ストックマークの「事業立案支援AIエージェント群」とは？新機能で新規事業の“勝ち筋”を見つける方法を解説

事業立案支援AIエージェント群の大幅拡張

ストックマーク株式会社は、R&D・新規事業の検討業務を高度化する「事業立案支援AIエージェント群」に、新たに2つのエージェント（技術ポートフォリオ／事業機会評価）と、市場規模推定エージェントにおける「フィードバックメモリー機能」を開発し、実装しました。この拡張により、製造業のR&D・新規事業部門は、専門人材の経験や外部コンサルティング会社に依存していた「技術を起点にした事業機会の探索」を、より迅速かつ高い再現性で実行可能になります。膨大な技術情報や市場の声をAIが構造化し、自社の強みを踏まえた「勝てるシナリオ」を導き出すことで、社内の合意形成やスピーディな経営判断を強力にサポートするとのことです。

開発の背景と課題解決

これまでストックマークは、自律型AI運用のためのプラットフォーム「SAT Agent Cockpit」を通じ、製造業の研究開発から品質保証に至るエンジニアリング・チェーンの高度化を支援してきました。特に、自社技術を新しい市場課題と結びつけ、早期に事業化することは多くの企業にとって最重要課題です。しかし、用途探索や新規テーマ創出においては、技術者や企画担当者の経験に基づく仮説立案、公開情報調査、特許分析、市場規模推定、社内説明資料作成などが個別に行われ、検討プロセスが属人化・分断されやすいという課題がありました。

また、ChatGPTなどの汎用AIツールを業務に使う中で、多くの現場が以下の新たな壁に直面していました。

• 一般論の壁： レポートが教科書通りで、自社の技術をどう活かすべきかの「勝ち筋」が見えない。

• 使い捨ての壁： AIへの指示がリセットされ、毎回同じ修正指示を繰り返す必要がある。

• データの分断： 自社が持つ特許情報や日々アップデートされる市場課題のデータが、実際の事業検討にうまく接続されていない。

今回開発されたエージェント群は、ストックマークの強みである「ナレッジグラフ技術」や独自の画像・テキスト解析技術（VLM）、Deep Research（AI自らが検証を繰り返す仕組み）を融合。これにより、情報収集にとどまらず、R&D・新規事業検討における「分析の土台づくり」から「自社の勝ち筋の仮説導出」、「使うほど自社組織に馴染む学習サイクル」までを一気通貫で実現しています。

新たに開発された2つのエージェントと新機能

1. 技術ポートフォリオエージェント：市場課題×技術を分析しチャンスをひと目で可視化

特許情報や技術情報をもとに、特定のテーマにおける「市場課題」と「技術的なアプローチ」の掛け合わせをマップ（マトリクス）形式で自動生成するエージェントです。これにより、専門知識に依存することなく「どの課題に対してどの技術が集中しているのか」「どこに未充足の余地（空き地）があるのか」をひと目で俯瞰できるようになります。

• 機能： 市場課題と技術アプローチを掛け合わせたマトリクスを生成し、特許情報の分布を可視化します。気になる領域を起点に、他のAIエージェントによる詳細分析へシームレスに接続可能です。

• 価値： 「攻めるべき場所」がひと目でわかるマップを即座に作れるため、チーム全員で具体的な議論を進められます。研究テーマ選びの初期仮説の質を高め、部門を越えたスピーディな意思決定を後押しします。

デモ動画はこちらで確認できます。

2. 事業機会評価エージェント：自社の勝ち筋仮説に着地するDeep Research

調べたいテーマと自社の情報を入力するだけで、AIが自ら調査対象の整理、論点設計、レポート生成、次アクション提案までを支援するワークフロー型エージェントです。技術ポートフォリオエージェントや市場規模推定エージェントなどと連携し、テーマ探索から事業性評価、アイデア具体化までを一気通貫で支援します。

