MCP対応ツールにより、要件定義からシミュレーション、ハードウェアによる実行、継続的な改良に至るまで仕様に基づいたワークフローをサポート
dSPACEは、AIアシスタントをdSPACEツールと直接連携させるMCP対応のAIワークフローを発表しました。オープンなモデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づいたこのアプローチにより、エンジニアは、孤立したプロンプトベースのタスクから、連携がとれた仕様に基づいた妥当性確認ワークフローへと移行できるようになります。
現在の自動車開発において、要件管理、仕様策定、シミュレーション、ソフトウェア実装、テストは、管理するツールや環境がそれぞれ異なることが一般的です。MCPは、標準化されたインターフェースを用いてAIアシスタントとdSPACEツールを連携することで、手作業を低減すると同時に、すべてのアクティビティと結果の確認や承認について、エンジニアが完全に管理できるようになります。
MCP対応のdSPACEツールにより、AIアシスタントがエンドトゥエンドのエンジニアリングワークフローを支援します。これらのワークフローには、要件の解釈、仕様の精緻化、ソフトウェア開発の支援、シミュレーションの準備、さらに、VEOS、ConfigurationDesk、Bus Manager、ControlDesk、リアルタイムハードウェアなどのツールに至る妥当性確認作業の最適化が含まれます。また、そこから得られた知見を開発プロセスにフィードバックすることも含まれています。
「AIは、エンジニアリングのワークフローの外側で独立して機能するのではなく、ワークフローそのものを支援することで最大の価値を発揮します。MCP対応のdSPACEツールを使用することで、エンジニアは、要件管理、仕様策定、実装、および妥当性確認までの各工程を、AIが支援するワークフローでシームレスに連携しながら、完全な透明性、トレーサビリティを維持し、エンジニアリングの管理を行うことができます。
これにより、エンジニアリングチームは妥当性確認ワークフローを効率化し、要件から妥当性確認済みの実装へとより効率的に移行できるようになります。」と、dSPACEの製品ポートフォリオ管理担当ディレクター、Jann-Eve Stavesandは述べています。
AIアシスタントをシミュレーション、設定、計測、および検証ツールと連携させることで、MCPを活用したワークフローは、手作業を軽減し、エンジニアリングプロセスを効率化します。エンジニアは、プロセス全体を通じて完全なトレーサビリティを維持しつつ、要件管理や仕様策定から実際のハードウェア上でのソフトウェア妥当性確認へと、より迅速に移行することができます。妥当性確認の結果は開発ワークフローに直接反映させることができ、これにより継続的な改善が可能となり、構想から妥当性確認済みの実装に至るまでのプロセスを高速化させることができます。
dSPACEは、AIアシスタントをdSPACEツールと直接連携させるMCP対応のAIワークフローを発表しました。
dSPACE Japan株式会社
dSPACEは、コネクテッドカー、自動運転車両および電気自動車を開発するうえで必要なシミュレーションおよび妥当性確認のソリューションを提供するグローバル企業です。当社のエンドトゥエンドのソリューションは、自動車メーカーやサプライヤが、実車での試験が可能になる前に、ソフトウェアやハードウェアの各種コンポーネントをテストするために活用されています。また、自動車産業だけでなく、航空宇宙や産業オートメーション、およびその他の産業分野でもdSPACEは開発パートナーとして選ばれ、当社の知識と経験はさまざまな現場に活かされています。当社の製品ポートフォリオは、シミュレーションや妥当性確認向けのソリューションからエンジニアリング、コンサルティングサービス、トレーニングやサポートまで幅広くカバーしています。dSPACEは、ドイツのパーダーボルンにある本社と、ドイツ国内の4つのプロジェクトセンター、米国、イギリス、フランス、クロアチア、スウェーデン、イタリア、韓国、日本、中国およびインドにある子会社を含め、世界中で2,900名以上の従業員が製品・サービスを提供しています。
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