Stockmark 針對製造業 AI 代理服務「Aconnect」發佈新功能：推出突破傳統框架的「異常值假設生成 (Beta)」功能

提供國產生成式AI基礎開發及商務用生成式AI服務的Stockmark Inc.，宣佈在其製造業AI代理服務「Aconnect」的技術探索代理功能中，新增了「異常值假設生成 (Beta)」功能。

此功能旨在補足資深工程師容易陷入的「專業造成的觀點僵化」，透過刻意提出傳統延續線上無法想像的突發且意外的假設，進一步擴展研發思考的邊界，並顯著提高評估的全面性。

背景：專業越深，「異常值」越難被看見

在製造業的研發（R&D）領域，技術人員透過深耕專業來提高解決方案的精度。然而，這種純熟度也帶來了代價，即「專業造成的發想收斂」，導致思考侷限於過去的成功模式或既有技術框架內。

許多研發人員在以下情況中感到受限：

- 收斂於「模範答案式的假設」：雖然合理但缺乏創新，只能產出平庸的方案。 - 全面性的定義不明確：被問到「還有其他可能性嗎？」時，無法明確劃分所謂「全面」的邊界，導致產出大量相似的方案。 - 心理門檻的存在：在重視可行性與成本的會議中，即便可能有價值的「突發假設」，也往往在進入討論議程前就被否決。

對於面臨短期問題解決的部門級研發人員，或是負責廣泛問題解決的總部級研發人員來說，單憑一己之力突破這些「思考偏見」極為困難。

新功能「異常值假設生成 (Beta)」概述

「Aconnect」的技術探索代理工具能從海量的論文與新聞中提供解決問題的構思，並以邏輯樹形式確認全面性。此次新增的「異常值假設生成 (Beta)」功能，透過AI專屬演算法，刻意提取並展示「既有技術延續線以外的觀點」，協助使用者提升討論的全面性。

此功能特點

跳脫「模範答案式的假設」 刻意規避專家容易陷入的「雖然正確但缺乏驚喜的解決方案」。優先提出如不同的技術原理、異領域材料或非傳統工程等，在傳統技術路徑之外的「意外路徑」。

將思考邊界視覺化並定義全面性 針對「是否還有其他考量範圍」的疑慮，AI透過提示「思考之外（異常值）」，明確標示出考慮範圍的邊界。這不僅能確認自己是否有遺漏，還能向相關人員提供有力的說明依據，表示「是在涵蓋這些內容後所做出的判斷」。

貢獻於具創新性的技術探索與研究主題創設 除了為處理當下瑕疵或現有產品改善等短期任務「增加對策選擇寬度」外，亦有助於立案新的研究主題。透過在總部級研發的中長期主題探索中引入專業領域之外的觀點，將能穩定地孕育出創新專案的契機。

此功能帶來的變化：會議從「說明場所」轉變為「決策場所」

透過AI消除了專家無法避免的「觀點僵化」之牆，研發現場將產生以下戲劇性變化：

從「經驗範圍內」擴展至「思考之外」 除了基於個人或團隊經驗法則的假設外，透過加入AI提示的異常值觀點，初步探索的寬度與深度將大幅擴展。

會議前準備「意外的論點」 透過事先掌握「經過考慮但未採用過的異常值」，在面對上司詢問「還有其他方案嗎？」時，能憑藉客觀根據從容回答。

營造「安全審視」突發點子的文化 即便是不容易開口提出的突發假設，只要由AI提出，便能更自然地放上討論檯面，活絡團隊內部的討論。

擺脫對個人發想力的依賴 將過去依賴個人經驗值的假設產出過程系統化，使組織整體（從新人到資深人員）都能維持高水準的探索能力。

關於 Aconnect

「Aconnect」是一款能理解您的業務、為您代為蒐集資訊、傳遞洞察，並精準偵測風險與機會的AI。它能從商業新聞、論文、專利與內部文件等多樣來源總結必要資訊，支援開發現場做出更快、更精確的判斷。

- Aconnect: https://aconnect.stockmark.co.jp