国産生成AI基盤の独自開発や生成AIサービスを提供するストックマーク株式会社(本社：東京都港区、代表取締役CEO：林 達、以下：当社)は、経済産業省およびNEDOが実施する国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC」の第4期における「製造業データ等のAI-Ready化に関する研究開発」に採択されました。 この度の採択を受け、国内を代表する大手企業16社の各社と協業し、『日本企業の暗黙知/社内データ AI-Ready化プロジェクト』を開始いたします。 本プロジェクトは参画頂いた16社と個別に目指すべき具体ユースケースを設定し、各社の「AI-Ready化」を推進するだけでなく、最終的に得られた「AI-Ready化のノウハウ」は一般公開することで、国内ビジネス全体における生成AIの社会実装を大幅に促進いたします。 プロジェクト発足の目的と背景 ビジネスにおける生成AI活用において、インターネット上の公開データによる学習が大半である汎用AIだけでは、専門性・信頼性の観点から不十分と指摘されており、次なるフェーズとして企業内に眠る「非公開データ」の活用が急務となっています。 しかしながら、日本の基幹産業である製造業などにおいては「創造性が高くそのままではAI活用が困難な「非構造化データ(図面・マニュアル等)」として管理されている」、「熟練者のノウハウが「暗黙知化」しておりドキュメント化されていない」といった状況が大半であり、これらのAI活用を内製で完結するためには、高度な専門知識と膨大な工数が求められる等、大きな困難を伴います。 そこで当社は、日本を牽引するトップランナー16社と協業し、これらの“秘匿データ”や“匠の知”をAIが学習・活用できる形式に変換する「AI-Ready化」の実証実験を開始します。 プロジェクトの概要 当社はこれまで、独自開発の国産生成AI基盤や、製造業向けAIエージェント「Aconnect」、自律型AI運用のためのプラットフォーム「SAT Agent Cockpit」といった生成AIソリューションを通じて、多くの企業の課題解決を支援してまいりました。 本事業では、これらの歩みで培った知見を最大限に活用し、国内最大手企業16社と協業。汎用AIでは対応が困難な特定ドメイン(製造業等)における「AI-Ready化のノウハウ」を確立します。企業内に眠る膨大な非公開データを活用可能にすることで、公開データに依存したAI学習の限界を突破し、日本企業の生成AI活用力の底上げと、実社会への実装促進に大きく貢献してまいります。 また、16社の現場実証で得られた知見に基づく「AI-Ready化のベストプラクティス」を一般公開することで、日本全体の「AI-Ready化」技術の底上げと、生成AIのさらなる社会実装促進に貢献してまいります。 本事業における「AI-Ready化」の定義 本事業では、非公開データをAIが学習・活用できる状態に変換することを「AI-Ready化」と定義しており、経済産業省の指針に基づき、以下3軸を一貫して整備します。 軸 内容 データ構造化 図面・帳票・暗黙知を、AIが意味理解できる論理構造へ変換 品質・ガバナンス 機密保護と精度検証を両立させる管理基盤を構築 学習サイクル 現場フィードバックを反映し、継続的にAIを更新する仕組みを実装 本プロジェクトの主な取組み例 本事業では、企業のAI環境において、内製では実装困難な以下2つを重点テーマとして設定し、参画企業16社との現場で統合検証します。 重点テーマ① 業界別データのAI-Ready化と「Skills」によるAgent-Readyマニュアル化 各業界固有の図面・帳票・マニュアル・チャット履歴・業務手順書を、AIエージェントが理解可能な「Skills(Agent-Readyマニュアル)」へ変換する手法と、業界別データ構造化のBest Practiceを確立します。 従来、AIの精度改善には専任エンジニアが必要でしたが、本手法では現場担当者が自然言語でSkillsを更新するだけで、AI精度が継続的に向上します。 AI運用の専任人材を社内に置けない大多数の日本企業に、現実的なAI定着の道筋を提示します。 重点テーマ② 産業・業務特化型のデータ基盤およびAIエージェントの構築 日本の製造業が保有する世界最高峰の実験データ・配合レシピ・設計図、ならびに各業界の業務固有データは、機密性ゆえに「死蔵」されてきました。 本事業では、企業の秘匿データを外部に出すことなく活用する連合学習・合成データ技術を実装し、産業・業務特化型のデータ基盤および高度な専門性を備えたAIエージェントを構築します。 データ主権を完全に保持したまま、産業・業務特化のAI資産を