Visual BOM
AIスマート入力機能
コストシミュレーション機能
■背景
製造業を取り巻く環境は、製品の高度化・複雑化に加え、技術者不足や技術伝承の断絶といった課題に直面しています。こうした中で求められているのは、単なる業務効率化ではなく、過去の設計資産や技術ナレッジを活かした意思決定の高度化です。
図研プリサイトは、分社以前から30年以上にわたりBOMを中心としたPLMソリューションを提供し、製品情報を構造的に管理・活用する仕組みを構築してきました。また、製造業における技術伝承という「古くて新しい課題」を解決すべく、AIを用いて技術資産(ナレッジ)を活用するシステムも10年以上にわたって提供してきました。その中でお客様が直面している「どの情報を参照すべきか分からない」「過去の経緯や根拠に辿り着けない」といった課題から、蓄積された設計資産や技術情報が十分に活用されず、意思決定を制約している現状を見てきました。
図研プリサイトは30年以上培ったデータ管理による正規化と10年以上培ったAI技術を融合して、製造業を取り巻く難題の解決を支援します。
■PLMにおけるAI活用方針
構造的アプローチによって部品構成や属性、変更履歴といった整理・定義された情報を、人の記憶や経験に近い「似ているかどうか」や人では行うことが難しい「さまざまなパターン生成」という数学的アプローチによって、過去から蓄積された製品開発におけるQ(品質)、C(コスト)、D(納期、リソースの予実)等の事実を意思決定に活かすための支援を行います。現時点ではAIを「判断を置き換える存在」ではなく、「判断材料にたどり着くための手段」と位置付け、現場の思考プロセスを支援することを重視しています。本リリースは、その方針に基づく第一歩となります。
■新機能(1)：設計資産探索の拡張(AIによる2D類似図面検索機能)
AIが2D図面の特徴を解析し、類似する図面を検索します。
本機能はVisual BOMが長らく提供してきている3Dデータ・品目情報に対する類似検索を補完するものであり、探索対象は2D図面を含む設計資産全体へと拡張されます。
その結果、
・組み合わせ部品や中間Assy
・3D化されていない過去資産
を含めた横断的かつ網羅的な探索が可能となり、構想設計段階や詳細設計初期段階における判断の高度化を実現し、変更発生時も、より適切な内容を選択することが容易になります。
■新機能(2)：ナレッジ活用基盤の高度化(設計・品質・変更情報の統合活用)
PLM上で管理される各種技術情報(不具合、設計検討、変更対応など)に対し、AIを活用したナレッジ活用機能を提供します。
・AIスマート入力
自然文で記載された文章から「事象・原因・対策」などを自動特定し構造化
・チケット管理
トラブル発生から解決に至るまでのやり取りを含めた経緯を記録
・AIによる類似文章検索
文章同士の類似度をAIで判定し、「事象・原因・対策」の類似事例を横断的に探索
これらの機能により、設計・製造・保守に至るまでのBOM、3Dモデル、図面、関連ドキュメントといった成果物を代表とするマスターデータだけでなく、製品に関連する各種技術情報が作りこまれる経緯などのトランザクションデータを蓄積することで、モノづくり全体における判断を高度化するための情報基盤へと昇華させることができます。
また、図面検索機能と組み合わせることで、対象製品に近い過去事例とその背景情報を同時に参照でき、設計段階でのリスク低減や手戻り削減に貢献します。
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/602762/LL_img_602762_2.png
AIスマート入力機能
■新機能(3)：新規部品や組立の自動コストシミュレーション
部材の材質、加工内容などを『部品コストマスタ』として持たせることで、設計がある程度完了した段階で部品のコストシミュレーションが自動的に行われる機能を搭載します。同様に組立に使われる装置、材料、工数などを『組立コストマスタ』として持たせることで、設計がある程度完了した段階で組立のコストシミュレーションが自動的に行われる機能も搭載します。これらの機能を活用することで、実績が無い新規部品を開発する場合でもコスト見積が精緻になり、コスト競争力の高い製品開発を容易に行うことができるようになります。今まで『部品コストマスタ』『組立コストマスタ』に相当する情報を管理していない企業でも、導入することができるように、各マスタのテンプレートも併せて提供いたします。
画像2: https://www.atpress.ne.jp/releases/602762/LL_img_602762_3.png
コストシミュレーション機能
図研プリサイトは今後、モノづくりの現場において、「引き合い段階での早期見積対応」から「製品開発過程の要求内容変更」、「出図」、「リリース後の変更対応」といった製品ライフサイクルのあらゆるタイミングでの判断を高度化するために過去のデータや知見をより効果的に活用できるよう、BOMとAIの融合した機能を段階的に拡張していく予定です。PLMにおけるAI活用を一過性の技術トレンドとしてではなく、製造業の皆様の本質的課題に向き合うための取り組みとして進めてまいります。
なお、本リリースで提供するAI機能は、2026年7月1日～3日に開催される「設計・製造ソリューション展(DMS展)」にて、実機による展示・デモンストレーションを予定しており、設計資産の活用や意思決定の高度化を現場レベルで体験できる機会を提供する予定です。
画像3: https://www.atpress.ne.jp/releases/602762/LL_img_602762_1.png
Visual BOM
■Visual BOMについて
Visual BOMは、組立型製造業の設計成果物である部品表(BOM)に、図面作成ソフト(CAD)を持たない部門でも扱うことができる超軽量な3Dデータ(XVL)を加えて管理する、特許技術を搭載した唯一無二のPLMシステムです。これにより製品開発プロセスにおける、設計とその後工程との正確で迅速なコミュニケーションを実現します。また類似部品の検索、設計変更箇所の比較、部品のコストによる色分けなど、部品表と3Dデータを活用した機能も数多く実装しており、製品開発プロセスの効率化と高度化を実現します。
■図研プリサイトについて
図研プリサイトは、分社以前から30年以上にわたりBOMを中心としたPLMシステムの提供に取り組んできた実績を持ち、モノづくりを強力に支援するPLMソリューション「Visual BOM」、AI実装フルオート型ナレッジ活用ソリューション「Knowledge Explorer」など、製造業向けITソリューションの開発・販売を行っています。
また、製造業におけるAI活用についても10年以上にわたり取り組んでおり、構造的アプローチと数学的アプローチを融合した技術開発を通じて、設計データ資産の価値最大化と意思決定の高度化を支援してきました。
今後も新しい技術を積極的に取り込み、複雑化するモノづくりの課題に真っ先に向き合うソリューションカンパニーであり続けます。
【会社概要】
商号 ： 株式会社図研プリサイト
代表者 ： 代表取締役社長 小田 泰久
所在地 ： 〒224-0032
横浜市都筑区茅ヶ崎中央32-11 図研センター南ビル5F
設立 ： 2016年4月1日
資本金 ： 3億円(株式会社図研100％出資)
事業内容： ・PLMソリューション「Visual BOM」の開発・販売
・ナレッジ活用ソリューション「Knowledge Explorer」の開発・販売
・エレキ・メカ ハイブリッドDRソリューション
「XVL Studio Z」の開発・販売
URL ： https://www.presight.co.jp/
＊本ニュースリリースに記載されている社名、製品名などは、各社の登録商標または商標です。
