世界中の情報を収集し、機械学習の力で整理、抽出して届ける！LLMや社内文書など挑戦し続けるOpendata Unitのご紹介｜ストックマーク株式会社
検索・推薦・LLMへ渡す情報の量と質を整えるデータ基盤の事例。
ストックマークがニュースや論文を収集し、本文以外のノイズを除去する組織と技術課題を説明する。
学習・本文抽出：広告やパンくずなどを除き、自然言語処理で扱う本文を整理する工程を紹介。／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/nebcfb9447683
学習・運用の分担：短期の収集拡大と中長期の品質改善を別チームにし、作業切替の負荷に対処する。／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/nebcfb9447683
学習・モデル化の課題：ルールによる抽出を汎用的な機械学習へ広げる構想と、情報種類が増える際のノイズを説明。／確認 2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/nebcfb9447683
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）：2024年2月のチーム紹介。Web2Textモデルや自動的な収集範囲拡張には将来の計画も含まれる。
出典：ストックマーク株式会社「世界中の情報を収集し、機械学習の力で整理、抽出して届ける！LLMや社内文書など挑戦し続けるOpendata Unitのご紹介」／公開・更新情報：2024-02-19／確認日：2026-09-14／https://note.com/stockmark/n/nebcfb9447683
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp