Rescale Data Intelligence: 次世代のエンジニアリング生産性を解き放つ

Rescale Data Intelligence の発表は、Rescaleのデジタルエンジニアリング・プラットフォームの大幅な拡張を示すものです。 この統合された新機能群は、コンテキスト（文脈）知識を自動的に取得し、発見を加速させ、シミュレーション作業が行われるその場所でAIをデプロイ（配備）します。

今回の発表は、エンジニアリング組織が生成するモデリングおよびシミュレーションデータの活用方法の再構築を意味します。シミュレーションチームはかつてないほど多くのデータを生成しているにもかかわらず、そのデータは依然としてアクセス不能な状態に陥っています。孤立したシステムに閉じ込められ、重要な文脈が欠如し、必要な時に見つけるには多大な労力を要するのです。現在、エンジニアや科学者はイノベーション活動ではなく、データ管理に40%以上の時間を費やしています。チームはデータの再現のために、知らず知らずのうちにシミュレーション作業の30%以上を重複して行っています。重要な知見はサイロ化され、6か月後にはエンジニアリング上の意思決定を追跡することはほぼ不可能になります。

Rescale Data Intelligenceは、単一の統合プラットフォームで提供される統一されたデータファブリック、自律型自動化、AI Physics手法により、シミュレーションデータを受動的な記録から能動的で実用的なデータへと変革します。

デジタルエンジニアリングに新たなアプローチが必要な理由

データの課題は膨大です。製造業分野だけで世界的に生成されるゼタバイト規模のデータのうち、 断片化されたデータサイロのため、わずか5%しか効果的に活用されません。しかし、ITおよびデータリーダーの87%が、イノベーション推進においてデータ管理が最優先課題であることに同意しています。その緊急性は明らかです。主要アナリストは、製造業者が製品データの完全な可視性を欠いている一方で、製品開発の複雑化、AI 需要の高まり、規制の変化により、統合ソリューションが必要になっていると指摘しています。ガートナーによれば、CIOはデジタルスレッドを緊急に導入すべきであり、ライフサイクルデータを接続し、デジタルエンジニアリングを実現し、AI対応基盤を構築する必要があります。

従来のエンタープライズ・データ・プラットフォームは根本的な課題に直面しています。9ヶ月以上に及ぶ導入期間では、急速に進化するテクノロジーや手法への対応が困難であり、導入から数年経っても採用率が低いままであることがよくあります。これらのシステムは、作業完了後に情報を取得する記録システムとして設計されています。しかし、継続的なシミュレーション・ワークフローは、モデリングの前提、収束挙動、エンジニアリングの洞察に関する重要なコンテキストを生成しますが、これらの情報は、集中リポジトリに到達する前に失われる可能性があります。

組織がこれらの課題に対処するために新たなデータおよびAIリーダーを任命する中で、重要な理解が浮かび上がってきました。データインテリジェンスの課題を解決するには、標準とデータ基盤を確立するトップダウンのアーキテクチャ決定と、業務の遂行を妨げることなく日常のワークフローに統合するボトムアップのエンジニアリング導入の両方が必要です。

Rescale Data Intelligence AI駆動型エンジニアリングの実際の作業に合わせて設計された、目的に適したテクノロジーアーキテクチャとデータ基盤を提供することで、この課題に取り組んでいます。組織は、チームに硬直的なアーキテクチャを押し付けたり、モデルをゼロから再構築したりするのではなく、柔軟なポートフォリオアプローチを採用したプラットフォームを必要としています。業界を問わず、 AIの潜在的価値の70% 研究開発やイノベーションといったコアビジネス機能に見られます。だからこそ、Rescaleプラットフォームはこれらの分野に重点を置きつつ、テクノロジーや手法の進化に合わせて適応できる柔軟性を維持しています。

エンジニアリングワークフローを変革する画期的な機能

Rescale は、シミュレーションの実行から製品の意思決定まで、重要なエンジニアリング作業が行われるワークフローをサポートするように設計された 3 つの機能を通じて変革を実現します。

統合データファブリックとAIインテリジェンスでR&Dデータ基盤を構築

まず、Rescale Data Intelligence は、後処理や手動によるタグ付けではなく、あらゆるソルバーやハードウェア構成でシミュレーションが実行される際に、実行時点でコンテキスト知識を自動的に取得します。

Rescale データファブリックは外部システムと同期し、製品ライフサイクル管理（PLM）、 シミュレーションプロセス・データ管理（SPDM）、クラウドストレージを統合し、移行や置換を必要とせずに追跡可能なデジタルスレッドを構築します。組織は設計内容だけでなく、分析方法や意思決定の背景までを含む、シミュレーション履歴の完全かつ検索可能なビューを獲得できます。

