自動車部品の三桜工業、設計レビューとデータ分析用のAIエージェントを開発

　三桜工業は、ブレーキチューブやフューエルチューブなどの自動車用配管部品を開発・製造する独立系メーカー。このほど、業務特化型のAI（人工知能）エージェントを開発し利用を開始した。

　開発したのは、（1）設計レビュー用と（2）データ分析用の2つのAIエージェント。前者では設計レビュー業務の効率を高めることで、製品の品質向上のための時間を創出する。後者では全社レベルでのデータ活用を推進し部門横断的な意思決定に利用する。

　設計レビュー用のAIエージェントは、同プロセスの「DRBFM（Design Review Based on Failure Mode：設計変更時に問題を未然に防ぐための手法）」に則って、過去の非構造化データを参照しながら設計上のリスクを抽出・提示する。設計者は、リスク検討や改善提案など、より付加価値が高い業務に注力できるようにする。PoC（Proof of Concept：概念実証）では、数十時間を要していたDRBFM作成の一部工程で、業務工数の約95％の削減を確認できたとする。

　データ分析用AIエージェントでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索補強型生成）基盤によりテキストや図表といった非構造化データも直接取得・検索する。これらのデータを統合してインサイト（洞察）を提示する。今後は、三桜工業が持つものづくりノウハウとデータを生かしながら、実務に即したAIモデルを構築する考えだ。

　AIエージェントの開発では、AI技術を開発るSpark+の支援を受けた。同社製の「マルチモーダルRAG基盤」を使い、データ統合と検索・生成処理を実行している。

　Spark+によれば、製造業がAI技術を導入する際は、現場が求める精度やデータ品質が障壁になることが多く、汎用型AIではなく業界特化型AIの必要性が高まっている。