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2019年 12月 03日

【レポート】Stockmark Co-Evolution開催!
〜テキスト解析によって進化するDX〜

大手企業2,000社のR&Dや新規事業などのDXを支援するStockmarkが現場の裏側やノウハウを公開しました!    デジタル時代を迎えた今、多くの企業では既存のビジネスから脱却し、新しいデジタル技術を活用することによって、新たな価値を生み出していくことが求められています。 デジタル・トランスフォーメーション(DX)が叫ばれる中、企業ではDXを推進する組織が構成されたものの、何をしていいかわからない、うまくいっていない、という企業が多く見られるのが現状です。 Stockmarkは、文章を解析するAIのリーディングカンパニーとして、これまでに多くのお客様の新規事業やR&D、事業開発をご支援してまいりました。 去る11/25、DXのベスト・プラクティスを集めて、ノウハウや知見を共有する場を設けました。最新のテキスト解析技術を用いたDXや、ビジネス創出の方法論や組織論など、事例を交えながらご紹介しました。    今回はイベントを2部構成としました。第1部はDXについての考察を深めます。「DXを阻む壁とAIを活用した知識創造と事業創造 」と題し、ストックマーク アルケミストの森住が、DXの成功を幅む壁は何か、またDXに必要なマインドや思考方法について、またテクノロジーを活用したDXに必要な組織や方法論などの知見やノウハウを事例とともに共有しました。 さらには新規事業を進める上で、今必要とされるアート思考について、デザイン思考との違いも含めて解説しました。 後半は、DXを進める上でのソリューションとして、Stockmarkの各プロダクトオーナーが実際の事例やユースケースをご紹介しました。 「DXを支援するStockmarkソリューションのご紹介〜Anews&Astrategy〜 」 はじめにAnews プロダクトオーナー高木が登壇。Anewsは、ビジネスに直結する情報を世界中から収集/配信し、チーム内でのナレッジシェアをサポートすることで組織の進化を促します。 DX推進の阻害要因の上位は、「組織」に関するものです。答えのない施策を推進することの難しさを表したものと言えるでしょう。組織(チーム)でのナレッジシェアは知の幅を広げ、イノベーションの可能性を広げます。    次にAstrategy プロダクトオーナー戸田が、変化を捉え、いち早く戦略を打ち出すための情報をAIが収集/分析するAstrategyをご紹介。 いつ何時、他業種からの「競合」が現れる可能性がある現代においてこそ「調査業務」はますます重要になっています。 勝ち抜くためには、事前に競合や未知なる敵の情報を掴むことが大切です。Astrategy は 「企画フェーズ」「企画実行フェーズ」における「調査業務」を支援し、いち早く外的変化を捉えることを可能にします。    第2部は、事業に直結する営業にフォーカスしたセッションです。「売上拡大に効くDX!AIを活用したテキストデータの活用と営業の強化」第1部に続き、アルケミスト森住が、登場。 売上に直結する営業部門の生産性向上や働き方改革は経営課題喫緊の課題となっています。 今までの経験と感に頼る属人的な営業からデータドリブンにしていくべきであり、その根拠と進め方について、ブレイクスルーを起こした技術を用いたテキストデータ活用の観点から話しました。    後半は、営業に特化したソリューションAsalesをより具体的にご理解いただくため、プロダクトオーナーの原部が登壇。企業に眠るビジネステキストデータ(日報、お客さまの声、報告書など)をどのように活かすべきか。Asalesは、それらをAIによる分析、重要情報の抽出・分類することにより、営業支援、経営に役立つインサイトをご提供します。 「DXを支援するStockmarkソリューションのご紹介〜Asales〜」Asales プロダクトオーナー  原部 智哉    Stockmark Co-Evolutionイベントには、多くのR&D、新規事業、DX推進事業、営業企画/経営企画などに携わられる方にご来場いただきました。皆様熱心に耳を傾けてくださり、ありがとうございました。 Stockmarkは最先端の自然言語処理のテクノロジーを研究開発し、企業のDXの一助になりたいと願っております。VUCAな時代における企業のさらなる進化のとなりに寄り添えるよう、常にお客様の声に耳を傾け、日々プロダクトをブラッシュアップをしていくと共に、この技術やお客様と培ったDXのノウハウを多くの企業と分かち合っていきたいと思っております。     Stockmark Co-Evolution 〜テキスト解析によって進化するDX〜https://stockmark.ai/seminar/20191125
2019年 11月 21日