• 機能： 入力テーマと自社情報をもとにAIが提示した調査範囲をユーザーが確認・編集後、AIが市場・顧客・競合・技術動向を自律的にリサーチします。一般的な市場概況ではなく「自社の保有技術や注力領域を前提とした、独自の参入可能性」を評価し、最終的に「勝ち筋仮説」と「次の一手」を提示します。

• 価値： 「本当に参入余地があるのか？」「どの顧客課題に活かせるのか？」「どの論点を追加検証すべきか？」までを一連のワークフローで整理可能です。社内検討や投資判断に直結する事業仮説を効率的に構築できます。

デモ動画はこちらで確認できます。

3. フィードバックメモリー機能：ユーザーの「こだわり」をAIが学習し次回以降にも反映

市場規模推定エージェントにおいて、ユーザーが施した修正や指摘（フィードバック）をAIが記憶・蓄積し、次回以降の出力に自動で反映する機能です。市場規模推定では、対象市場の切り方や前提条件の置き方などによって、推定結果が大きく変わります。本機能は、AIの出力をユーザーが一度きりで修正するのではなく、組織の知見として継続的に反映する仕組みです。

• 機能： 市場規模推定エージェントの出力に対して行ったフィードバックを、AIが「再利用可能なルール」として学習します。ルールは次回以降の出力に反映されるほか、ユーザー自身でいつでも入力・更新・削除が可能です。

• 価値： 企業ごとの分析方針や担当者の判断基準がAIに蓄積されるため、使えば使うほど実務に適合したエージェントへと成長します。毎回同じ前提条件を修正する手間を削減し、社内で求められる粒度や論理構成に沿った分析資料を効率的に作成できます。

デモ動画はこちらで確認できます。

エージェント群が実現する、次世代の事業立案プロセス

今回の拡張により、ストックマークの事業立案支援AIエージェント群は、技術起点の事業創出を「①探索」「②評価」「③学習」の3ステップで支援するエコシステムへと進化しました。

• 【探索】 「技術ポートフォリオ」で、特許と市場課題から攻めるべき未開拓領域を見つけます。

• 【評価】 「事業機会評価」で自社の強みを掛け合わせ「勝てるシナリオ」と「市場規模」を算出します。

• 【学習】 「フィードバックメモリー」で、ユーザーや企業の「こだわり（検討ノウハウ）」を蓄積します。

これにより、データの個別調査に忙殺されていたR&D・新規事業部門は、事業化に向けた仮説構築、定量検証、アイデア具体化までを一貫したプロセスとして進めることが可能になります。

今後の展開：企業固有データと連携した意思決定支援へ

今回実装されたエージェントおよび機能は、ストックマークの自律型AI運用プラットフォーム「SAT Agent Cockpit」と連携し、企業ごとの技術データ、研究開発情報、特許情報、顧客課題情報、過去の検討資料などを組み込むことで、より高度なカスタマイズに対応していく予定です。

特に、製造業のR&D・新規事業部門においては、各社が保有する技術資産や暗黙知を構造化し、AIエージェントが活用可能な状態にすることで、単なる調査効率化に留まらない、事業創出プロセスそのものの高度化が可能になると考えられます。

SAT Agent Cockpitについて

SAT Agent Cockpitは、企業独自の「暗黙知」や「複雑な非構造化データ」をAIが即座に実行可能な資産へと変換し、自律型エージェントの構築・運用を可能にするプラットフォームです。

公式サイト：https://sat.stockmark.co.jp/

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、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。

ストックマークソリューション：https://stockmark.co.jp/solution/

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する」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」および、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」を運営しています。また、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

ストックマークの今回の拡張は、製造業における新規事業創出のあり方を大きく変える可能性を秘めています。特に、技術ポートフォリオエージェントによる市場課題と技術の可視化、事業機会評価エージェントによる「勝ち筋」仮説の導出は、R&D部門が経験や勘に頼りがちだった初期段階の意思決定をデータドリブンに変革するでしょう。フィードバックメモリー機能は、AIが企業固有の知見を学習し続けることで、使えば使うほど実務に適合する「賢いAI」へと成長させるため、長期的な視点での効率化と収益向上に貢献すると考えられます。

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