「研究者に寄り添うパートナーエージェントを創りたい」――NLPの深淵からLLMの最前線へ、学び続けるエンジニアの挑戦

「研究者に寄り添うパートナーエージェントを創りたい」――NLPの深淵からLLMの最前線へ、学び続けるエンジニアの挑戦｜ストックマーク株式会社

ストックマークの SAT で RAG を担当するエンジニアが、研究開発支援の仕組みを説明した公式インタビュー。論文や特許から根拠を取り出し、研究者の質問に答える開発を紹介している。

新しいモデルや手法を小さく試し、データに基づいて選ぶ進め方を説明。現在の質問応答を出発点に、履歴や意図を踏まえて情報を提案するエージェントへ発展させたいという目標を述べる。

学習・対象業務：製造業の研究者による論文・特許の調査／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n18921177f41a

学習・開発方針：根拠ある回答を支える RAG と小規模な検証／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n18921177f41a

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：能動的に提案する将来像と現時点の機能を分けて読む必要がある。本人が挙げる完成度は主観的な自己評価であり性能指標ではない。

出典：ストックマーク株式会社「「研究者に寄り添うパートナーエージェントを創りたい」――NLPの深淵からLLMの最前線へ、学び続けるエンジニアの挑戦」／公開・更新情報：2026-02-06／確認日：2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/n18921177f41a

「研究者に寄り添うパートナーエージェントを創りたい」――NLPの深淵からLLMの最前線へ、学び続けるエンジニアの挑戦

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