【イベントレポート】「Data Science Fes 2019 ビジネスデベロップメントフォーラム」

〜事例から検証するデータドリブン経営について〜 2019/11/11(月) 日本経済新聞社主催の「Data Science Fes 2019 ビジネスデベロップメントフォーラム」がJPタワーホール&カンファレンスで開催されました。 Data Science Fes 2019は、「データで社会を変える=データサイエンス」を起点に、産・官・学の変革に意欲的なステークホルダーが一堂に集まり、日本全体でデータ・ドリブンを加速させるために共に考え、共創してゆくことを進めてゆくプロジェクトです。9/30に開催されたオープニングフォーラムに続き、今回のビジネスデベロップメントフォーラムは、先進企業の事例を、特に経営・マネジメント層・ビジネスサイドを対象に、組織や協業・連携構築、ビジネスへの実践、人材配置・育成面等から検証し、参加者に実践的な「気づき」を提供するフォーラムです。 ストックマークは代表の林が、データドリブン経営の最前線である定性データの活用について、企業を取り巻くDXの現状を解説すると共に、データドリブン経営に必要なもの、テキスト解析の必要性と最新事例について話しました。 そのほか、三菱ケミカルホールディングス  執行役員 Chief Digital Officer 岩野和生氏による「化学会社におけるデジタルトランスフォーメーションとデータ」、三菱UFJフィナンシャル・グループ 執行役員 グループCDO 兼 経営情報統括部長 安田裕司氏による「チーフ・データ・オフィサーの役割と直面する課題」、ヤマトホールディングス Data Strategy Exectiveの中林紀彦氏の「データドリブン経営を目指す経営者が知っておくべきキホン」など、大企業のDXのキーパーソンが登壇しました。     ブースにも多くの方にお越しいただきました。“データドリブン”を志向する企業の経営・マネジメント層、データ活用部門、などの方が来場され、デジタルトランスフォーメーション、データ戦略、AI活用などのヒントが盛りだくさんのイベントとなりました。 Data Science Fes 2019 ビジネスデベロップメントフォーラムhttps://stockmark.ai/seminar/20191111/
2019年 11月 20日

【イベントレポート】「Gartner IT Symposium/Xpo 2019」に参加しました

〜テクノロジーでいかに社会を変えられるか〜 2019年11月12日(火)~11月14日(木)グランドプリンスホテル新高輪 国際館パミールでGartner(ガートナー)主催の IT Symposium/Xpo 2019が開催されました。    ガートナーは、世界100カ国以上、1万5,000社を超える企業に支持されている、世界有数のリサーチ&アドバイザリ企業です。 Gartner IT Symposium/Xpo 2019は、「新たなテクノロジがビジネスにどのような影響を与えるか」ではなく、「テクノロジを使ってビジネスの在り方、ひいては社会をいかに変えられるか」をテーマに、CIOはじめ、CEO、CFO、企業のIT戦略や投資にかかわる経営者 IT部門の責任者、IT投資・導入に関わるすべての意思決定者、に向けてこの大きなビジョンを提示する場です。今日のミッションクリティカルなビジネス課題の解決を実現し、将来にわたって成功する組織を築くために欠かせない知見を提供するセッション、展示などが催されました。 またAI 、ビジネスインテリジェンス、クラウド、カスタマーエクスペリエンス、デジタルビジネストランスフォーメーション、イノベーションマネジメントなど12の主要領域の最新リサーチも発表されました。         ストックマークは、AIの領域で最新テクノロジーと事例について解説する登壇をしました。テーマ:「データドリブン経営の最前線、定性データの活用とは」登壇者:ストックマーク株式会社 代表取締役 CEO 林 達概 要:データドリブン経営、各社何をデータとするかで明暗を分ける。ビジネスにおける価値の源泉は社内文章や、社外のニュースなどに眠っており、未だ活用している企業は多くない。日本語自然言語処理技術のトップランナーである当社が、最先端の企業との取り組みをお話しする。     Gartner IT Symposium/Xpo のブースでは、最先端のソリューション・プロバイダーが一堂に会しました。     ガートナーは以下のように語っています。 「かつて、これほど多くの人がデジタルでつながり合う時代はありませんでした。人間社会は、新たな高みに達したと言えます。絶え間なく広がる人と人のつながりはCIOの役割を変え、ビジネスそのものの可能性をも大きく広げています。一方で、この変化はデジタル化を進めようとする野心と現実との間に、これまでにはなかった緊張を生んでいます。新たなテクノロジによって不可能が可能になるとしても、それを進めてよいとは限りません。私たちは時代のリーダーとして、自らのビジネスを益するためにではなく、社会全体を益するためにこそ、デジタルを使いこなす力を有しているのです。」   私たちストックマークは、自然言語処理の研究をしています。ガートナーが言うように、人間社会が新たな高みに達し、絶え間なく広がる人と人のつながりがコミュニケーションなどの言語によってうまれているとしたら、言葉の重要性はより大きくなっていると考えます。ストックマークは、言葉の世界からこのデジタル化した社会の益に貢献できることがあると信じています。 Gartner IT Symposium/Xpo 2019 https://stockmark.ai/seminar/20191112/
2019年 11月 12日

