製造業R&Dの文献調査を劇的効率化！ストックマークのAIエージェント「Aconnect」新機能

2026年2月12日、ストックマーク株式会社は、製造業向けAIエージェント「Aconnect」に新たな機能を追加しました。
今回提供が開始されたのは、技術課題の解決策に関連する論文や特許などの文献を、AIが要約してロジックツリー上で可視化する機能です。

研究開発（R&D）部門の研究者が日々直面している「膨大な技術文献の中から、精読すべきものを選び出す」という重い負担。
この工程をAIエージェントが肩代わりすることで、調査業務の質とスピードが劇的に向上します。

膨大な論文・特許から「読むべきもの」をAIが選別

研究開発の初期段階において、技術的な課題解決のヒントを探す文献調査は不可欠ですが、関連する論文や特許の数は膨大です。これまでは、検索結果のリストを一つひとつ確認し、中身を読んでアタリをつける作業に多大な時間を費やしていました。

解決策と根拠をツリーで可視化

新機能では、AIエージェントが提案した「解決策」に紐づく形で、その根拠となる文献の要約がロジックツリー上で即座に表示されます。

精読すべき文献の「アテ付け」を高速化

研究者は、AIが整理した要約を見るだけで「この文献は自分の課題に役立つか」を瞬時に判断できます。

これにより、何百もの文献を読み込む前に、精読すべき重要な情報の選別（アテ付け）を高速化し、本来の研究活動に時間を割くことが可能になります。

「検索の達人」はいらない。調査を組織の力へ

これまでの調査は、研究者個人の検索スキルやキーワードの選び方に依存しており、情報の網羅性にバラつきが生じるという課題がありました。

キーワード依存からの脱却

「Aconnect」のアプローチは、キーワード検索に依存しません。「この技術課題を解決したい」という「目的」をAIエージェントに伝えることで、AIが網羅的に情報を探索し、構造化して提示します。

これにより、若手研究者でもベテラン並みの網羅性で調査を行うことが可能になり、リサーチ業務の属人化解消につながります。

思考プロセスが「チームの資産」になる

調査のプロセスと、その根拠となる文献がセットで保存される点も大きなメリットです。

「なぜその解決策を選んだのか」という思考のプロセスが、客観的な根拠（文献）と共にロジックツリーとして残るため、そのままチーム内のレビュー資料や、社内稟議の説得材料として活用できます。個人の頭の中にあった調査の経緯が「チームの構造化資産」として蓄積されることで、組織全体の意思決定スピードが飛躍的に向上します。

まとめ

ストックマークによる今回の機能強化は、製造業における技術文献調査のあり方を根本から変えるものです。

AIエージェントが情報の海から必要な知識をすくい上げ、構造化して提示してくれる「Aconnect」。製造業DXを推進し、競争力のある製品開発を目指す企業にとって、R&D部門の知的生産性を高める強力な武器となるでしょう。