AIによるエンジニアリング分野の理解
Vectorは、システムの構築、検証、運用、更新の方法を定義するワークフローの真っ只中で、真のエンジニアリングの進歩をもたらす分野にAIを活用しています。
ドメインの専門知識、エンジニアリングデータ、そしてVectorのツールを組み合わせることで、AIは開発環境の不可欠な要素となり、専門知識を測定可能かつ制御可能な成果へと変えます。
なぜエンジニアリングには、これまでとは異なる種類のAIが必要とされるのか
AIは業務の効率化を促進します。しかし、複雑で安全性が極めて重要な環境においては、スピードだけでは不十分です。結果に文脈が欠けていたり、ツールがばらばらだったり、成果を追跡・再現するのが困難だったりすることが、あまりにも多く見られます。
場合によっては、出力結果は一見妥当に見えても検証できない、あるいはそもそも誤っていることもあります。だからこそ、ベクターは異なるアプローチを採用しています。私たちはエンジニアリングに特化したAIを構築しています。そのため、AIはお客様の文脈を理解し、プロセスにシームレスに統合され、あらゆる段階で結果の追跡可能性を確保しつつ、人間のコントロール下に置くことが可能です。
実際のエンジニアリング環境で機能するAI
Vector AIは、専門知識、データ、ツールを1つのコントロールされた効果的なシステムに統合し、エンジニアリングのワークフローに直接インテリジェンスをもたらします。複雑で安全性が極めて重要な環境向けに設計されており、AIが孤立した自動化ではなく、実際のエンジニアリング業務を確実に支援することを保証します。
実践で得られるもの
- AIを活用した解析と探索による迅速な意思決定
- 使い慣れたツールでのガイド付き自動化により、手作業の負担を軽減
- 結果の確認と検証が可能な、信頼性の高い成果
- ベンダーロックインのない完全な柔軟性
コントロールと信頼性を維持する仕組み
- コンプライアンスとガバナンスを支える、透明性が高く追跡可能な結果
- 「ヒューマン・イン・ザ・ループ」および「ヒューマン・オン・ザ・ループ」の運用モデル
- エンジニアリングワークフロー内でのAI生成出力の継続的な検証
- 既存のツールや開発環境への拡張性の高い統合
ベクターによるAIの活用方法
ベクターは、実際のエンジニアリング環境において確実に機能するよう、4つの原則に基づいてAIを適用しています。
専門分野
35年以上にわたる組み込み分野の専門知識を持つベクターは、組み込み技術、データ、およびワークフローを深く理解しており、それが実用的かつ効果的なAIを活用したソリューションの基盤となっています。
建築の主権
個々のMCPツールからターンキーソリューションに至るまで、モジュール式で自由に組み合わせ可能なアプローチにより、完全な柔軟性が確保され、相互運用性が維持されるとともに、LLMに依存しないアーキテクチャによってベンダーロックインを回避できます。
ワークフローのガバナンス
AIは、可観測性と検証可能性、HITL／HOTLの原則への準拠、そして厳密な主体的フィードバックループ内でのAI生成結果の継続的な検証を通じて、コントロールされ、信頼性の高い状態を維持しています。
業務効率
ベクターは、各ワークフローに最適なAI機能を搭載し、ソリューションまでのスピードと成果に対するコストの両方を最適化することで、お客様が的を絞った効率的な方法でAIを導入できるよう支援します。
エンジニアリングの文脈からインテリジェントなワークフローへ
Vector AIは、エンジニアリングの文脈と実行を接続し、実際の開発環境においてAIが有用であると同時に、適切にコントロールされることを保証します。
文脈を分かりやすくする
Vectorは、AIが実際のエンジニアリング環境を理解し、その中で行動できるようにします。標準やプロジェクトの背景といったエンジニアリング知識は、検索強化生成（RAG）を通じて利用可能になります。
ツールの機能は、MCPおよび関連インターフェイスを通じてAIに提供されるため、LLMベースのシステムを通じてVectorの機能を安全に利用できるようになります。ワークフロー層により、モデル、フレームワーク、アーキテクチャの選択の自由度を維持しつつ、お客様固有の環境全体にわたるオーケストレーションが可能になります。
ワークフローにAIを組み込む
