COCNフォーラム2024
ご参加のみなさま

ストックマークのご紹介- 価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる -会社概要

哲学からAI、そしてLLMへ•

東京大学文学部宗教学科卒•

学生起業を経て、伊藤忠商事に入社
事業投資や経営管理業務に従事•

2016年にストックマークを創業
社員数110名/累計資金調達額約50億円•

ビジネス版Google「Anews」は大手製造業を中心に300社以上が導入•

経産省の国産生成AI開発支援に採択され、国産最大の1,000億LLMをリリース

ストックマーク株式会社
代表取締役CEO 林 達（Tatsu Hayashi）

| 解決したい課題

ホワイトカラーのテキストワークからの解放、価値創造へシフト
情報収集

/個人
作
業

資料検索

5h

資料検索：週5h / 年240h

資料作成

10h

ホワイトカラーのテキストワークコストは資料作成：週14h / 年672h
資料入力/成形4h

資料確認

製造業大手WC従業員数

5h

レビュー/アドバイス

/組
織
承
認

情報収集：週7h / 年336h7h

895社 / 181万人

6h

資料追記

4h

承認稟議：週25h / 年1,200h
レビュー後資料修正

3h

稟議申請

3h

承認/サイン

13.3兆円4h

出典：Bridging the information Worker Productivity Gap in Western Europe: New Challenges and Opportunities for IT, IDC© 2024 Stockmark Inc.

製造業大手コスト合計※企業数及び従業員数は経済センサス（平成28年）のデータを基に試算し、時給3,000円と仮定した場合

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| 事業概要

ストックマークの事業概要
データ基盤

生成AI基盤顧客基盤

7年蓄積したビジネスデータ

国内最大級の独自LLM

大手製造業300社が利用

AI SaaS

AI PaaS

汎用ツールとしてすぐに使えるニーズに合わせて柔軟にカスタマイズ

情報収集
市場分析

SAT

社内データ構造化
RAG

Stockmark A Technology© 2024 Stockmark Inc.

社内情報検索エンタープライズサーチ

企業特化LLM
開発支援

Know-Who
組織開発個別システム開発支援5

| 我々のお客様

製造業を中心に国内大手エンタープライズ企業でご愛用300社超が導入© 2024 Stockmark Inc.

日経225の３割が導入

業種は製造業が７割

6| Vision

生成AI時代の新たな業務基幹システムを作る
DXではリアルタイム（速さ）・オートメーション（自動）・シェア（共有）が常識

DX例

MI

© 2024 Stockmark Inc.

3D
CAD

デジタル
ツイン

スマートファクトリー

CRM

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Stockmark-LLM

| 生成AIの活用状況

回答者の約7割で生成AIツールが「導入済み」
Q1.自社におけるChatGPTをはじめとした生成AIサービスのご導入状況について教えてください
生成AIサービスの導入状況を聞いたところ、有効回答270件のうち180名が「導入済み」と回答しており、全体の約67%が既に何かしらの生成AIサービスを導入済みであることがわかりました。

未導入
33%

半年程前の2023年10月13日〜10月16日頃に行われた、PwCコンサル

導入済み

ティング合同会社の調査「生成AIに関する実態調査2023秋 ※1」では、回答企業の18%のみが生成AI導入済み、加えて25%が「2024年3月ま67%で」の導入想定であり、それらの結果と比較すると、今回の導入済み67％の数字から、製造業にて生成AI導入の動きが活発化していることがわかります。
n=270※1=「生成AIに関する実態調査2023 秋 ー生成AIは次のフェーズへ：勝つための人材育成／確保と導入効果の追求が最重要課題ー/PwCコンサルティング合同会社※「わからない・回答できない」と回答した69件を除く© 2024 Stockmark Inc.

https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2023̲autumn.html

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| 生成AIの活用状況

利用者の大多数は数日に一回程度しか生成AIを利用していない
Q5. ご自身の生成AIツールのご利用頻度を教えてください
1日5回以上6%「文書の作成」「要約の生成」「業務上の調べ物」など、生成AIの技術は業務上で多数の用途先が想定されます。

それ以下・使っていない

1日2〜4回程度

そんな中、生成AIツールの利用頻度については、「数日に1回程15%度」が一番多く、各社で生成AIツールの導入が進んでいる割には、30%高頻度に利用できているユーザーが少ない結果となりました。
1日1回程度
14%

今後さらにAIを業務で活用できる状態にし、活用を浸透させるにはもう少し時間と工夫が必要なようです。

数日に1回程度
35%
n=339© 2024 Stockmark Inc.

