ストックマークがJSAI2026で発表：複雑なビジネス文書をAIで解析するVLM研究の最前線とは？

ストックマーク、人工知能学会全国大会にゴールドスポンサーとして協賛
AI Workstyle Lab編集部コメント

ストックマーク、人工知能学会全国大会にゴールドスポンサーとして協賛

ストックマーク株式会社は、2026年6月に開催される「2026年度人工知能学会全国大会（第40回、JSAI2026）」にゴールドスポンサーとして協賛することを発表しました。同社は国産生成AI基盤の独自開発や生成AIサービスを提供しています。

複雑文書読解における既存VLMの限界を検証する論文を発表

JSAI2026では、ストックマークのLLM組織リサーチャーである高橋氏と會田氏が、農業カレンダー画像を対象とした大規模視覚言語モデル（VLM：Visual Language Model）のベンチマークに関する論文発表を行います。この研究は、農業分野での新規事業展開を示すものではなく、AIが実社会の複雑な文書をどこまで正確に理解できるかという産業横断的な技術課題を、「栽培暦」という解析難度の高いドキュメントを用いて検証するものです。

この研究で得られた知見は、ビジネス文書、仕様書、図面、社内ナレッジなどの構造化技術や、企業のAI BPR（Business Process Re-engineering）を支える基盤技術の高度化に活用される予定です。

協賛の背景

ストックマークは、「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、最先端の自然言語処理技術やLLM（大規模言語モデル）などの生成AI技術を活用したプロダクト開発および研究開発を進めています。現在、製造業の研究・開発現場を支援するAIエージェント「Aconnect」や、複雑な社内データをAIが活用可能な形に構造化する「SAT Agent Cockpit」を提供し、企業のAI BPRを推進しています。

国内トップクラスのAI研究者が集結する人工知能学会（JSAI）は、日本のAI技術の発展と実社会への応用において重要な役割を担っています。ストックマークは、国内のAI研究コミュニティのさらなる活性化と発展に貢献するため、本年度もゴールドスポンサーとして協賛しています。

発表論文：農業カレンダーを用いたVLMの限界検証

本大会では、ストックマークの高橋氏および會田氏が、「FiT-QA：栽培暦のVQAベンチマーク – データセット構築と汎用VLMの限界 -」に関する研究発表を行います。

栽培暦は、作物の栽培に関する作業情報を、表・図・写真・注記・時系列情報とともに1枚に高密度で集約した実務資料です。一般的な文書と比較して、複数の領域を横断して情報を読み取り、文脈に応じて統合的に推論する必要があるため、AIにとって極めて難易度の高い読解対象となります。

この研究では、栽培暦画像を対象としたVQA（Visual Question Answering）ベンチマーク「FiT-QA（Figures and Tables Question Answering）」を提案しています。FiT-QAは、自動生成後に人手で編集・確認したeasy-QAと、複数領域の統合推論を要するよう人手で作成したdifficult-QAで構成され、347画像・1,152QAを収録しています。高性能な汎用VLMで評価した結果、easy-QAにおいても誤答が残り、difficult-QAでは正答が限定的であることが確認されました。

これにより、既存の汎用VLMを実社会の複雑な実務文書へ直接適用する際の限界が明らかにされるとともに、今後のモデル開発・評価に向けた実用的なベンチマークとしてFiT-QAが公開されます。

発表セッション詳細

タイトル：FiT-QA：栽培暦のVQAベンチマーク – データセット構築と汎用VLMの限界
発表者 ：高橋洸丞、會田勇斗（ストックマーク株式会社）
宮脇一輝、中川菫、木村泰知（小樽商科大学）
門脇一真（株式会社日本総合研究所）
小林暁雄、大友将宏、石原潤一、馬場研太（農研機構農業情報研究センター）
発表日時：2026年6月9日（火）14:00〜15:30
会場：Y会場（展示ホールAB-1）
セッションURL：https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/2Yin-A-50

論文発表の狙い：農業資料の研究からビジネス文書解析へ

今回発表される「FiT-QA : 栽培暦VQAベンチマーク」は、一見するとストックマークの主領域であるビジネスドメインとは異なる農業ドメインの研究ですが、その根底にある技術的課題は、同社の事業と深く関連しています。

ストックマークはこれまで、研究開発とソリューション提供の両面において「複雑なドキュメントの高度な読解」を一貫した重要テーマとして掲げてきました。「Aconnect」や「SAT Agent Cockpit」を通じ、表・図・注記が混在する実務資料を正確に構造化し、AI活用可能な形式へ変換する技術は、同社の核心的な強みとなっています。

この研究で対象とする「栽培暦（農業カレンダー）」は、1枚の資料内に多種多様な図表や時系列の作業指示が混在する、極めて解析難度の高いドキュメントの代表格です。この「最難関レベルのドキュメント」を対象に既存VLMの限界を検証し、ベンチマークを公開することは、同社ソリューションの精度向上や、高度なビジネス資料をAIが自在に扱う「AI BPR」の実現に向けた重要なマイルストーンとなります。

今後の展望：次世代VLMの開発とFiT-QAの活用

ストックマークはこれまで、ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）を抑止した独自の日本語LLMや、回答根拠・思考過程の提示により信頼性を高めるVLMの研究開発に取り組んできました。

今後は、FiT-QAのような高難度ベンチマークを活用し、広い画像・文書内から必要な箇所を特定する技術、複数領域の情報を横断的に統合する技術、根拠を示しながら回答する技術の研究開発を進めていく方針です。

この研究は、実社会に存在する複雑な文書をAIが扱うための基盤技術の検証として位置づけられています。ストックマークは、社内に蓄積された多様な知識をAIが活用可能な形へ変換し、人がより創造的で専門性の高い業務に集中できる環境の実現を目指しています。

2026年度人工知能学会全国大会(JSAI2026)開催概要

催事名：2026年度人工知能学会全国大会(第40回)
日時：2026年6月8日(月)～6月12日(金)
会場：Gメッセ群馬 ※オンライン視聴可
URL ：https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2026/

ストックマークのソリューションについて

ストックマークは、独自の自然言語処理技術などを用いて、テキストだけでなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へと構造化します。これにより、単なる効率化の枠を超え、人が本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるよう、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR（Business Process Re-engineering）」を推進しています。

AIが「停滞感を生む単純作業」を自律的に担い、人は「高付加価値業務」へとシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創り出すことで、日本企業の競争力を底上げすることを目指しています。

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、多くの企業の企業変革を支援しています。製造業向けAIエージェント「Aconnect」及び、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。さらに、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

複雑な実務文書のAI解析は多くの企業にとって長年の課題であり、今回のストックマークの研究発表は、AIによる業務効率化、特にAI BPR（Business Process Re-engineering）の実現に直結する重要な進展と言えるでしょう。製造業の仕様書、金融機関の約款、法律事務所の契約書など、高密度な情報を扱うあらゆる業界で、AIが情報を構造化し、活用する基盤となる可能性を秘めています。AIが複雑な文書を正確に理解することで、情報の検索・分析にかかる時間やコストが大幅に削減され、より付加価値の高い業務に人材を集中させることが可能になるはずです。これは、企業の競争力向上に大きく寄与するでしょう。

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