ベクターは、エンジニアリングの現場にAIを直接組み込んでいます。AIは、アシスタント、ガイド付き操作、組み込みサポートを通じて、ベクターのツールに統合されています。
エンジニアは、コマンドラインインターフェイス、スクリプト、IDEとの統合、ウィザード、統合アシスタントなど、慣れ親しんだ環境の中でAIを使用できます。
制御付き実行を有効にする
閉ループ検証により、AIがシステムの探索、変更、検証を行う一方で、人間が監督、レビュー、承認を行うことで、結果の信頼性を確保します。
これにより、AIは定義された範囲内で動作し、結果の透明性と追跡可能性が確保されるとともに、実際のエンジニアリング要件に沿ったものとなることが保証されます。
確実な成果を実現する
その結果、AIがシステム全体にわたる実行、検証、解析をサポートする、連携されたワークフローが実現します。
すべてのステップは追跡可能かつ検証可能であり、エンジニアリングおよびコンプライアンス要件に準拠しているため、コントロールを損なうことなく、より迅速な進捗を実現できます。
Vector AIが具体的な成果をもたらす分野
Vector AIは、Software-Defined System（SDS）において最も価値が求められる場面で価値を作成し、チームがコントロールを失うことなく、より迅速に業務を進めることを可能にします。
- 安全性やコンプライアンスを損なうことなく、開発と検証を迅速化することで、リリースサイクルを短縮します
- エンジニアリングがコントロールを行い続け、AIが実行を支援する一方で、意思決定に対する説明責任は維持されます
- 結果の追跡、確認、検証が可能であり、信頼性の高い成果が得られます
- ベンダーロックインに陥ることなく、お客様のアーキテクチャに適応するモジュール式の統合により、選択の自由を確保します
- 設計段階からデータ主権を確保し、お客様のデータが常にコントロール下にあることを保証します
Vector AIは、お客様独自のオーケストレーションのためのAI対応ビルディングブロックから、ワークフローに直接組み込まれた機能に至るまで、お客様の戦略に合わせた形で活用いただけます。
これにより、個別のユースケースから完全に統合された統合開発環境に至るまで、段階的にAIを拡張することが可能になります。
実際のエンジニアリングワークフローにおけるAIの仕組み
文脈
Vector AIは、要件、アーキテクチャ、および制約条件（PREEvisionなど）が利用可能であり、テストの設計、実行、解析を行うツールチェーンと接続している、管理されたエンジニアリング環境内で運用されています。
トレーサビリティ、レビュー可能性、コンプライアンスといったガバナンスの原則が徹底されており、人間の監督を通じて、実際のエンジニアリングプロセスとの整合性が確保されています。
リクエスト
ワークフローは、会話型インターフェイスを通じて入力された「要件に対するテストを作成し、実行してください」といった自然言語のリクエストによって開始されます。
このリクエストにより、インテントの認識、コンテキストの取得、および必要なワークフローステップのオーケストレーションがトリガー済みです。
AIを活用した実行
AIエージェントは、リクエストを文脈に沿って解釈し、それを構造化されたエンジニアリングタスクに分解し、ツールチェーン全体にわたる実行を調整します。
再利用可能なスキルには、コンテキスト解析、テスト生成、実行セットアップ、結果評価が含まれており、一貫性があり、エンジニアリングに即した実行を保証します。
実行は、PREEvision、vTESTstudio、CANoe、vVIRTUALtargetなどの統合ツールを通じて行われます。これらのツールは、コンテキストを取得し、テストを生成し、実行し、追跡可能かつツールと統合された方法で結果を解析します。
また、このワークフローは、レポート作成、チケット発行、通知サービスなどの外部システムをトリガーすることも可能であり、実行範囲をエンドツーエンドのプロセス統合へと拡張します。
その結果、リクエストから実行、解析、フォローアップに至るまで、一貫性のあるワークフローが実現されます。すべてのステップは追跡可能かつレビュー可能であり、実際のエンジニアリング要件やコンプライアンス要件に沿ったものとなります。
AIの実際の使用事例
