MBSEと生成AI（LLM）活用によるe-Axleシステム開発の効率化（第2報）
Improving e-Axle System Development Efficiency through MBSE and Generative AI (LLM) (Part II)
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20266215
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.137-26
- 掲載ページ
- 1-4(Total 4 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 平野 拓朗, 2) 勝城 勝, 3) 川島 一訓, 4) 河住 拓郎, 5) 片桐 大輝, 6) 森長 誠, 7) 西村 元一 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Takurou Hirano, 2) Masaru Katsuki, 3) Kazunori Kawashima, 4) Takurou Kawasumi, 5) Daiki Katagiri, 6) Makoto Morinaga, 7) Motokazu Nishimura |
| 勤務先 | 1) ジヤトコ, 2) ジヤトコ, 3) ジヤトコ, 4) ジヤトコ, 5) ストックマーク, 6) ストックマーク, 7) ストックマーク |
| 勤務先（英） | 1) JATCO, 2) JATCO, 3) JATCO, 4) JATCO, 5) Stockmark, 6) Stockmark, 7) Stockmark |
| 抄録 | 既報では，MBSEモデルのナレッジグラフ化と生成AI活用によるe-Axle開発効率化を報告した．一方，ナレッジグラフの維持管理には継続的な更新が課題となる．本講演では，技術報告資料等の非構造化ドキュメントから，AIが情報構造を自動抽出し，グラフを継続的に更新する手法と実践例について報告する． |
| 抄録（英） | In our previous report, we presented the efficiency improvement of e-Axle development by converting MBSE models into knowledge graphs and utilizing generative AI. However, a remaining challenge in maintaining the knowledge graph is the need for continuous updates. In this presentation, we propose a methodology and provide practical examples of continuously updating the graph by using AI to automatically extract information structures from unstructured documents, such as technical reports. 翻訳 |