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| 生成AIの活用状況

利活用が進まない大きな要因は「ハルシネーション」

汎用LLMはすでに人間よりも多くのことを実現できるが、ビジネス利用では、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が抑止された信頼性 / 厳密性の高いLLMが求められている

出所：生成AI使用企業は35％、情報漏洩やハルシネーションなど懸念か──ITR・JIPDEC調査
https://enterprisezine.jp/news/detail/19395© 2024 Stockmark Inc.

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| 我々の強み経産省プログラムに採択：世界で注目される当社の国産LLM

1兆トークン学習
独自ビジネスデータ© 2024 Stockmark Inc.

国産最大フルスクラッチ
1,000億パラメータ

ビジネスに特化
ハルシネーション抑制
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| 我々の強み

パナソニックHD様とPanasonic-LLM-100bを共同開発

Stockmark-LLM-100B
をベースに開発© 2024 Stockmark Inc.

開発ノウハウの提供

産業LLM等
より高度な連携へ
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| ① LLM

貴社のエース社員を超えるアウトプットを実現する
Question：生成AIを活用して売上を高める施策を立案してください

汎用LLM

ウェブ情報を集めただけの当たり前のことしか言えない

貴社 LLM

自社の過去から現在までを理解し仮説を出せる

Answer：Answer：AIを活用して売上を高めるための施策は多岐にわたります。

当社の顧客であるA社は自動車業界に属しており、同規模のC社は同様のニーズを持っている可能性が高いです。

チャットボット: AIチャットボットを導入して24時間顧客対応を行い、顧客満足度を向上させる。また、質問応答を通じて顧客の関心を理解し、それに基づいた商品やサービスを提案する。
製品開発: AIを使用して市場調査を行い、人気のある製品トレンドを把握する。これにより新しい製品開発を促進し、市場のニーズに対応する。
これらはすべて、AIの力を利用して売上を増加させるための可能性を持つアイデアです。必要に応じて、これらの提案を調整または組み合わせることで、特定のビジネスニーズに対応する最適な戦略を作成することができます。

© 2024 Stockmark Inc.

赤字：自社業務知識

青字：自社状況に基づく仮説

ただし、当社の競合であるE社がC社に対してXXXのニーズを叶えるサービスを提供しており、別切り口での提案が必要です。
C社のXXXというニーズに対して、生成AIを活用したサービスでは海外でXXXのような事例があります。
過去当社内で検討されていたXXXという商品のXXX技術は潜在的にC社のXXXというニーズに応えられる可能性があります。
よって、生成AIとXXX技術を組み合わせることで、C社が新たなクライアントとなる可能性があり、結果として当社の売上を高めることができます。

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| Stockmark-LLM-100bの特徴

ハルシネーション抑止：高度な質問にも豊富な知識で対応可能
Q：2023年に日本で初めて国産の量子コンピュータの稼働を開始した研究機関を答えてください。
GPT-4-turbo

Stockmark-LLM-100b

2023年に日本で初めて国産の量子コンピュータの稼働を開始した研究機関の情報は、私の最終更新時点では提供されていません。最新の情報を得るには直接研究機関やテクノロジー関連のニュースソースを参照してください。

正解は、理化学研究所です。
理化学研究所は2023年3月に国産1号機の運用を開始しました。

© 2024 Stockmark Inc.

