AI時代の研究開発テーマ探索術とは?ストックマークが解説する「膨大な情報から次の一手を見つける思考法」

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セミナーはこのような方におすすめです

  • 研究開発テーマの方向性に迷いを感じている方

  • 社外情報や競合動向を活かしきれていないと感じている方

  • テーマ探索が属人的になっている組織の方

  • 特定のメンバーの経験や勘に依存せず、再現性あるテーマ創出プロセスを構築したい方

登壇者

橋本 詩織氏(ストックマーク株式会社 Marketer)
橋本氏は、BtoBマーケティング支援の経験を経て、2021年1月にストックマーク株式会社に入社。現在はMarketerとして、自社のマーケティング戦略立案から実行まで幅広く担当しています。

開催概要

ストックマーク株式会社について

ストックマーク株式会社は、「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、企業の変革を支援しています。製造業向けAIエージェント「Aconnect」や、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」を運営しており、企業特化生成AIの開発や独自システムの構築も支援しています。

  • 会社名: ストックマーク株式会社

  • 所在地: 東京都港区南青山一丁目12番3号 LIFORK MINAMI AOYAMA S209

  • 設立: 2016年11月15日

  • 代表者: 代表取締役CEO 林 達

  • 事業内容: 最先端の生成AI技術を活用した、企業のナレッジマネジメント・生成AIの業務適用を支援するサービスの開発・運営

  • URL: https://stockmark.co.jp/


AI Workstyle Lab編集部コメント

「AI時代の研究開発テーマ探索術」は、多くの企業にとって喫緊の課題への具体的な解決策を提示しています。情報過多の現代において、AIを活用して膨大な外部情報を構造化し、自社のナレッジと結びつけることで、属人的なひらめきに頼らず、組織として再現性のあるテーマ創出が可能になります。これは新規事業開発や製品ロードマップ策定において、意思決定の迅速化と市場投入までの時間短縮に直結し、競争優位性を確保する上で極めて重要です。「AIを仕事で活かす」という視点から見ても、AIを単なる情報収集ツールに留めず、戦略的な思考プロセスに統合する視点が求められます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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