LLMを用いた3Dモデルベースのナレッジ活用で、設計プロセスを劇的に効率化

　近年、製造業では熟練エンジニアの離職によって企業固有のナレッジが喪失していることが課題となっている。ここでいうナレッジとは、製品開発の関係者間で共有／継承する知識、知見、知恵の総称だ。製品ライフサイクルの全フェーズを接続してデータのつながりを維持するデジタルスレッドを導入して解決を試みる企業も多い。

　しかし、従来のデジタルスレッドはデータの通路でしかなく、日々の設計活動で生まれるナレッジを蓄積／活用する仕組みまでは形成されていない。そこで注目されているのが、マルチモーダルLLM（大規模言語モデル）を活用してデータを蓄積するAIシステムだ。これは、扱いにくい設計／解析などの非構造化データを“きれいなナレッジ”に自動で変換して登録するものだ。

　ドキュメント中心のアプローチから、3D形状やエンジニアリングデータなどのモデル中心のアプローチへ転換してデータ間の関係性を知識として蓄積する。AIがシミュレーション結果や解析ログを読解して目的／観察事実／議論・考察／結論／次のアクションなどを言語化することも可能だ。本資料で詳細を解説する。