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| Stockmark-LLM-100bの特徴

ハルシネーション抑止：高度な質問にも豊富な知識で対応可能
Q：2023年に日本で初めて屋外でのペロブスカイト太陽電池の実証実験を行なった企業を答えてください
GPT-4-turbo

2023年の時点で、日本でペロブスカイト太陽電池が屋外で具体的に利用されている事例の情報は、公には限定的です。
ペロブスカイト太陽電池は、高効率と低コストを兼ね備えているため研究開発が進んでいますが、耐久性や長期的な安定性などの課題を解決中であり、商用化や広範な屋外利用には至っていない可能性が高いです。

© 2024 Stockmark Inc.

Stockmark-LLM-100b
2023年、世界で初めて屋外でのペロブスカイト太陽電池の実証実験を行った企業は、積水化学工業株式会社です。
この実証実験は、東京都と積水化学工業が締結した「フィルム型ペロブスカイト太陽電池を活用した自立型エネルギー供給システムの実証」に関する協定に基づいて行われました。
この実証実験では、フィルム型ペロブスカイト太陽電池を、都庁付近の歩道に設置し、1年以上の安定した発電量や耐久性等を検証しました。

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| Stockmark-LLM-100bの特徴

ハルシネーション抑止：時事性の高い話題にも精通
Q：タイパとは？
GPT-4-turbo

Stockmark-LLM-100b

タイパは、マカオにある地区の一つです。昔は島でしたが、土地の埋め立てによってマカオ半島と一体化しました。多くのホテル、カジノ、住宅地があり、観光地としても人気です。

「タイムパフォーマンス」の略で、費やした時間に対する満足度を表す言葉です。かけた時間に対してどのくらいの効果や満足感を得られたかを表す際に使われます。

© 2024 Stockmark Inc.

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| Stockmark-LLM-100bの特徴

ハルシネーション抑止：ファクトがない質問には回答しない厳密性※

Q：ストックマークが製造しているエポキシ樹脂の用途をまとめてください
GPT-4-turbo

Stockmark-LLM-100b

ストックマーク（Stockmarc）が製造しているエポキシ樹脂は、さまざまな産業や用途で使用されています。一般的な用途としては以下のようなものがあります
1.接着剤: エポキシ樹脂は強力な接着剤として広く使用されています。金属、プラスチック、ガラス、木材など、様々な素材を接着する際に使用されます。
(以下省略)

ストックマークは、エポキシ樹脂の製造をしていないため、用途はありません。

これらは一般的な用途であり、エポキシ樹脂はさらに多岐にわたる産業や分野で使用されています。
※当社は自然言語処理を活用した、事業機会の探索と意思決定の支援を行うサービスの開発・運営を行う企業であり、エポキシ樹脂の製造は行っておりません。

© 2024 Stockmark Inc.

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| 当社のLLM戦略

今後の展開：様々なビジネスに合わせて特化型LLMを提供
Input / 構造化

汎用

Output / 生成特化

適用業務

汎用 / 一般

汎用

GPTや他モデルを組み合わせて利用

ワーク

データ構造化ビジネス

ナレッジ

あらゆるデータをLLM-Readyに変換

Stockmark-LLM-100bをより強化

ワーク

Stockmarkの特化型LLM© 2024 Stockmark Inc.

産業 / 職種

業界

化学 / 機械から産官学で連携

特有

企業特化

業務

各企業 / 業務特有

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ユースケース

| ユースケース

RAGシステムや独自LLM構築に向けた協業が進行中

その他非公開案件として• 素材化学メーカー• 電機メーカー• 電機メーカー• 消費財メーカー• コンサルティング

他多数企業様とのプロジェクトが進行中出所：日本経済新聞社（2024/02/08）
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC072VC0X00C24A2000000/© 2024 Stockmark Inc.

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| ユースケース

ユースケース：研究開発（用途探索）
現場：用途探索システムの構築

企画：技術情報のトピック解析

ナレッジグラフによって、素材名や技術的な強みから用途展開先を自動的に抽出（貴社データを取り込むことで更に精度が向上

市場 / 技術 / 社内情報をMFT等で解析し、自社の強みや弱みを持つ領域を可視化する（さらに社内の利用データから現場の興味動向も把握可能）© 2024 Stockmark Inc.

