製造業の開発期間短縮にはAIだけでは解決できない理由とは？

製造業におけるAI活用と開発期間の課題

製造業では、製品ライフサイクルの短期化や市場ニーズの多様化が進む中で、設計・開発期間のさらなる短縮が求められています。このような状況の中、後工程での手戻りを防ぐために、CAE（Computer Aided Engineering）などのデジタル技術を活用し、設計プロセスの初期段階から性能や品質を検証する「フロントローディング」が重要視されています。ただし、この上流工程での高度な検討には、専門的な知識やスキルが必要です。これにより、確認のために専門家に依存することや熟練者に業務が集中することで、結果として開発スピードが低下してしまう可能性があります。

AI活用への期待と課題

こうした課題を脚光に、設計・開発プロセス全体の効率化を図るために、生成AIやAIエージェントの活用が期待されています。これにより、資料作成や情報検索だけでなく、設計条件の検討や解析にまで幅広くAIを活用することが可能になります。しかし、具体的にどの業務からAIを適用すべきかや、社内に散在する設計・解析データをどのように整理するかといった問題に直面する企業も多いのです。

CAEの民主化とSPDMを活かす

本ウェビナーでは、AIエージェントを設計・開発プロセスの中心にどう位置づけるか、その具体的なアプローチを紹介します。特に注目すべきは、設計者自身が必要な時に設計案の性能を検証できる環境を整える「CAEの民主化」や、データと解析プロセスを組織的に管理し再利用する「SPDM」の概念です。また、デジタルスレッドによる設計情報の連携や、マルチAIエージェントによる各種データとシステムとの統合についても詳しく説明します。

SCSKのアプローチ

SCSKは2024年から、業務を協力しあう複数のAIエージェントによる技術検証を行ってきました。この成果を基に、設計情報やプロセスを一元管理する「Aras Innovator」や、解析プロセスを電子化して標準化する「pSeven Enterprise」などのソリューションと連携させて、開発期間短縮を実現する基盤づくりを支援しています。