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その有効性は、 Hitachi Group 「顧客ゼロ」という状況下で、日立の製造ノウハウに基づき、形式化プロセス（AIエージェント）と日立独自の形状認識技術を統合した。これにより、「暗黙知→明示知→組織資産」というサイクルが生まれ、設計品質の継続的な改善が可能となった。.
株式会社日立製作所は、製造業の顧客に対する設計業務を支援する。.
近年、熟練した技術者の不足や技術移転の課題に伴い、設計業務では、熟練工の経験やノウハウ、技術文書、過去の欠陥情報、3D形状CADデータなど、多様な情報に基づいた判断が求められている。 しかし、こうした知識は分散しており、個人に依存しているため、設計ルールを活用・検証するには多大な労力を要し、チェックの見落としによる手直しや品質のばらつきが生じている。 これらの問題を解決する手段として、製造業におけるAIの活用への期待が高まっており、製造業向けAIの世界市場規模は2025年までに$7.6 billionに達すると見込まれており、 また、2026年の$9.85 billionから2034年には$128.81 billionへと拡大し、同期間における年平均成長率（CAGR）は37.9%と高い水準となる見込みだ。.
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日立はまた、デザイナーに問題解決を支援する知恵やインスピレーションを提供する空間のコンセプト「DIW（Design Insight Workspace）」を推進しており、すでに専門家のノウハウを体系化した品質知識システムを提供し、品質保証業務の効率化を図っている。 今回、日立はこのシステムを、設計業務の効率化と品質向上を支援するDIWの中核ソリューションとして開発し、知識の蓄積と活用を通じて設計品質と生産性を高める次世代AIソリューション群「HMAX Industry」の新ラインナップに加えた。.
このシステムは、日立ハイテク株式会社が「カスタマー・ゼロ」イニシアチブの一環として初めて試験を実施し、同社が最初のユーザーとしてその有効性を検証した。試験はプロトタイプを用いて行われ、板金および金属加工品の図面レビュープロセスに焦点を当てた。 試験の結果、本システムは曲げ、パンチング、切断が困難な箇所や寸法上の欠陥を自動的に抽出し、設計データの不備が後工程に引き継がれる回数を大幅に削減できることが実証された。.
出典： PRTimes
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