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【要約】三菱電機が開発に「RAG」を使う理由とは? 生成AIプロジェクトの舞台裏 — Tech Target Japan

【要約】
こちらの記事は『三菱電機が開発に「RAG」を使う理由とは? 生成AIプロジェクトの舞台裏』の要約です。三菱電機は2024年、組み込みソフトウェア開発の効率化を目指し、生成AIの活用を開始しました。当初は「ソースコードの自動生成」を目指していましたが、現場の課題を分析し、「何を生成AIに置き換えるか」という視点でユースケースを検討する発想の転換を行いました。


背景と課題

ソフトウェア開発規模の拡大

  • IoTの普及などにより、製造業のソフトウェア開発規模が拡大。
  • 開発現場では以下の課題が顕在化していました:
    • 人材不足:スキルを備えた開発者が不足。
    • 属人化:長期間使用されたレガシーシステムに依存。

従来の改善活動

  • 2000年代から以下の改善活動を実施:
    • **SPL(ソフトウェアプロダクトライン)**での効率化。
    • CI/CDの導入によるテスト自動化。
  • 課題:製作所ごとに改善進度が異なり、統一的な改善が進まない状況。

生成AI導入の契機

  • 生成AIの台頭を受けて、全社的に開発スキルを底上げできる可能性に着目。
  • 情報漏洩のリスクが懸念されたが、本社がセキュリティ確保済みの実験環境を提供。
  • 製作所側からも生成AI活用への積極的な要望が寄せられる。

プロジェクトの進め方

発想の転換

  • 当初の考え方:「生成AIで何ができるか」を模索。
  • AWSの助言:「生成AIに置き換え可能な部分はどこか」を特定するアプローチに転換。
  • 現場ヒアリング:作業時間や手戻り状況を可視化し、効率化の優先順位を整理。

AWSとの連携

  • Amazon Bedrockを活用。
    • ユースケースごとに最適なLLMを選定・切り替え可能。
    • 生成AI専門家の支援を受けられる点が決め手。

ユースケース選定

  1. 作業プロセスの可視化を実施。
  2. 以下の観点から優先順位を検討:
    • 効率化のインパクト。
    • 実現可能性。
  3. 最終的に「ソフトウェア改修の影響範囲特定」をユースケースとして採用。

具体的な取り組み内容

従来のプロセス

  • ソフトウェア改修依頼を受けた際、人手で以下を実施:
    • 仕様書の確認。
    • 修正対象ソフトウェアの列挙。
    • ソースコードの確認。
    • 改修の影響範囲特定。

生成AIを用いた改善

  • 開発者が変更要求を入力すると、以下を自動化:
    • 影響のある設計書と該当箇所をリストアップ。
  • 使用技術:
    • LLM:Anthropicの「Claude 2.1」。
    • RAG:設計書のテキストデータを検索し、LLMの知識を補強。

効果

  • 作業時間を大幅短縮。
  • 作業手戻りを削減。

三菱電機は生成AIの可能性を積極的に模索し、効率化とセキュリティの両立を図る新しいアプローチを実現しています。

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