モノづくりのノウハウを活かして設計開発を支援するAIレビューアー

サービス概要：
AIONA社が開発するのは、モノづくりのノウハウを活かして設計開発を支援するAIレビューアー。膨大な技術文書と設計の暗黙知を活用し、設計を自動化するAIエージェントです。

特徴は2つ。まずは設計インテリジェンスの基盤構築です。技術文書や図面を構造化して設計情報を検索でき、議事録やクレームレポートといった情報も集約して、技術文書を生成できるようにしました。2つ目が、設計プロセスの高度な自動化。例えば設計の変更点・変化点を自動抽出し、想定されるリスクや対策案を瞬時に利用者へ提示します。

ターゲットは、自動車部品や輸送機、工作機械、産業機械、家電など、中堅〜大手機械メーカーの設計開発部門。異業種やグローバルへの展開も視野に入れています。

Monthly Pitch編集部はココに注目：

グローバルのEVメーカーは製品を企画し、量産するまでをたった2年で実行すると言われています。一方で日本は、人手不足や熟練者の引退によって、不具合や開発遅延のリスクが高まっている状況。特に、ノウハウが文書に落とし込めていなかったり、背景や理由のコンテキスト情報が社内に残っていなかったりするために、知識が伝承されていないことが大きな課題となっています。

AIONA社の競合優位性は3つ。1つ目に、設計プロセスへの特化。2つ目に、ツールの提供にとどまらず、設計プロセス全体を理解し、コンサルティングも組み合わせて本質的な課題解決策を提案していること。3つ目に、部署や組織を超えたナレッジの活用です。

2025年11月にはサービスをリリース済み。同時に進めているPoCでは、開発速度や粗利の向上といった成果が出ているようです。

以下はMonthly Pitch当日の、スタートアップによるピッチのダイジェストです。

AIONA株式会社の浅野です。よろしくお願いします。

EVのグローバルメーカーは2年で製品を企画し、量産すると言われています。この開発スピードが時価総額や競争力に繋がっているのは明らかでしょう。一方で日本は今、モノづくりの危機に直面しています。人手不足と熟練者引退によって、不具合や開発遅延へのリスクが高まっているのです。

このような事態の背景の一つとして、アナログで属人的な設計業務が挙げられます。熟練者の経験や知見に依存し、若手の設計に抜け漏れが生じがちなのも問題です。根本的な原因は、過去のノウハウが伝わらない、見つからない、使えないといった状況にあります。日々の業務が忙しく、ノウハウを設計基準書や文書になかなか落とし込めていなかったり、背景や理由のコンテキスト情報が残らず伝わっていなかったりするのです。技術文書があったとしても、ファイルは組織に散在し、検索性が悪くて見つけられません。見つかったとて、若手が適切判断することも難しいといった課題もあります。

本来的には、業務を自動化し、ノウハウを活用することで、若手でも高品質な設計を高速に実現できる体制の構築が理想でしょう。それにより、生産性の向上や、ノウハウ活用による品質改善と不具合低減、持ち戻りの削減といったメリットが生まれます。結果として開発期間も短縮されるでしょう。

このような体制を実現するためにAIONA株式会社が開発しているのが、モノづくりのノウハウを生かして設計開発を支援する「AIレビューアー」です。膨大な技術文書と設計の暗黙知を活用して設計を自動化するAIエージェントとなっており、①設計インテリジェンスの基盤の構築と、②設計プロセスの高度な自動化という機能を備えています。

まず①については、技術文書・図面を構造化して設計情報を検索できるようにしました。議事録やクレームレポートなどを集約して技術文書を生成し、暗黙知を解消していきます。②は、特に若手にとって難易度が高く、時間と手間のかかる業務を支援できるようにしました。例えば、詳細設計のFMEA/DRBFMといった業務向けのワークシートのドラフトをAIで生成します。品質機能展開や流用設定選定、検図もできるように機能を開発中です。

AIレビューアーの競合優位性は3つあります。1つ目は設計プロセス全体の自動化。設計に特化し、プロセスを横断的に自動化することで大きな効果を創出していきます。2つ目に、設計業務の本質的な課題解決。ツールの提供にとどまらず、設計プロセス全体を理解し、コンサルティングも組み合わせて課題解決策を提案していきます。最後に、部署や組織を超えたナレッジの活用です。

我々のターゲットは、自動車部品や輸送機、工作機械、産業機械、家電といった業界の、中堅〜大手の機械製造業の設計開発部。プラントなど、同様の課題がある他の業界やグローバルへの展開も計画しています。

以上です、ありがとうございました。