エージェントデジタルエンジニアリングソリューションの概要

エージェント型デジタルエンジニアリングで研究開発を変革する

エージェント主導のイノベーションで生産性と効率性を再定義する

研究開発の成果を最大限に引き出すには、製品開発チームが迅速かつ正確に行動するために必要なツールを提供することが不可欠です。しかし現状では、拡張性の低い手作業プロセスにエンジニアリング時間の多くが費やされ、貴重なデータはシステム間で分散し、シミュレーションに関する専門知識は特定の個人にしか備わっていません。 

Rescaleのエージェント型デジタルエンジニアリングは、システム間のデータを統合し、重要なコンテキストでデータを強化することで、研究開発チームがエージェント型AIワークフローを展開し、業務を自動化・高速化しながら、重要な意思決定には人間が関与できるようにします。Rescaleは、AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Claude EnterpriseなどのエンタープライズAIプラットフォームと統合されているため、エンタープライズAI戦略とエンジニアリング固有の機能のどちらかを選択する必要はありません。

ビジネスインパクト

Agentic Digital Engineering イノベーションサイクルを加速する 運用上のオーバーヘッドを削減し、組織の知識をスケーラブルな自動化プロセスとして収集します。

• エンジニアリング生産性が20～60%向上 反復的なワークフローが自動化され、エンジニアがオーケストレーションや監視作業から解放される
• 市場投入までの時間が2倍に短縮され、R&Dプログラムの価値が数百万ドル増加 より良い意思決定、やり直しの削減、開発サイクルの短縮を通じて
• AIのコンセプトから生産までの時間を短縮 オーケストレーションスタックをゼロから構築するのではなく、耐久性のあるエージェントワークフローを展開することで

効果的なエージェント自動化のビジネス成果は、AIのコンセプトから実稼働までの時間を短縮することです。組織は、オーケストレーションスタックをゼロから構築したり、プロトタイプが何とか実稼働可能になることを期待したりする代わりに、Rescaleのプラットフォームとサービスの専門知識を活用して、耐久性のあるエージェントワークフローを展開できます。

Why Rescale

Rescaleは 統合プラットフォーム フルスタックのシミュレーション機能と AI を活用した自動化を組み合わせ、エンジニアリング ワークフロー向けに特別に構築されています。

• エンジニアリング固有のエージェントとオーケストレーション： エンジニアリングワークフロー専用に設計された、既存のCAEおよびPLMワークフローに直接統合可能な事前構築済みエージェントを使用してプロセスを自動化することで、研究開発チームがより迅速かつ効率的に作業できるよう支援します。
• 統合データとインテリジェントアシスタント事前に構築されたデータコネクタと対話型AIアシスタントにより、データがサイロを超えて発見可能でAI対応となる統合された基盤が提供され、カスタムツールのコストと複雑さを回避しながら、即座に価値を提供できます。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ設計: 透明なトレースと承認ゲートにより、エージェントは専門家の判断を無視するのではなく補強することができ、日常的な実行を自動化しながらエンジニアリング制御を維持できます。
• エンタープライズ対応ガバナンス: 組み込みのロールベースのアクセス制御、監査機能、コンプライアンス フレームワークは、規制対象の業界要件に準拠しています。
• エンタープライズAI互換性: AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Claude Enterprise、OpenAIと統合します。Rescaleはシミュレーションワークフロー層を処理し、お客様のIT部門はより上位のオーケストレーションを標準化します。

適用例

• エージェント駆動型ワークフロー自動化: エージェントは、人間の承認ポイントを使用してメッシュ作成、解析、後処理、ドキュメントの更新を調整し、設計チームと CAE チームがエンジニアリング制御を維持しながら、手作業を減らしてより高速なワークフローを実行できるようにします。
• 管理および財務管理の自動化: エージェントはシミュレーション アクティビティを継続的に監視して、重複した作業や予算の異常をフラグ付けし、自動化されたポリシー適用を通じて是正アクションを推奨します。これにより、管理者は運用オーバーヘッドを削減しながらコスト管理を強化できます。
• シミュレーションジョブのトラブルシューティング: エージェントは、ソルバー固有の知識を使用してログと終了コードを分析し、根本原因を診断して問題を自動的に修正するか、解決策を推奨することで、無駄なコンピューティング費用を削減し、トラブルシューティングを数時間から数分に短縮します。
• 自動ベンチマークと構成チューニング: エージェントはインスタンス タイプ、MPI レイアウト、ソルバー パラメータを自動的にスキャンして、コスト パフォーマンスに最適な構成を推奨し、手動テストのオーバーヘッドを排除しながら、大規模なリソース使用率の最適化を実現します。
• 記録システムとサプライヤーデータ統合内部および外部のシミュレーションデータを取り込み、正規化、検証し、デジタルスレッドに統合することで、エンジニアリング知識ベースが接続され、アクセス可能であることを保証します。

導入によるメリット

• CTOとエンジニアリング担当副社長: 測定可能な ROI で生産性を変革する AI とエージェントの成功事例を特定
• デジタルトランスフォーメーションリーダー: 現在のワークフローを中断することなく、エージェントを既存のプロセスに導入する部門横断的な取り組みを推進します。
• CAEおよび方法論のリーダー: ベストプラクティスを、チーム間で確実に実行し、専門知識を拡張できる、再利用可能で管理されたランブックとして記録します。
• PLM、SPDM、MBSEリーダー: 記録システムを補完的なデータファブリックで拡張し、サイロを越えた情報検索とAI対応を可能にする

もっと詳しく知る

AI エージェントが、ユースケース、有効なテクノロジー、実際のビジネスに影響を与える機会など、エンジニアリングの生産性をどのように変革しているかを探ります。 詳しくはこちら。