RescaleのAIアシスタントはこの基盤を実用的な知見へと変換します。エンジニアは自然言語で質問を投げかけるだけで、数秒で学際的な洞察を得られます。例えば「指定された動作条件下でテストされた設計のうち、選択した性能指標が定義された閾値を超えたものをすべて表示せよ」といった問い合わせが可能です。システムは意思決定を加速するドメイン固有のパターンを抽出。一般的な問い合わせはテンプレート化され、組織全体で共有できます。

この手法を導入した組織では、データ管理時間が70％以上削減（週あたり数時間から数分に短縮）、メタデータ捕捉率が100％（手動プロセスでは約30％未満）、トレーニング不要で週次アクティブ利用率が80％を達成しています。

SoA（実行系システム）で、SoR（記録系システム）を変革

自動的にキャプチャされた文脈知識により、Rescale Data Intelligenceは真の自律的自動化を実現します。シミュレーション作業が行われる場所にAIを展開し、受動的なデータリポジトリを、エンジニアリングワークフローを駆動する能動的なシステムへと変革します。Model Context Protocol（MCP）とRescale Assistantの統合により、シミュレーションエージェントは人間が関与するチェックポイントを備えた複雑な多段階分析を調整し、パラメータ変更時にシミュレーションを自動起動します。これらのエージェントは、通常数時間の手作業を要する豊富なデータ可視化を備えた分析レポートも生成可能です。集中型レポート要件を持つ組織では、結果をPLM、SPDM、ビジネス分析プラットフォームなどのサードパーティシステムと同期・検証できます。ボストン・コンサルティング・グループの調査によれば、AIと自律エージェントは市場投入までの時間を10～20％短縮し、研究開発コストを最大20％削減すると推定されており、これらの技術を採用する市場リーダーと遅れを取る企業との間に大きな潜在的な差が生じることが示されています。

シミュレーションデータに基づくAIの応用で研究開発サイクルを加速

高度なシミュレーションとデータインテリジェンスが融合し、Rescaleの3つ目の主要プラットフォーム機能を実現します：AI Physics手法により、シミュレーションデータセットを実用可能な知見へと変換し、発見を加速します。

RescaleのAI Physics オペレーティングシステムは、サルゲートモデルをトレーニング、チューニング、検証、公開するための完全なスタックとオープンなツールエコシステムを提供し、シミュレーションユーザー、CAD設計者、製品アナリストがアクセス可能な共有モデルハブに統合します。エンジニアや科学者は、データサイエンスの専門知識を必要とせずに、Physicsモデルを開発・所有し、NVIDIA PhysicsNeMoのようなサードパーティ製モデルアーキテクチャを活用できます。Rescaleプラットフォームは、新たなシミュレーションデータが入手可能になるにつれてモデルを継続的に微調整するためのスケーラブルなパイプラインを提供します。

単独ツールではなく、統合プラットフォームの一部

Rescale Data Intelligenceは、スタンドアロン製品ではなく、戦略的なプラットフォーム拡張です。世界最大級のエンジニアリングアプリケーションとコンピューティングインフラストラクチャのネットワークとデータ機能を統合することで、コンピューティングワークロードとデータ管理のために別々のシステムを管理することを組織に強いる従来のアプローチとは根本的に異なるものを実現しました。Rescaleは、あらゆるクラウドプロバイダー間で柔軟かつ相互運用可能な導入をサポートし、スピード、コスト、コンプライアンス要件を満たします。

導入は数ヶ月ではなく数日で完了します。最初の呼び出しから本番環境へのデータ移行まで、レガシーシステムの導入期間よりもはるかに長い1週間以内で完了します。このプラットフォームはトレーニングを必要としません。エンジニアはこれまでと全く同じように作業を続けられます。システムが自動的に作業内容をキャプチャ、整理、そして強化します。

包括的なプラットフォーム機能を搭載

これらの機能は、Rescale のデータ インテリジェンス レイヤーを形成するために連携する統合プラットフォーム機能によって実現され、コンテキストを自動的にキャプチャし、検出を可能にし、エンジニアリング ライフサイクル全体にわたってアクションを調整します。

