非ITエンジニアが月10万円から始動、SUBARUに学ぶ生成AIとマルチエージェントの現場内製化

より具体化する設計業務効率化のイメージ

　SUBARUでは、他にも業務特化型エージェントと汎用型エージェントを組み合わせた、新たな仕組みを構築している。業務特化型エージェントは、「文書検索」「E-BOM（Engineering BOM）関連」「CAE解析関連」など、各領域でさまざまなタスクを担う。製造業で使われる部品表の中でも、E-BOMは設計部門が作成する製品の機能・構造を示すもので、製品開発の基盤となる非常に重要な情報である。たとえば、自動車という製品は、「エンジン」「トランスミッション」「車体」などで分類し、エンジンは「ピストン」「クランクシャフト」「シリンダーブロック」など、さらに細分化して整理するような形だ。

　設計者は、ある車種の仕様にどんなピストンが使われ、どのような経緯で指定されたのかをすぐに把握したいが、検索や比較には時間がかかってしまう。加えて、そもそも社内のE-BOMツールを見つけにくく、ツール特有の検索条件設定や表示方法の選択でつまずくこともある。そして、結果が得られたとしても、Excelにコピー&ペーストすると体裁が崩れ、時点間の変更確認も煩雑になるという。このような作業自体が設計業務のボトルネックになっていた。

　そこで、考え出されたのは、GenU上で自動的に必要な情報を調べてくれるエージェントだ。エージェントが部品表の情報を取得し、Excelへ転記した上で比較結果をユーザーに返すような仕組みである。本間氏は、設計・構築において苦心した点として、前述したLLMとコードのバランスを挙げると、「どこにLLMを使い、どこでコードを記述するべきか。自分たちの業務を整理しながら検討した」と話した。

　最終的には、「○○と△△の部品表を取得してください。その後、部品表比較を実行してください」とチャットに入力すると、比較結果がまとまったExcelへのリンクを返すエージェントを構築している。

　このようなAIを組み込んだシステム構築は、今も続いている。講演を締めくくるにあたり、これから同様の仕組みを構築したいと考える非ITエンジニアに向けて、本間氏は「情報収集」「実際に自分で手を動かしてみること」「スモールサクセスを積み重ねること」が重要だとして、実践を勧めた。