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公開：2025-03-28

日本触媒が新規事業創出に生成AI技術を活用、ストックマークと実証実験を完了し社内展開へ

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）

記事の要約

• 日本触媒が生成AI技術を活用した実証実験を完了し業務適用を開始
• 社内文書とナレッジグラフを組み合わせて新規事業創出を効率化
• 独自LLMとナレッジグラフで技術シーズからの用途探索を実現

日本触媒とストックマークの生成AI技術活用による新規事業創出への取り組み

ストックマーク株式会社と株式会社日本触媒は2025年3月27日、日本触媒における新規研究テーマと新規事業創出の確度向上・効率化を目的とした実証実験の完了と業務適用開始を発表した。本実証実験では日本触媒の社内文書とストックマークのナレッジグラフ構築技術およびLLM構築技術を組み合わせることで、新規用途探索の高度化を実現している。^[1]

日本触媒は長年培ってきた触媒技術を核としてグローバルに展開する化学メーカーであり、2030年に向けた長期ビジョンでは収益性の高いソリューションズ事業の拡大を目標に掲げている。実証実験では社内外の情報活用における課題解決を目指し、ストックマークの提供するRAG実用化サービス「Stockmark A Technology」を活用した独自のナレッジグラフ構築を行った。

実証実験を通じて社内文書のレイアウト解析やナレッジグラフ構築、生成AIによる新規用途提案において一定の精度基準をクリアすることができた。今後は書式が統一されていない複雑なレイアウトの社内文書を含めた検証を進め、日本触媒の社内システムとの連携も検討していく方針だ。

実証実験の概要と成果

ナレッジグラフについて

ナレッジグラフとは、情報の意味や関係性を構造化して表現するデータベースの一種であり、AIシステムが情報を理解し活用するための基盤となる技術である。以下のような特徴を持っている。

• 情報間の関係性を明示的に表現可能
• 複雑な検索や推論処理に対応
• データの意味的な統合と活用を実現

日本触媒の実証実験では、原料や素材の機能特性などの自社情報と市場などの外部情報を組み合わせたナレッジグラフを構築することで、業界固有の専門用語や複雑な技術情報の関係性を理解可能にしている。このナレッジグラフを活用することで、新規用途探索の精度向上と効率化を実現することができた。

生成AI技術による新規事業創出に関する考察

生成AI技術とナレッジグラフを組み合わせた新規用途探索システムの実用化は、化学メーカーの研究開発プロセスに大きな変革をもたらす可能性を秘めている。従来は研究者個人の知識や経験に依存していた用途探索が、AIによって効率化されることで、より多くの可能性を短時間で検討できるようになるだろう。

一方で、生成AI技術を活用する上では、社内文書の品質管理や標準化、セキュリティ対策など、新たな課題への対応が必要となる。特に化学メーカーの場合、機密性の高い技術情報を扱うため、情報漏洩のリスク管理と利便性のバランスを取ることが重要になってくるだろう。

今後は生成AI技術の進化により、より高度な用途提案や市場分析が可能になると考えられる。特に材料開発分野では、物性予測や反応シミュレーションなど、AIの活用範囲が更に広がることが期待できるため、継続的な技術革新と実用化への取り組みが求められる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「日本触媒 新規事業創出にストックマークの生成AI技術を利用 社内文書とナレッジグラフを活用した実証実験を完了し、業務適用を開始 | 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/000000247.000024407.html, (参照 25-03-28).
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