ストックマークは2026年2月12日、製造業向けに提供するAIエージェント「Aconnect」において、新たに「技術文献要約」機能を追加したことを発表した。本機能により、技術課題の要因特定から解決策の策定、さらに根拠となる論文・特許の要約をロジックツリー上で一気通貫かつ構造的に可視化できるようになる。これにより、現場のR&D担当者が「読むべき文献」の選別を迅速化し、網羅的かつ効率的な技術文献調査の実現を目指している。

　従来、技術文献調査においては対象文献の物理的な量が多く、文献ごとに内容を確認する作業に多大な時間がかかっていた。また、タイトルや抄録のみでは重要文献の判定が難しく、調査の優先順位付けや目的の明確化、網羅性の担保も課題だった。

　今回追加された「技術文献要約」機能は、AIが「技術・市場課題→要因仮説→解決策」の思考プロセスをロジックツリー形式で可視化する「Aconnect」の技術探索エージェントの拡張である。新機能では、解決策に紐づく論文や特許の要約をツリー状に直接表示できるため、全文を読む前に文献の重要度や精読の優先順位を判断しやすくなる。

　特徴として、（1）解決策に関連する文献要約をリアルタイムで確認し“アテ付け”を高速化、（2）調査目的に紐づいた文献選定で検索ブレを防止、（3）どの論点に対しどの文献を参照したかがロジックツリーで可視化される点がある。これにより、抜け漏れのチェックや調査結果のチーム共有が容易になる。

　新機能導入による変化としては、「とりあえず読む」から「優先順位を決めて読む」という選別型調査への転換、検索依存から目的駆動型の情報探索への変化、個人に属していた調査結果をチームの構造化資産として形式知化できる点が挙げられる。

　恩恵としては、調査リードタイムの短縮、意思決定における根拠の強化、調査網羅性の可視化による見落としリスク低減、知見のチーム資産化などが期待される。これらにより、熟練者のみならず幅広い担当者が効率的かつ横断的な技術探索を行える環境を整備できる。

　「Aconnect」はビジネスニュース、論文、特許、社内文書等幅広い情報源から必要な情報を提供し、製造業の業務判断をサポートしている。ストックマークは生成AI技術を活用し、企業変革の推進やナレッジ活用を支援するソリューションを展開している。

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