製造業における設計ノウハウの蓄積は、非構造データの取り扱いが難しかったり、ドキュメント作成にエンジニアが多くの時間を費やしたり、記載内容が人によってばらつきがあるなどの問題を抱えていた。
また、溜めただけのデータからLLMやRAG（検索拡張生成）を使って回答を得ようとしても、非構造データが扱えず「精度が低い」「望んだ結果が得られない」という課題があった。
こうした中、ギリア株式会社は、複数形式のデータを統合的に処理するマルチモーダルLLMを用い、非構造データを含む設計に関わる文書やシミュレーションデータ、画像データなどをナレッジとして蓄積し、統合管理を行うプラットフォーム「GHELIA AutoDeck（ギリア オートデッキ）」の提供を開始すると発表した。
「GHELIA AutoDeck」は、3Dモデルやシミュレーションデータ、画像などの非構造データをマルチモーダルLLMで読み込み、説明文を生成するものだ。
例えば、CAEデータではシミュレーション結果の画像に加え、解析諸元や境界条件、解析ログなどの補足情報を読み込ませることで、そのCAEデータが保持する「目的」「観察事実」「議論・考察」「結論」「次のアクション」を自然文で生成し、解釈性を付与する。
また、回答（アウトプット）だけでなく、蓄積（インプット）の前処理の段階でマルチモーダルLLMを用いることで、幅広いデータを解釈し、企業が持つ暗黙知を形式知に変換して体系化する。
これにより、設計の意図や解析の背景、また不採用となった設計に含まれる知見も蓄積し、製品開発の関係者で共有、継承すべき知識や知恵もナレッジに変えることが可能だ。
具体的には、「熱変形で大きかった解析結果は？」といったテキストでの質問や、「この部品に似た形状の過去解析」といったCAD形状での検索に加え、双方を組み合わせたマルチモーダル検索ができる。
今後ギリアは、「GHELIA AutoDeck」の提供を通じて、製造業の生産プロセスにおける製品ライフサイクルの最適化を進めると共に、自律的な学習組織の形成による知識資本の向上や企業価値の最大化を目指すとしている。
また、生産活動で生まれたナレッジを蓄積・活用し、設計から製造、検査、保守といった各プロセスで用いられるツールの繋がりを維持し、最適なかたちでデータを活用できる「デジタルスレッド」を実現する方針だ。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
