車両仕様書
に基づく評価判定
サプライヤー評価を、
仕様根拠と証跡で
レビューできる状態へ。
OEM仕様書、評価項目シート、サプライヤー提出資料、過去の評価結果、シミュレーションログを照合。車両ごとの実施要否、判定条件、仕様書の該当箇所、確認すべき証跡、不足情報を整理し、評価結果のレビュー品質を高めます。
評価結果は届く。
でも、その判断に至った根拠を追うのに時間がかかる。
車両開発では、車種や搭載機能、制御条件によって評価対象となる項目が変わります。サプライヤーから評価結果が提出されても、OEM側が確認したいのは結果だけではありません。
どの仕様記述を根拠にしたのか、なぜその項目を対象外としたのか、どのログや証跡を確認したのか、追加確認が必要な項目はどこか。これらが評価結果と紐づいていなければ、レビュー、問い合わせ、差し戻しに時間がかかります。
こうした確認を、車種ごと・項目ごとに繰り返していないでしょうか。
Batch Assessment
アセスメント業務を、
AIエージェントと進める時代へ。
人が一件ずつ行っていた評価を、
AIエージェントが根拠をもとに一括実行。
評価結果だけでなく、仕様根拠と証跡まで同じ形式で確認できるのが、Batch AssessmentのAIエージェント。
Batch Assessmentは、車両ごとの評価項目について、登録された仕様書・評価項目・証跡を確認し、AIエージェントが一次整理を行います。判定案に加えて、判定理由、根拠とした仕様記述、確認すべき証跡、不足情報まで項目ごとに提示します。
OEM側の担当者は、サプライヤーの結果をゼロから読み解くのではなく、AIエージェントが整理した結果をレビュー。対象外判断の妥当性確認、不足する証跡の追加依頼、要確認項目の精査に集中できます。
各評価項目に対して、レビューに必要な情報を一覧化。
よくあるご質問
OEM仕様書・評価項目シートで管理された、車種・搭載機能・制御条件ごとに変わる評価項目に対応します。各項目を登録済みの仕様書・証跡と照合し、AIエージェントが一次整理を行います。
いいえ。AIエージェントは判定案・判定理由・仕様根拠・証跡候補・不足情報を整理して提示しますが、最終的な評価判断は、OEM側の担当者が結果をレビューしたうえで行う運用を想定しています。
各項目について、OEM仕様書の該当記述、判定条件、確認すべき証跡（シミュレーションログ・時系列データ・信号値など）を項目ごとに提示します。後から妥当性を追跡できる形で残ります。
はい。車両仕様書、機能要件、評価項目シート、判定基準、提出フォーマットなどの既存資料を登録するだけで、AIエージェントが横断的に参照します。新たに作り直す必要はありません。
車種や搭載条件により対象外となる項目は「対象外」と、その理由を明示します。実施要否の判断と、その根拠を残せます。