# 三菱総合研究所（3636） 三菱総合研究所とPKUTECH、「AI Memory RAG」を共同開発

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/3636/disclosure/20260708589472
種別: その他開示
開示日: 2026-07-08
Komoriの読み（0-100）: 52
企業ページ: https://komori.app/company/3636

## 何が変わったか

三菱総合研究所とPKUTECHが、ニュースや議事録などの情報を時系列・関係性・変更履歴ごとに扱い、意思決定の経緯を踏まえて回答できるRAG技術「AI Memory RAG」を共同開発した。今後、両社のAIソリューションへの展開と実装を進める。

## 会社が挙げた理由

従来のRAGでは難しかった、継続的な情報の変化、過去の議論や変更経緯、出来事同士の関係性を踏まえた分析・回答を可能にし、迅速かつ適切な意思決定を支援するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: AI Memory RAG、インテリジェンス基盤、Egeria-AI Memory RAG、Egeriaシリーズ
- 相手先: 株式会社 PKUTECH
- 相手先の概要: 本社所在地：東京都千代田区神田西福田町3番地 RBM神田ビル7階。代表取締役社長：劉 甚秋。事業内容：AI・データ分析、マルチクラウド基盤とセキュリティ、ローコード開発プラットフォーム。資本金：9,750万円。設立：2007年2月。
- 当社との関係: 三菱総合研究所とPKUTECHがAI Memory RAGを共同開発。資本関係・人的関係についての記載はない。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: ニュース監視・インテリジェンス分析、開発管理・議事録管理、ナレッジ継承、問い合わせ対応支援
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: 特許出願中（番号・出願日・有効期限はnot_disclosed）
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: not_disclosed
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: not_disclosed

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「AI Memory RAG」を共同開発しました。」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「「共同開発しました」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「「今後…実用性を高め」「搭載していきます」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 続報（原文: 「脚注に「ニュースリリース 2025年3月5日」および「Egeria® AIエージェント基盤」を記載。」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「共同開発しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「共同開発しました」「実証を通して実用性を高め」「活用を検討しています」「実装を進め…搭載していきます」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 社名あり · 非上場（原文: 「「PKUTECH株式会社」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「三菱総合研究所とPKUTECH…共同開発」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「株式会社 PKUTECH」について本社所在地、代表者、事業内容、資本金、設立を記載。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「活用領域の想定は記載されているが、顧客名の記載はない。」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 数値なし（原文: 「技術の効果について具体的な数値の記載なし。」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「利用実績や効果の数値の記載なし。」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「株式会社 PKUTECH」と社名を明記。」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「時系列構造、グラフ構造、リポジトリ構造などの説明はあるが、効果の数値はない。」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 戦略との関係のみ（原文: 「「MRIとPKUTECHのAIソリューションへの展開を目指します」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響、売上、利益に関する記載なし。」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「AIソリューションへの展開」「Egeria-AI Memory RAGとして搭載」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「ニュース監視・インテリジェンス分析」「開発管理・議事録管理」「ナレッジ継承」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「「AI Memoryをベースに…『AI Memory RAG』を実現しました」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「三菱総合研究所とPKUTECH…共同開発」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「冒頭に両社を発表主体として記載。」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「該当する優位性表現なし。」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「地理的範囲に関する記載なし。」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「「活用を想定」している領域の記載にとどまる。」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「従来のRAGでは類似した情報を単発で検索することが中心」「単発の類似検索ではなく…回答計画を生成」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「AI Memory RAG」「Egeria-AI Memory RAG」「特許出願中」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「NEWS RELEASE」および「報道機関からのお問い合わせ」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「実務での迅速かつ適切な意思決定を支援」「高度な意思決定支援に貢献」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「さらなる精度検証や実証を通して実用性を高め」」）