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| ユースケース

ユースケース：製造 / 設計（技術伝承）
現場：引き継ぎ支援システムの構築

企画：製造におけるリスク情報の解析

Confidential

ゆらぎの多い工程や機械名、商材名等をナレッジベース化することで精度の高い検索を実現、また工程情報を適切に要約し、作業効率を高める© 2024 Stockmark Inc.

フォーマット化されていない引き継ぎや日報、報告データを構造化し、一定期間内での不具合、故障等のリスクの傾向を把握する23

| ユースケース

ユースケース：営業 / 事業（提案力向上）
現場：商談ストーリーの自動生成

企画：商談情報や顧客ニーズの解析

取引先や商材に関するニュースや過去の類似商談及び提案書を構造化し、商談ストーリーを自動生成することで営業の情報武装をサポート

どのようなニーズに売れているのか、売れていないかを可視化し、顧客に寄り添った営業活動ができているかが一目瞭然となる© 2024 Stockmark Inc.

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Stockmark A Technology

| Stockmark Platformの活用

初期ヒアリング結果の全体概要

全体的な印象として、まだ探索期でありLLMを活用するユースケースが事業会社側で特定されていない状態探索期であるために、LLMに対しての個別性の高い要望はまだ少なく、ほとんどAzure OpenAI 一 択になっている

RAGを実施する際に、LLM処理の前に、非構造化データからのテキスト抽出と構造化に課題が大きい© 2024 Stockmark Inc.

セキュリティハード
ルが当初懸念から思われたが、現時点ではクラウド回避の動きは少ない（今後要検証）

現場からは多くのニーズが上がってくるが、IT及びAIチー
ムにおいて、検証を進められる人材が不足している

まずは社内データのRAG（引用付き生成検索）に取り組んでいるケースが大半

経営や社会的なプレッシャーも含めて、LLM活用に対する取り組みのスピード感が求められている

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| RAGの精度を高める方法

データの質の向上のヒント：図表を含むファイルのデータ化
図表データ、社内にありませんか？

ビジネスドキュメント
・報告書、製品仕様書、論文など

シングルカラムと、マルチカラムの混在
文脈に応じた読み解きの順番
グラフと説明文

図と表、文書が混在…

出典元：経済産業省 資源エネルギー庁
令和4年度 エネルギーに関する年次報告（エネルギー白書2023）
https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2023/pdf/© 2024 Stockmark Inc.

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| プロダクトのご紹介

RAG-ready / LLM-ready なデータ構造化プラットフォーム
データセットからナレッジベースを自動構築

ナレッジベース
QAデータ蓄積

SAT：Stockmark A Technology

図表を含む様々なファイル形式

LLMを事前学習
継続学習し利用可能

テキスト
抽出・構造化

LLM学習

改善サイクル

エンドポイント
API化
データセット・ナレッジ・LLMを統合し自社アプリからすぐに利用可能© 2024 Stockmark Inc.

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| Stockmark Platformの活用

ビジネスにおける非構造化データをLLM-readyにする
Computing

Input

Output

計算リソースクラウド

コネクタ / 構造化

LLM

ソフトウェア

LLM開発には欠かせないGPUの奪い合い
小型化 / 省力化が進んでいるとはいえまだまだ続きそう

コンピューティング及びデータの置き場所としてクラウドは引き続き成長

非構造化データの構造化
LLMにインプットするためのデータ処理は必須

知能及びアウトプット生成
シゴトのあり方を大きく変えていくが単独では機能しない

エンドユーザーが利用するソフトウェアは5年は存続10年の間に多くがディスラプトされる

データサイエンティストは80％の時間を分析前のデータ処理に費やしており、結果的に企業が生み出したデータのうち、2/3は未利用で死蔵している
出所：Unstructured, which offers tools to prep enterprise data for
LLMs, raises $25M / Techcrunch© 2024 Stockmark Inc.

