技術継承のその先へ ― AIが実現する設計の自動化
製造業は日本経済の基盤を支える中心産業です。日本全体のGDPに占める製造業の付加価値は約2割にのぼり、これは米国や英国と比べても高い水準となっています。世界有数の経済規模を持つ日本において、製造業が果たす役割の大きさは揺るぎません。
AIONA株式会社（本社：東京都、代表取締役：浅野友行）は、愛知県主催「AICHI NEXT UNICORN LEAGUE シーズン6」最終審査会にファイナリストとして登壇し、設計プロセスをAIで自動化し、開発スピードと設計品質を両立するというビジョンを発表しました。テーマは、設計開発を支援するAIエージェント「AIレビューアー」を通じた"設計の自動化"です。
製造業が直面する経営課題
厳しい審査を勝ち抜きTokyo Innovation Base（TiB）にて登壇
グローバルメーカーが開発スピードを加速させる中、日本では人手不足と熟練技術者の引退が重なり、不具合の増加や開発の遅延が顕在化しています。
加えて、設計判断の背景にある知見は、十分に言語化されないまま失われつつあります。膨大な技術文書は散在して有効活用できず、若手設計者が過去のナレッジや背景情報にたどり着けない状況も生じています。
「技術継承」や「ナレッジの資産化」は多くの企業が掲げるテーマです。しかしAIONAが着目するのは、その先にある本質的な課題――開発スピードの高速化と設計品質の両立です。知識を蓄積するだけでなく、設計プロセスそのものをAIで自動化し、速く、かつ高品質に設計できる仕組みをつくる。それがAIONAの目指す"設計インテリジェンス"です。
設計AIエージェント「AIレビューアー」
AIレビューアーは、技術文書、図面、議事録、その他コンテキスト情報を構造化し、設計プロセスの自動化を実現するAIエージェントです。
たとえば、不具合に関する情報を集約して過去トラ（過去にあったトラブルデータ）を自動生成し、AIが改善案を提示。その対策を設計基準書にも即座に反映します。また、設計仕様の変更点・変化点を自動抽出し、潜在的故障リスクと対策案を提案するDRBFM（ Design Review Based on Failure Mode：設計レビューを基盤とした故障モードの検討手法）の自動化にも対応しています。今後も設計プロセス全体にわたる業務の自動化・効率化に取り組んでいきます。
設計情報の検索だけでなく、設計プロセスそのものを自動化することで、開発スピードと設計品質の両立を実現します。
審査会で問われた「実装力」
最終審査会では、技術だけでなく実装戦略についても議論が交わされました。競合環境での差別化、大企業導入時のセキュリティ対応、SaaSと個社プロジェクトの両立、人材体制など、具体的な問いが投げかけられました。
当社から、SaaSとプロジェクト開発を両輪で進めるモデルを提示。中堅企業にはSaaS型で展開しつつ、大手企業にはAzure環境上での個社対応を行うなど、柔軟な導入設計を実践していることを説明しました。
実装フェーズを前提とした質問が飛び交う
“設計力の構造改革”へ。AIで実現する開発スピードと品質の両立
代表取締役 浅野友行
いま製造業が直面しているのは、「知識をどう残すか」だけではありません。グローバルメーカーとの開発競争に勝ち残るためには、開発スピードと設計品質を同時に引き上げる必要があります。
技術継承やナレッジの資産化はその土台です。AIONAは、蓄積した設計知を"使える"形に変え、設計プロセスそのものを自動化することで、開発の高速化と品質向上を同時に実現します。
国内有数の製造拠点である愛知発の今回のコンテストに登壇する機会を頂けたことは、その実践を加速させる貴重な機会となりました。
"人に依存していた設計力"を、"AIが支える組織の設計力"へ。
現場に寄り添いながら、その転換を支えていきます。
会社概要
会社名：AIONA株式会社
設立：2024年10月10日
所在地：〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂1丁目10番8号渋谷道玄坂東急ビル2F−C
代表者：代表取締役 浅野友行
URL ：https://aiona.co.jp/
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