の 暗黙知 をいかにデジタルデータとして資産化できるかという、経営の根幹に関わるテーマなんです。
え、そうなんですか？ 生成AIって、導入すれば勝手に仕事が楽になるものだと思っていました。
実は今、多くの企業が「一般的な回答は返ってくるけれど、自社の実務には全く使えない」という PoC 倒れの課題に直面しているんです。
テレビやニュースでよく耳にする PoC という言葉ですが、具体的にはどういう意味で、なぜそこで止まってしまうのですか？
PoCというのは「概念実証」のことで、新しい技術を本格導入する前に効果を検証するプロセスのことです。多くの企業がこの検証で立ち止まるのは、現場の複雑な図面や手書き日報など、AIが読み取りにくい形式のデータがそのまま放置されていることが原因なんです。
なるほど！つまり、社内に散らばっている複雑なデータや図面を、AIが理解しやすい形にきれいに整理してあげる作業が必要になってくるわけですね？
その通りです。ストックマークでは、独自の自然言語処理技術を使って、テキストだけでなく図表や過去の判断ロジックといった複雑なデータを構造化し、AIが活用できる形に変換しているんですよ。
データを整理するだけなら、海外の有名なAIツールや他のIT企業でも同じような解決策を提供しているんじゃないですか？
実は業界全体が汎用AIの導入から、自社専用の特化型AIへとシフトしています。海外の汎用モデルでは、日本の製造業特有の複雑な図面や日本語の細かなニュアンスを正確に処理しきれないため、ストックマークのように現場に密着した AI BPR のアプローチが非常に重要視されているんです。
単にAIを導入するだけでなく、自社の強みである現場のデータをどう活かすかが重要なんですね。とても勉強になりました！
