ストックマークが産総研と協業し生成AIによる産学連携ビジネスマッチング提案システムを開発、技術シーズとニーズの高精度マッチングを実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

ストックマークが産総研と協業し生成AIシステムを開発
産学連携ビジネスマッチングを効率化・高精度化
独自LLMとナレッジグラフ技術を活用

ストックマークと産総研の生成AI活用による産学連携支援

ストックマーク株式会社は国立研究開発法人産業技術総合研究所及び株式会社AI ST Solutionsと協業し、「産学連携ビジネスマッチング提案システム」の開発を2024年10月15日に発表した。このシステムは産総研グループの技術シーズと企業のニーズを効率的かつ高精度にマッチングさせることが可能となっている。^[1]

本システムの開発には、ストックマークが独自に開発したLLMや7年間蓄積したビジネスデータ、データクリーニング技術、ナレッジグラフ、高精度なRAGシステムなどの先端技術が活用されている。これにより、ユーザーが入力したビジネスワードや社会課題から、産総研が保有する特許や技術の検索や、それらを活用した事業アイデアの出力が可能となるのだ。

さらに、産総研グループが年間1,700件以上の共同研究や技術コンサルティングを通じて蓄積した専門的知識やスキルなど、産学連携コーディネーターの豊富なノウハウも組み込まれている。このシステムは産業界全体に向けて公開される予定であり、企業と研究機関の連携関係を深め、イノベーション創出を強力にサポートすることが期待されている。

産学連携ビジネスマッチング提案システムの特徴

	データベース整備	ナレッジグラフ構築	生成AIの精度
主な技術	データクリーニング、構造化	言葉の意味と関連性の理解	独自LLM「Stockmark-LLM」
特徴	AIが扱いやすい形式に変換	産業界と学術界の言葉の差異解消	ビジネス領域に特化
利点	正確な出力、高精度RAG実現	滑らかなビジネスマッチング	高精度な生成AI基盤の構築

RAGについて

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、情報検索と生成AIを組み合わせた技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大規模言語モデルと外部知識ベースを統合
最新情報や専門知識を取り込んだ回答生成が可能
生成AIの幻覚（誤った情報の生成）を軽減

ストックマークの産学連携ビジネスマッチング提案システムでは、高精度なRAGシステムが実装されている。これにより、産総研が保有する特許や技術情報を正確に検索し、ユーザーの入力したビジネスワードや社会課題に対して、より適切な技術シーズとのマッチングや事業アイデアの提案が可能となっているのだ。

産学連携ビジネスマッチング提案システムに関する考察

ストックマークと産総研グループが開発する産学連携ビジネスマッチング提案システムは、産学連携の効率化と高度化を実現する革新的なツールとなる可能性が高い。特に、ナレッジグラフ技術を活用して産業界と学術界の言葉の差異を解消する点は、従来の産学連携における大きな課題を解決する可能性がある。一方で、システムの精度や使いやすさ、セキュリティ面での懸念も考えられるだろう。

今後起こりうる問題としては、システムへの過度な依存や、人間のコーディネーターの役割の変化などが挙げられる。これらの課題に対しては、システムと人間の適切な役割分担や、継続的な人材育成プログラムの実施などが解決策として考えられる。また、システムの学習データの偏りによるバイアスの問題も注意が必要だ。定期的なデータの見直しや多様性を考慮したデータ収集が重要となるだろう。

今後、このシステムにはよりインタラクティブな機能や、リアルタイムでの市場動向分析機能の追加が期待される。さらに、AI倫理やデータガバナンスの観点からの機能強化も重要だ。産学連携のエコシステム全体を活性化し、日本の技術イノベーションを加速させる基盤としての役割を果たすことが、このシステムの今後の展望として期待される。

参考サイト

^ PR TIMES. 「ストックマーク産総研グループと協業し生成AIによる「産学連携ビジネスマッチング提案システム」の開発へ | ストックマーク株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000203.000024407.html, (参照 24-10-18).

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