既存の課題と新たな解決策
近年、製造業ではCAD（コンピューター支援設計）やCAM（コンピューター支援製造）、CAE（コンピューター支援エンジニアリング）、3Dスキャナ、3Dプリンタ、PLM（製品ライフサイクル管理）などのデジタルツールの導入が進んでいます。しかし、これらのツール間のデータ連携や業務フローの統合が不十分で、多くの業務が依然として個人のスキルに依存（属人化）しているという課題がありました。
データ・デザインが推進する「AIエージェント・インテグレーション」は、この課題に対し、AIエージェントが利用者の指示や業務ルールに基づいて必要な情報を取得・判断し、複数のシステムを横断して処理を実行することで解決を図ります。これにより、製造業務のさらなる高度化と効率化が期待されます。
AIエージェントによる業務連携例
AIエージェントが自律的に連携することで、以下のような業務の自動化が可能になります。
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3Dスキャナで取得したデータを自動でCADデータ化
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CADモデルの変更に応じてCAE解析を自動実行
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解析結果から設計改善案を提案
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NCデータ（数値制御データ）生成および加工準備の自動化
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3Dプリンタ向け造形データの最適化と出力管理
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設計変更履歴や品質データを統合した社内ナレッジの蓄積と検索
「AIエージェント・インテグレーション」の4つの特徴
データ・デザインが取り組む「AIエージェント・インテグレーション」は、単に質問に答えるAIではなく、製造業の業務そのものを理解し、自律的に実行する「考えて動くAI」の実現を目指しています。その主な特徴は以下の通りです。
1. 製造業に特化したAIエージェント設計
汎用的なチャット型AIとは異なり、設計・解析・生産技術・加工・品質検査など、製造業特有の業務プロセスを深く理解したAIエージェントを設計・構築します。CADデータや技術文書、加工条件、品質情報などを活用し、現場業務に密着した支援と高度な意思決定を可能にします。
2. マルチベンダー環境とのシームレスな連携
CAD/CAM/CAE、PLM/PDM、ERP（統合基幹業務システム）、3Dスキャナ、3Dプリンタなど、複数のベンダーが提供する多様なシステムとの連携を支援します。既存の環境を活かした導入が可能なため、大規模なシステム刷新なしにAI活用を開始でき、部門やシステムをまたいだ情報活用を実現します。
3. ノウハウの資産化とAIによる業務自律化
熟練技術者の判断基準や設計・加工・検査ノウハウをAIエージェントへ反映し、組織の知識として蓄積・活用できる仕組みを構築します。複数のAIエージェントが連携して情報収集、文書作成、データ分析、レポート生成などを自律的に実行することで、技術者はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。
4. デジタルスレッド構築と段階的なDX推進
単一業務の自動化から始め、部門横断の業務連携、さらには全社規模のデジタルスレッド（製品の企画から設計、製造、検査、保守まで、ライフサイクル全体のデータと情報を一貫して連携・管理する仕組み）構築へと段階的に展開できます。これにより、情報分断を解消し、品質向上、開発期間短縮、コスト削減を実現します。
セミナーのご案内
本プレスリリースに関連し、AIエージェント活用セミナーが名古屋で開催されます。
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開催日時: 2026年8月19日（水）13:30～16:30
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開催場所: 大名古屋ビルヂング33階（愛知県名古屋市中村区名駅三丁目28番12号）
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定員: 80名
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主催: 株式会社データ・デザイン
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協賛: 日本マイクロソフト株式会社、Hexagon Manufacturing Intelligence
詳細および申し込みは、以下のリンクからご確認ください。