【イベントレポート】「Japan IT Week 秋 」に参加しました   〜 営業を科学し真の価値をお客様に届ける〜

10/23~25、幕張メッセでJapan IT Week 秋が開催されました。このイベントは、設計・開発部門、ネットワーク運用部門から情報システム部門、経営企画部門、マーケティング部門などの方が合計55,000名来場し、780社が出展する下半期最大級のIT展示会です。IoT/M2M展、情報セキュリティEXPO、Web&デジタルマーケティングEXPO、AI・業務自動化展など12の専門展から構成され、幅広くIT分野を網羅した展示会となっています。 ストックマークはこのイベントの特別講演にて代表の林が講師を務め、またAI ・業務自動化展にてブースの出展をいたしました。営業におけるデータドリブンな組織について、テキストデータの活用によってどのような未来が来るかすでに実用化されている最新事例と共に解説いたしました。 「なんとかしたい営業の属人化!組織営業力を強化するテキストデータの活用法~データ・ドリブンな営業組織はAIと共に売上拡大を描く~」と題し、営業で属人化を起こしている現状と、AIを活用しどう変化すべきか、最先端技術と最新事例を交えて解説しました。 全国から主に営業、マーケティングに関わっていらっしゃる方々がお越しくださいました。AIを活用している企業は少ないもののSalesforceを導入している企業は複数社見られ、営業におけるテクノロジーの活用も着実に進んでいるようです。 本来顧客の潜在ニーズや受失注の理由を考える際には、定量データの分析だけではなく定性データをきちんと解析する必要があると考えます。昨年から今年にかけて自然言語処理におけるディープラーニング技術のブレイクスルーにより、テキスト(文章)の解析能力の一部は人間を超えており、社内外の文章データからこれまで人間では気づかなかった洞察を発見することで、商談のための準備、提案内容、受失注分析など営業はガラリと変わっていくでしょう。 ブースでは、当社サービスをデモとともにご紹介いたしました。 大量のテキストデータを自然言語処理により文脈を読み取り、キーワードの出現頻度や関係性などを分析することで有益な情報を取り出すことが可能となる様子をご覧いただきました。 今回ブースのデザインは、白を基調にしました。とても開放的で素敵なブースになったと思います。おかげさまで多くのお客様にお越しいただけましたし、ストックマーク社員も業績拡大と共に 社員も増え、ブースも大変盛り上がりました。 [button url="https://stockmark.ai/seminar/20191023/" text="イベント概要を見る!"]  
2019年 11月 05日

【メディア掲載】日経ビジネス電子版:今こそ“脱藩”せよ! デジタルトランスフォーメーションの志士たち vol.2

日経ビジネス電子版にてシリーズ対談 今こそ“脱藩”せよ!デジタルトランスフォーメーションの志士たち「幕末の志士に学ぶデジタル経営 日経BP総研 戸川 尚樹氏 × ストックマーク CEO 林 」第2弾! 第2弾は、スペシャルゲストに、三菱ケミカルホールディングス CDO(最高デジタル責任者)を務める岩野 和生氏をお迎えしての対談です!  思いとビジョンを共有できる 同士と共に、組織を内から変革せよ [button url="https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/19/stockmark1105/" text="Vol.2の記事を読む!"] [button url="https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/19/stockmark0809/" text="Vol.1の記事を読む!"]
2019年 11月 05日

【メディア掲載】NewsPicks:決意の起業・転職「大企業変革」をスタートアップの立場から

「NewsPicks」に、代表の林を含めた三名ののインタビュー記事が掲載されました!なぜ大企業を離れスタートアップで働こうと決意したのか、また日本をスタートアップの立場からどのように変革していきたいのかについて語っています!   【決意の起業・転職】「大企業変革」をスタートアップの立場から   [button url="https://newspicks.com/news/4339799" text="記事を読む!"]  
2019年 11月 05日

【メディア掲載】Geekroid:ビジネス/エンジニアが密に連携、AIにより新たな価値を創造 ストックマークエンジニアインタビュー

ITエンジニア向け情報サイトの「Geekroid」に、チーフビジネスエンジニア 岩谷のインタビュー記事が掲載されました!どのようにAIプロダクト開発が行われているか、さらには、ストックマークで働くことの魅力について語っています!   ビジネス/エンジニアが密に連携、AIにより新たな価値を創造 ストックマークエンジニアインタビュー [button url="https://mynavi-agent.jp/it/geekroid/2019/10/stockmark-4.html" text="記事を読む!"]  
2019年 10月 28日

