はじめに

　　PLMは部分最適PLMが多いですが、弊社生成AIツール”GPB”

　　を使ってAACDXPLMの全体最適を図ります。

　　例えば、量産品の品番を指定して、商品企画、CAD設計、部品

　　調達、生産技術、物流、販売、保守、再利用・廃棄の面で問題

　　が潜んでないか等の全体を俯瞰した設計について回答を判断

　　して潜在している問題点を早期に発見して、部品調達以降の後

　　工程の問題点をフロントローディングして設計にフィードバックす

　　るという流れを実現します。

　　ここでは、今後幅広い情報が必要になりますが、製造業の生成

　　AI活用について展開して参ります。

先ずは、AACDX概念図です。

次にGPB概念図です。

ここでGPBの実行例を示します。

　　現在PDMの情報を事前学習させており、BOMツリーは含んでい

　　ませんが、その状態ですと、GPBの実行結果は以下のようにな

　　りました。

　　質問には

　　　　AACPART001のBOMツリーはCAD設計、調達、生産技術の

　　　　面で問題ないですか？

　　とし、以下は３つのLLMの回答です。

　　空欄部分はLLMの名前（バージョン含む）です。

　　現在の学習データにはPDMの情報は入っていますが、BOMツリ

　　ーの情報が入っていないので、質問に対する回答はいずれも見

　　当たらないと言っています。

この後、質問の回答に必要な社内情報を追加で学習させます。

既存システムに足りない場合は、そもそも既存システムの設計ミス

である場合もあるので、既存システムの見直しも検討します。