エンジニアリングに変革をもたらすVector AI

AIは業務の効率化を促進します。しかし、複雑で安全性が重視される環境では、スピードだけでは十分ではありません。AIが生成する結果に必要なコンテキストが不足していたり、ツールが分断されていたり、結果の追跡や再現が難しいケースがあります。また、一見もっともらしく見えても、検証できない、あるいは誤った結果が生成されることもあります。

だからこそ、ベクターはエンジニアリングに特化したAIというアプローチを採用しています。エンジニアリングのコンテキストを理解し、既存のプロセスに適合しながら、あらゆるステップで結果のトレーサビリティを確保し、人による管理を可能にします。

Vector AIは、要件、アーキテクチャ、制約条件（PREEvisionから取得した情報など）が利用可能で、テスト設計、実行、分析のためのツールチェーンと接続された、管理されたエンジニアリング環境で動作します。

トレーサビリティ、レビュー可能性、コンプライアンスなどのガバナンス原則が適用され、人による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を確保します。

ワークフローは、たとえば「要件に基づいてテストを作成し、実行して」といった自然言語による指示から開始します。

会話型インターフェイスに入力された指示をもとに、意図の認識、コンテキストの取得、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開始されます。

AIエージェントはコンテキストに沿ってリクエストを解釈し、構造化されたエンジニアリングタスクに分解して、ツールチェーン全体の実行をオーケストレーションします。

再利用可能なスキルによって、コンテキスト分析、テスト生成、実行環境の設定、結果評価を行い、一貫性を保ちながらエンジニアリング業務に沿った形で処理します。

実行には、PREEvision、vTESTstudio、CANoe、vVIRTUALtargetなどの統合ツールを使用します。各ツールがコンテキストの取得、テストの生成・実行、結果分析を行い、トレーサビリティを確保したツール統合型のワークフローを実現します。

さらに、レポート、チケット管理、通知サービスなどの外部システムをワークフローから起動し、エンドツーエンドのプロセス統合へ拡張することもできます。

これにより、リクエストから実行、分析、フォローアップまでをつなぐ一連のワークフローを構築できます。すべてのステップでトレースおよびレビューが可能で、実際のエンジニアリングやコンプライアンスの要件に沿ったプロセスを維持できます。