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Vision| Vision

個人：ワンクリックで新規事業をデプロイ（アジャイル変革）
市場の選定

市場

顧客ニーズの把握

解決策の探索初期仮説検証開発 / 設計

市場投入

ウェブ / 新聞 / 業界紙 / プレスリリース / 官公庁 / SNS

Input Data

顧客ヒアリング / 商談メモ / 現場調査

技術

ヒアリング / 現場調査

ヒアリング / 商談メモ / NPS

特許 / 論文 / ジャーナル / グラント

企画

研究報告書 / 企画書

組織Know-who

設計開発

コード / 設計図

Enterprise Knowledge Platform

DashboardAgentClosed / Open DB

Personalized LLM

Knowledge Graph

Org Page Rank / Graph

初期顧客特定提案ストーリーアイディア
企画書

プロトタイプデザイン

ソフトウェア
設計図

HP / 提案書
サポート

魅力的な市場を自動的に発見

顧客への受容度を初期で見極める

企画アイディアまで
自動生成

企画書→プロトタイプを生成し高速検証

コード生成で製品ソフ
トウェア開発を自動化

S＆M→Support→FB
サイクルを自動化

first

Output Data

市場調査
レポート

顧客
価値
創造
＝究極の
顧客
価値
へ

とりあえずデプロイ、あとで企画/構想を練り上げる
とりあえず提案書で売ってから考える© 2024 Stockmark Inc.

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| Vision

組織：AIがファシリテーターとなり無駄な会議をなくす
資料レビュー

AIと壁打ち何度も上司と会議を繰り返し、それだけで疲弊する

事前にAIがベースをレビューすることで論点が明確化

属人化

Know-who

自分の知る範囲でしかアウトプットできない組織の知見者を発見し、サイロを超えてコラボ共有会議

対話

情報の共有ばかりで生産的なディスカッションがない

事前に前提知識を揃えることで創発的な対話が可能に

調査の質問: あなたの現在の日常業務において、以下の項目を生産性を阻害している順にランク付けしてください。
生産性を阻害する要因の第 1 位は非効率的な会議であり、第 3 位は会議が多すぎることであると述べています。多くの人が、バーチャル会議でのブレインストーミングが困難 (58％)、遅れて参加した場合のキャッチアップが困難(57％)、会議終了時の次ステップが不明瞭 (55％)、内容の要約が困難 (56％) と答えています。また、2020 年 2月以降、1 週間当たりの Teams 会議や通話の数は 3 倍近く増えて (192％) います。

出典：Work Trend Index Annual Report: Will AI Fix Work?（Microsoft 2023/5/9）© 2024 Stockmark Inc.

Stockmark Agentがパーソナライズされることで、ヒトとヒトのコラボレー
ションにAIが介在し、なめらかにしていく。現状はストレスの大きなコラボレーションをよりクリエイティビティ溢れるイノベーション創出の場に変える。

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| Vision

経営：あらゆる企業のナレッジプラットフォームを目指す

EKP

各部署

社内データ

知識活用が管理・可視化されて嬉しい

管理● トレンド分析● 興味可視化● 人物把握 etc

経営者 管理者

検索・作成
● 推薦
● 要約

現場社員

● 共有
● 生成

業務の中で手軽に知識が活かせて嬉しい

社外データ© 2024 Stockmark Inc.

可視化v
AI 学習+● 蓄積

解析

ナレッジグラフ

個社
LLM

資料
連携

社内ストレージ

解析

ERP

HR

毎日クローリング・随時拡充

・Webニュース ・企業リリース
・官公庁リリース ・論文、特許他

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| Vision

社会：企業/個人を超えた「新結合」でなめらかな社会を作る
LLM / マーケットプレイス化

企業 / オープンイノベーション / M＆A

個人 / 企業 人 人のマッチング

BtoB版GPT Storeのようにヒトが稼ぐのではな
くLLM/エージェントが稼ぐ時代へシフト

企業/部署ナレッジグラフをマッチングし、最適な協業先やM＆A候補を見つける

個人ナレッジグラフ/スキル可視化によって企業の採用活動/フリーランスのマッチング等へ© 2024 Stockmark Inc.

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© 2024 Stockmark Inc.