AIを活用するものです。本機能では、新たに設計検討などを実施する際、AIがiQUAVISに蓄積された過去の設計データをあらかじめ学習し、関連性の高い設計データを入力候補としてユーザーに提案・入力支援を行います。従来のあいまい検索技術では実現できなかった、設計者間の表記ゆれや、文章の意味、文脈を考慮し、高度な設計提案を実現します。過去に設計を行ったベテラン設計者の知見を見つけ出し、活用することで、効率的な設計検討や設計考慮漏れ防止などの設計品質の向上が期待できます。想定される利用シーン例:FMEA(故障モード影響解析)FMEAにおけるナレッジ検索のイメージ不具合の未然防止を目的にFMEAを実施する際、設計者は自らの知識や経験、調査結果などに基づき、部品や機能ごとに故障モードや要因、対策を検討します。ベテラン設計者の場合、これまでの経験や勘をもとに様々な検討ができますが、経験の浅い設計者の場合、同レベルでの検討は困難です。本機能は、設計対象の部品や機能と類似する過去データを検索し、類似度が高い順にその故障モードや要因、対策を設計候補として一覧表示し、最も適した内容を設計書に反映することができます。自動車や精密機器など複雑なシステム製品の設計における課題解決手法の1つとして、日本では、各技術分野の専門家が一堂に会し、すり合わせを行う「大部屋開発」のスタイルが多くの企業で採用されています。昨今の新型コロナウィルスの感染拡大に伴い、対面での協業が困難になる中、大部屋開発に匹敵する開発生産性をリモートワーク環境においても実現することが急務となっています。GmbHは、製品開発業務のリモート化・分業化が進むドイツの製造業向けに、モデルベースシステムズエンジニアリング(MBSE)を支援するiQUAVISの提供ならびに機能強化に取り組んでいます。TeamsとiQUAVISをシームレスに連携するもので、リモート環境下においても、複数の技術者がiQUAVIS上の同じ情報を見ながら共同で検討や作業を行うことができ、さらには関連する情報の共有・蓄積も可能とします。Teams上でチャットを開始することが可能。Teams上のチャットに自動で蓄積。東京都港区港南2-17-12024年1月1日に(株)電通国際情報サービス(ISID)は、(株)電通総研へ商号変更しました。一部コンテンツには発表当時の旧社名を含む場合がございます。