エージェンティックエンジニアリングソリューションの概要

エンジニアリングワークフローの自動化
インテリジェントAIエージェント

手作業の複雑さからエージェントによるイノベーションの加速へ

製品の複雑さが増し、タイムラインが短縮されるにつれて、手動のエンジニアリングプロセスの拡張は困難になります。経験豊富なエンジニアは複雑なシミュレーションの実行方法を熟知していますが、その専門知識は頭の中に秘められており、エンジニアが不在になると失われ、一貫性のない形で再現されることもあります。エージェンティックエンジニアリングは、専門家のワークフローを自動化プロセスに変換します。エージェントがオーケストレーション、監視、ファーストパス分析を担当し、人間の専門家が重要な意思決定を承認します。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。

エージェントは、生のジョブ ログを実用的な診断と顧客向けのレポートに変換します。

ビジネスインパクト

エージェントエンジニアリング 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
  • プログラムのタイムラインの高速化 プロセスの失敗ややり直しサイクルが減り、チームはより高い自信を持って前進できるようになります。
  • 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。

Rescaleが選ばれる理由

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。

  • エンジニアリングとネイティブの統合: シミュレーション ツールとソルバーの動作を理解する物理特性を考慮したデータ モデルを使用して CAE および PLM ワークフローに緊密に統合し、数か月に及ぶカスタム開発を排除します。
  • 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と統合されています。Rescaleが物理演算実行レイヤーを処理し、IT組織はより高レベルのオーケストレーションを標準化します。
AI は、重複したシミュレーション、支出超過、およびプロアクティブな予算ガードレールを明らかにします。

ご活用事例

  • 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。
トラブルシューティング エージェントは失敗したジョブを正確に特定し、次の手順を推奨して、何時間もかかる手動診断を排除します。

誰にとってのメリット

RescaleのAgentic Engineeringについて詳しく見る

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。




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