エンジニアリング向けエージェントAI
エージェント加速型イノベーション
あらゆるデジタルエンジニアリングワークフロー
Rescaleのエージェント型デジタルエンジニアリングを活用して、生産性とイノベーション能力を飛躍的に向上させましょう。研究開発チームとITチームが、専門的なエンジニアリングスキルを持つAIエージェントを導入して運用業務を処理することで、人間の専門家が発見と重要な意思決定に集中できる方法をご紹介します。
エージェント主導のイノベーション。確かな実績。
3x
エージェント型エンジニアリングワークフローによるエンジニアリング生産性の向上
マクラーレン・オートモーティブ
75%
シミュレーション時間の短縮により、より多くの設計反復が可能になる。
マクラーレン・オートモーティブ
50%
手作業によるデータ管理タスクに費やす時間と労力の削減
ダイキンアプライド
ポイントエージェントからエンドツーエンドのエージェントワークフローまで拡張可能
プログラムにおける地上エージェント
エージェントプロファイルを使用することで、チームが既に理解しているソルバーの規則、基準、および受け入れ基準をすべてのエージェントに付与し、そのコンテキストをすべてのインタラクションに反映させることができます。
シミュレーションライフサイクル全体を自動化する
要件の解釈、設定、トラブルシューティング、レポート作成はエージェントに任せ、人間の監視下で処理させることで、エンジニアは重要な意思決定に集中できる。
すべてのエージェントの行動を管理する
エージェントには、明確な自律性レベル、承認ゲート、および完全なトレーサビリティを設定して展開することで、エンジニアリングリーダーがエージェントの動作方法とタイミングを正確に制御できるようにします。
Rescaleを、実際に体験してみませんか。
エージェントAIエンジニアリング機能
要件定義からシミュレーション計画およびセットアップまで
要件を自動的にシミュレーション対応のジョブに変換する
メソッドの担当者が要件をシミュレーション計画に落とし込むのを待つ必要はもうありません。Rescaleのエージェントは、要件を解釈し、ジオメトリとメッシュを準備し、境界条件とソルバーの設定を構成し、ワークロード固有の計算能力をベンチマークします。これにより、従来は手作業で何時間もかかっていた設定作業が、エンジニアが信頼できる、ガイド付きの再現可能なプロセスへと変わります。
ワークフローの自動化とトラブルシューティング
ジョブの診断、修正、再送信
待たずに
実行開始から6時間も経ってからではなく、送信前に誤ったロード設定や不適切な参照を検出できます。ジョブが失敗した場合でも、Rescaleのトラブルシューティングエージェントがログファイルから数秒で障害を診断し、修正案を提示し、人間の承認を得て適用し、ジョブが正常に実行されるまで再送信します。これにより、エンジニアリングの時間は、難解なソルバーエラーの解読から、決定事項のレビューへとシフトします。
自動データ分析およびレポート生成
シミュレーション結果より
意思決定準備完了へ
議事録レポート
先月実行されたすべてのジョブの概要、シミュレーション結果と推奨事項をまとめたPowerPointプレゼンテーション、または過去のデータとの比較を含むエグゼクティブサマリーをリクエストすると、標準化されたKPIサマリー、自動生成されたビジュアライゼーション、ソルバー対応フォーマットが、何時間もかけて手動でコンパイルする代わりに、数分で返されます。Rescale Assistantはシミュレーションデータをクエリして理解するため、エンジニアはレポート作成ではなく、分析に時間を費やすことができます。
ガバナンス、承認、およびトレーサビリティ
エージェントをデプロイする
自信を持って
妥協しない
エージェントの実行は、RescaleのIDおよびアクセス制御に準拠しており、役割と権限によって、エージェントの作成、変更、公開、実行ができるユーザーが制御されます。各エージェントは、明確な自律性レベル（監視、推奨、承認を得て実行、または範囲内で実行）に基づいて動作するため、エンジニアリングリーダーはエージェントにどの程度の独立性を与えるかを正確に決定できます。すべてのエージェントのアクション、決定、およびツールの実行はログに記録され、検査可能であるため、セキュリティおよびコンプライアンスチームは、ログの考古学ではなく、真の監査証跡を入手できます。
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McLaren Automotiveが実践するAI PhysicsとAgentic Digital Engineering
風洞実験からサーキット走行まで、McLarenは高速なコンピューティングだけでなく、AI PhysicsとAIをインテリジェントに連携させることで、エンジニアリングの新たな可能性を切り拓いています。
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2026年の最大のトレンドがデータおよびAI分野のリーダーにとって何を意味するのか、そしてRescaleがエージェントエンジニアリングとAI物理学を製品開発にどのように活用しているのか。
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