「少し変えただけ」に潜む罠を予測。過去の失敗を“普遍的な設計原則”へと昇華させ、手戻りと設計ミスを未然に防ぐ

「既存製品の材質や寸法を少し変更しただけなのに、市場で予期せぬ不具合が発生してしまった」 「過去に別の担当者が経験したはずの失敗が共有されておらず、同じ設計ミスを繰り返している」 「不具合報告書はエクセルで管理しているが、検索性が悪く、新規設計の際に誰も活用できていない」

製品開発や設備設計において、このような「知識の断絶」による手戻りや品質トラブルに頭を悩ませていませんか？ 多くの企業では、不具合が発生した際、その場しのぎの対策と報告書の作成だけで終わってしまい、貴重な「失敗の教訓」が組織の資産として活かされていません。

豊橋設計が提供する「再発防止AIソリューション」は、単なる過去トラブルのキーワード検索システムではありません。30年以上の設計実務で培った知見をもとに、過去の不具合を分析・構造化し、新たな設計に潜むリスクをAIが事前に予測・警告する、真の品質保証システムを構築します。

導入前の課題：なぜ、設計現場は同じ不具合を繰り返すのか？

不具合の多くは、全くの新規設計ではなく、既存の設計に対する「変更（変化点）」から生まれます。制御の変更、材質の変更、使用環境の変更など、一見些細に見える変化が、システム全体に予期せぬ影響（リスク）を及ぼすのです。

一般的なAI開発会社に「過去の不具合データを読み込ませてAIを作ってほしい」と依頼しても、実用的なAIは完成しません。なぜなら、不具合報告書に書かれている「表面的な事象」をいくら記憶させても、設計の「何が変わったから、どういう因果関係で壊れたのか」という本質的なメカニズム（暗黙知）をAIは理解できないからです。

豊橋設計のソリューション：「失敗」を「知恵」に変えるナレッジエンジニアリング

豊橋設計は機械設計のプロ集団です。私たちは、お客様の過去の不具合データを「システム」「ハード」「データ」の多角的な観点から深く分析し、AIが理解・推論できる形に再構築します。

• STEP1：普遍的な「設計原則」の抽出とナレッジカード化
  過去の個別の不具合事象から、「直接的な原因」と「本質的な因果関係」を紐解き、分野を超えて適用できる「普遍的な設計原則」へと抽象化します。これを【事象・原因・教訓・設計原則・適用ガイドライン】の形に整理した「ナレッジカード」として体系化します。
• STEP2：「ユニットの家系図」による変更点の完全なトレーサビリティ
  「どの部品が、いつ、どのような意図で変更されてきたのか」という設計の歴史を「ユニットの家系図」として可視化します。これにより、新規設計時の「差分（変化点）」がシステム上で瞬時に抽出できるようになります。
• STEP3：「抽象FTA」とAIを用いた変化点リスク予測
  新規設計を行う際、設計者が「変更点（変化点）」を入力すると、AIが「ユニットの家系図」と「ナレッジカード」を照合。抽象FTA（故障の木解析）のロジックを用いて、「この材質変更は、過去の事例から推測すると、〇〇の部分に応力集中を引き起こすリスクがある」といった具体的な不具合シナリオを予測し、設計者に自問と対策を促します。

導入後の成果と展望：品質の安定化と、生きた技術の伝承

この再発防止AIの仕組みが構築されることで、設計部門の「品質保証体制」は劇的に進化します。

• 「変更」に対する不安の払拭と手戻りの激減
  変化点に対するリスクが事前に可視化されるため、設計・試作段階での手戻りが激減し、開発リードタイムの大幅な短縮とコスト削減が実現します。
• 若手設計者への「生きた技術伝承」
  ベテランの頭の中にしかなかった「ここを変えると危ない」という暗黙知がシステムから的確にサジェストされるため、若手設計者でもベテラン同等の視点でリスク回避が可能になります。
• 「失敗」が企業の強力な競争力（資産）へ
  過去の痛ましい不具合経験が、二度と同じ過ちを繰り返さないための「普遍的な設計原則」として蓄積され、使えば使うほど企業の設計品質を高める強力な知恵袋となります。

過去の不具合情報を単なる「記録」として眠らせておくのは、経営にとって大きな損失です。 「変化点に強い設計体制」を構築し、設計部門の品質とスピードを両立させたい企業様は、設計のリアルを知り尽くした豊橋設計へぜひ一度ご相談ください。