2026年度人工知能学会全国大会での新たなAI技術の挑戦

2026年度人工知能学会全国大会でストックマークの挑戦が光る

2026年6月に開催される「2026年度人工知能学会全国大会（JSAI2026）」において、ストックマーク株式会社がゴールドスポンサーとして協賛することが発表されました。当社は、最新の生成AI技術を用いた新たな研究発表を行い、技術的な挑戦を続けています。

ゴールドスポンサーとしての意義

ストックマーク株式会社は東京都港区に本社を置き、特に生成AIサービスに注力している企業です。ミッションである「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」に基づき、最先端の自然言語処理技術や大規模言語モデル（LLM）を核にしたプロダクト開発を行っています。今回の大会への協賛は、国内のAI研究者たちとのネットワーキングを強化し、AI技術の発展に貢献する重要な機会と位置付けられています。

論文発表の内容

大会では、会社のリサーチャーである高橋および會田が農業カレンダー画像に基づいた大規模視覚言語モデル（VLM）の研究結果を発表します。この研究は、AIが実社会の複雑な文書をどの程度理解できるかを検証するものであり、「栽培暦」という極めて解析難度の高いドキュメントを使ったベンチマーク「FiT-QA」が焦点となります。

「栽培暦」は、作物に関するさまざまな情報が集約されている資料で、AIによる読解には高いスキルが要求されます。これに取り組むことで、ビジネス文書や仕様書、図面など他の分野への応用可能性が広がることが期待されています。

VQAベンチマーク「FiT-QA」の実績

本研究では「FiT-QA」というVQA（Visual Question Answering）ベンチマークを提案し、自動生成と手動編集をミックスしたデータセットが346画像・1,152QAを収録しています。その結果、既存の汎用VLMでの評価において、簡単な質問でも誤答が発生し、難易度が高い質問に対する正答率は限定的であることが確認されました。これは、VLMの現状に対する重要なマイルストーンとなります。

未来に向けた展望

ストックマークは、今後AI技術を進化させるために、「FiT-QA」のような高難度のベンチマークを活用していく考えです。これによって、AIが複雑な文章や図表を正確に理解し、情報を横断的に統合できる技術の開発が進められます。さらに、AIが業務プロセスを再構築し、シンプルな作業から脱却することで、人間の創造性を高める環境を目指しています。

2026年度人工知能学会全国大会の概要

この大会は2026年6月8日から12日まで、群馬で開催されます。AI分野における最新技術の紹介や研究発表が行われる中で、ストックマークは自己の技術的な限界を挑む重要な場として発信を続けていくことでしょう。AI技術の未来を見据えた挑戦を通じて、日本のAI研究コミュニティの更なる進展に寄与することを目指します。