[事例ニュース]

2025年8月7日(木)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　三桜(さんおう)工業は、茨城県古河市に本社を置き、ブレーキチューブなど自動車部品の開発・製造を行うメーカーである。今回、設計レビュープロセスのDRBFM（故障モードに基づく設計レビュー、注1）をAIエージェントで自動化するPoC（概念実証）に取り組んだ。

注1：DRBFM（Design Review Based on Failure Mode：故障モードに基づく設計レビュー）は、トヨタ自動車が開発した設計レビューの手法。製品開発における変更点や変化点に着目し、潜在的な問題を未然に防ぐことを目的としている。変更点や変化点を洗い出し、それらが引き起こす可能性のある故障モードを予測して対策を検討することで、製品の品質向上を図る。

図1：三桜工業がPoCで導入したDRBFM生成AIエージェントの業務削減効果（出典：Spark+）

　AIエージェントを、東京大学松尾研究室発スタートアップのSpark+と共同で開発した。過去の非構造化データを参照し、設計リスクを抽出して提示する。PoCの結果、これまでDRBFMの一部フローにかかっていた数十時間を95%短縮することに成功している（図1）。

　三桜工業は別の取り組みとして、全社向けデータ分析/活用AIエージェントの開発にも取り組む。RAG（検索拡張生成）構成により、Excelなどで蓄積した構造化データと図表を含む非構造化データを、生成AIを介して取得・参照・検索し洞察を得る。

　これまでの検証で、間接部門における資料作成工数が課題であることが判明。生成AIを適用することで、業務の効率を上げると共に意思決定に生かしていく。