【開催レポート&資料公開】ML@Loft #6 × MLPP #4 – 自然言語・レコメンド・時系列解析

9月20日に開催された「ML@Loft #6 (NLP/レコメンド/時系列解析)」に、エンジニアの押条が「Anews」の機能「Who Knows What?」のアーキテクチャーを紹介いたいました!   [button url="https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/event-report-ml-at-loft-6/" text="記事を読む!"]   また、お悩み相談会として参加の皆様からの質問にお答えするパネルディスカッションでも登壇いたしました。   [button url="https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/event-report-ml-at-loft-6/" text="記事を読む!"]
2019年 10月 25日

【プレスリリース】ヒトの読解能力を超えたAIの最新言語モデル、日本語版初公開!

2019年10月25日 ストックマーク株式会社   ヒトの読解能力を超えたAIの最新言語モデル、日本語版初公開! 〜ビジネス文章データを学習したXLNet事前学習済モデル〜   日本語の文章を解析するAI(=自然言語処理技術)の研究開発をするストックマーク株式会社(https://stockmark.ai/ 本社:東京都港区、代表取締役CEO:林 達、以下「ストックマーク」)は、2019年10月25日、ディープラーニングを用いたアルゴリズムであるXLNet(エックスエルネット)の日本語事前学習済モデルを初公開いたしました。 様々なタスクを高精度で解くという意味でこれまで最も良いとされていたのは「BERT」と呼ばれるモデルで、日本語のBERT事前学習済モデルとそれ以前にはELMo学習モデルにおいても公開してまいりました。この度は、20を超える評価タスクでBERTの精度を超えたXLNetについて、大規模日本語ビジネスニュースコーパスを学習したXLNet(MeCab+Sentencepiece利用)モデルを初公開します。XLNetを適用することにより、特にエンティティ抽出の精度がさらに向上し、これまで人が文章を読まないと判断できなかったビジネスおける新しい製品名やサービス名、新興企業などを事前の辞書(コーパス)なしに自動抽出することが可能となり、大量のビジネス文章から精度のよい洞察を導くことが可能となります。モデルのダウンロードリンク及び詳細はこちらからhttps://qiita.com/mkt3/items/4d0ae36f3f212aee8002   ▼自然言語処理とは 人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野です。 ▼ディープラーニングとは 、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つです。 ▼XLNetとは ディープラーニングを用いた自然言語処理は翻訳、QAタスク、文書分類など多岐にわたるが、それらのタスクを解く際は、タスクにまたがって有用な表現を教師なしで取得する「事前学習」と、事前学習の結果をもとにタスク用に再学習させる「微調整(fine-tuing)」という2段階にわけるという手法が近年とメジャーとなっています。 事前学習においては、BERTという手法と、Seq2Seqという自己回帰を用いた言語モデルの2つが頻繁に使われています。 BERTは、順方向・逆方向の情報をうまく扱えますが、予測対象の単語同士の依存関係を学習しにくいという特徴があります。一方、Seq2Seqのような自己回帰言語モデルは順々に単語を読み込ませるため、予測対象の単語同士の依存関係を学習できますが、順方向・逆方向の情報を同時に扱えないという問題がありました。 XLNetは、予測対象の単語同士の依存関係を学習できる自己回帰言語モデルでありながら、自己回帰言語モデルの弱点でありBERTの良いところである「順方向・逆方向の情報を同時に扱える」性質を持っています。 ▼ストックマーク株式会社 会社概要 最先端の自然言語処理の研究をベースに、組織で使うニュース及びナレッジ共有プラットフォーム「Anews」、AIが競合の動向を瞬時にリサーチし経営の戦略策定をサポートする「Astrategy」、社内外のテキストデータや営業日報・商談メモを解析し、営業戦略を支援するサービス「Asales」を提供しています。 会社名     :ストックマーク株式会社 所在地     :東京都港区南青山一丁目12番3号  LIFORK MINAMI AOYAMA S209設立        :2016年11月15日代表者     :代表取締役CEO 林 達 本件に関する報道関係者様からのお問い合わせ先ストックマーク株式会社  広報 pr@anews.co.jp
2019年 10月 23日

【メディア掲載】FoundX:Startup Inception Program of The University of Tokyo Apply

  FoundXは、東京大学の卒業生起業家へのインタビュー記事の掲載しており、卒業生起業家の活躍として、CEO 林を取材していただきました。 [button url="https://foundx.jp/interview/tatsu_hayashi/" text="記事を読む!"]      

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