主な機能は次のとおりです。

• 自動化フレームワークと自動メタデータ抽出 – 多くの一般的な商用およびオープンソース ソルバーのシミュレーションから主要なパラメーター、結果、コンテキストを自動的に抽出し、手動による介入やデータ入力なしで完全なデータ キャプチャを実現します。
• Rescale Assistant – AI を活用した自然言語インターフェースにより、エンジニアはドメイン固有のインテリジェンスと 3 秒未満の応答時間で、すべてのプロジェクトのシミュレーション データを検索、分析、視覚化できます。
• AI駆動型ジョブ概要 – 主要な調査結果、異常検出、失敗したジョブの診断、および技術者と非技術者の利害関係者が結果をすぐに実行できるようにする推奨事項を含む、すべてのシミュレーションの自動サマリーを生成します。
• システムオブレコードコネクタ – エンジニアリング データ プラットフォーム (PLM、SPDM、要件管理など) およびエンタープライズ システム (データ ウェアハウス、ドキュメント管理など) と統合して、履歴データをインポートし、双方向の同期を維持し、既存のシステム投資を保護しながら、より広範なコンテキストと洞察を獲得します。
• スマートタグとカスタムフィールド – AI が提案するメタデータ ラベルと管理者が強制するカスタム フィールドを組み合わせることで、組織の用語や規則を学習しながら、一貫したデータ キャプチャと標準化が保証されます。
• ワークフロービルダー – カスタム コードを必要とせずに、複雑な設計探索、最適化研究、AI トレーニング データの準備を自動化するテンプレート化されたマルチステップ ワークフローを作成するためのビジュアル デザイナーツール

日常のエンジニアリングワークフロー向けに構築

従来のエンタープライズソフトウェアはワークフローの変更や強制的な導入を必要としますが、Rescale Data Intelligenceは自然なエンジニアリングプロセスに沿い、エンジニアの時間を奪う日常業務に対応します。ITおよびデータ管理チーム向けに、このプラットフォームは包括的な管理機能を提供します。これには、課金とリソース最適化のためのAI駆動型分析、自動化されたデータ標準のためのポリシーベース制御、セキュリティと予算配分のための役割ベースの権限が含まれます。製品およびプロジェクトリーダーは、分析インテリジェンスと計算リソース・データリソース全体のコストパフォーマンス最適化を通じて、R&D生産性、データ再利用パターン、ワークフロー最適化の機会を可視化できます。

即時の価値を提供するユースケース

• データの豊富化 – シミュレーションから主要な結果を自動的に抽出し、メタデータのコンテキストを充実させ、構造を追加し、すべての履歴分析を完全に可視化して集中アクセスを提供します。
• データトレーサビリティ – プロジェクトの目標、製品のバージョン、調査結果、チームの関与など、製品開発の意思決定に関連するシミュレーション アクティビティのコンテキスト全体を検索して理解します。
• AI支援分析 – 組み込みのドメイン固有の AI を使用してシミュレーション結果をクエリおよび視覚化し、データを探索して自然言語プロンプトを使用して新しい洞察を発見します。
• データの標準化 – 自動レポート、ポリシーベースの制御、再利用可能なテンプレートを使用して、シミュレーション データ キャプチャの可視性を高め、一貫性を確保します。
• Workflow Automation – 複数ステップのシミュレーション分析を実行して大規模な設計空間を探索し、自動オーケストレーションを使用して多目的のトレードオフを評価します。
• AIトレーニングパイプライン – スケーラブルなトレーニングと推論のために、トレーニング環境での形式変換とステージングを自動化し、AI モデル開発用のエンジニアリング データを準備します。

新たな歴史が始まります。

次世代のエンジニアリング生産性には、コンテキスト知識を自動的に取得し、作業が発生する場所に AI を展開し、エンジニアの実際の作業を妨げずに発見を加速するインテリジェントなプラットフォームが必要です。

製品開発と科学的発見は、データ、自動化、コンピューティングを活用して研究開発（R&D）のエンドツーエンドのデジタルスレッドを確立する能力にますます依存しています。これらの能力を迅速に構築する組織は、より速いイノベーションサイクル、高いエンジニアリング生産性、AI手法の効果的な展開を通じて競争優位性を獲得します。Rescale Data Intelligenceは、既存の投資を活かし、最小限の導入時間で、数年ではなく数か月以内に測定可能なリターンを実現する、これらの能力への実用的な道筋を提供します。未来を形作る業界の先駆者たちは、Rescale上でデータを活用し、次なるイノベーションを構築しています。

貴組織がシミュレーションデータの収集・発見・活用方法を変革する準備はできていますか？デモをリクエストし、Rescale Data Intelligenceがエンジニアリングチームの生産性向上と競争優位性をどのように実現するかご確認ください。