ギャップを埋める：自動化された要件抽出がモデルベースシステムズエンジニアリング（MBSE）を加速する方法
モデルベースの企業へ移行する過程には多くの課題があります。特に、非構造化データの管理や要件のトレーサビリティの確保は大きな課題です。最近開催したウェビナー Accuris Threadのご紹介—エンジニア向け要件特定の自動化 では、要件抽出を自動化することでデジタルトランスフォーメーションを推進し、エンジニアリングのワークフローにおける効率向上とコストのかかるミスの削減をどのように実現できるかを紹介しました。
課題：非構造化データから構造化データへ
長年にわたり、エンジニアは規格を手作業で分解し、重要な要件にマーキングを付け、それをシステムに再入力する作業に多くの時間を費やしてきました。こうした作業は非効率を生み、人為的なミスのリスクも高めます。この手作業のプロセスはプロジェクトの進行を遅らせ、手戻りを増やし、エンジニアリングのライフサイクル全体にわたる真のデジタルスレッドを維持することを難しくします。文書中心の手法からモデルベースシステムズエンジニアリング（MBSE）へ移行することは必要ですが、その実現は容易ではありません。多くの組織では、信頼できるデジタルトレーサビリティと変更管理の仕組みを確立できず、要件がエンジニアリングのワークフロー全体に分散したままになっています。
解決策：Accuris Thread
Accuris Thread は、要件の特定を自動化し、重要な情報を整理して抽出できる効率的な仕組みをエンジニアに提供します。要件データを抽出して製品ライフサイクル管理（PLM）や要件管理システムに連携できる形式で出力することで、初期の要件特定から検証、コンプライアンス対応に至るまで、デジタルスレッドを一貫して維持できるよう支援します。また、自動的な要件抽出、AI による類似性分析、既存のエンジニアリング環境への統合を前提とした要件データのエクスポートといった機能により、Accuris Thread はエンジニアが規格や仕様書と向き合う方法を大きく変えつつあります。
- スピードと効率の向上：エンジニアは、従来数時間かかっていた要件の特定を数秒で行えるようになり、手作業による抽出作業を省くことで90％の時間を節約し、プロジェクトの期間短縮につながります
- 精度の向上：AIによる要件の抽出により、人手作業で起こりがちなミスを減らすことができます。手作業で最初に確認した場合の精度が約70％であるのに対し、Thread を使用すると約90％まで向上し、重要な要件の見落としを防ぐのに役立ちます。
- エクスポートと連携：Accuris Threadは要件データをエクスポートし、PLMや要件管理システムなど既存のエンジニアリングツールに取り込むことで、デジタルスレッド全体でトレーサビリティを維持できるようにします。
- リスク低減とコスト削減：プロセスを効率化することで手戻りを減らし、エンジニアリングのライフサイクル全体を通じてチームの足並みをそろえやすくなります。その結果、コスト削減、トレーサビリティの向上、変更管理の最適化、市場投入までの時間短縮につながります。
パート1を今すぐアクセス＆パート2に登録
要求事項の特定を自動化するための専門的な知見にすぐにアクセスし、Accuris Threadが実際の業務でどのように効率性、精度、協働を向上させるのかをご確認ください。オンデマンドで、ウェビナー「Session 1：Accuris Threadのご紹介 ― エンジニアのための要求事項特定の自動化」の全編をご視聴いただけます。製品担当の専門家が、自動化を活用してエンジニアリング業務のプロセスを効率化する方法について直接解説します。
お申し込みいただくと、ウェビナーシリーズ第2回「Bridging the Gap ― Accuris Threadによる要求事項のシームレスな統合」にも登録されます。この回では、Repsolのゲストスピーカーが、Accuris Threadの導入によってエンジニアリング業務のプロセスがどのように変革されたのか、部門間の連携の課題を解消し、手作業を減らし、チーム間の協働をどのように改善したのかについて、実際の事例を交えて紹介します。
配信日：2025年4月2日
所要時間：30分
時間：太平洋標準時午前10時 / 東部標準時午後1時
