dSPACE、MCPを活用してAIアシスタントを自動車開発の妥当性確認ワークフローに統合

MCP対応ツールにより、要件定義からシミュレーション、ハードウェアによる実行、継続的な改良に至るまで仕様に基づいたワークフローをサポート

パーダーボルン（ドイツ）、2026年7月31日 – dSPACEは、AIアシスタントをdSPACEツールと直接連携させるMCP対応のAIワークフローを発表しました。オープンなモデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づいたこのアプローチにより、エンジニアは、孤立したプロンプトベースのタスクから、連携がとれた仕様に基づいた妥当性確認ワークフローへと移行できるようになります。

現在の自動車開発において、要件管理、仕様策定、シミュレーション、ソフトウェア実装、テストは、管理するツールや環境がそれぞれ異なることが一般的です。MCPは、標準化されたインターフェースを用いてAIアシスタントとdSPACEツールを連携することで、手作業を低減すると同時に、すべてのアクティビティと結果の確認や承認について、エンジニアが完全に管理できるようになります。

MCP対応のdSPACEツールにより、AIアシスタントがエンドトゥエンドのエンジニアリングワークフローを支援します。これらのワークフローには、要件の解釈、仕様の精緻化、ソフトウェア開発の支援、シミュレーションの準備、さらに、VEOS、ConfigurationDesk、Bus Manager、ControlDesk、リアルタイムハードウェアなどのツールに至る妥当性確認作業の最適化が含まれます。また、そこから得られた知見を開発プロセスにフィードバックすることも含まれています。

「AIは、エンジニアリングのワークフローの外側で独立して機能するのではなく、ワークフローそのものを支援することで最大の価値を発揮します。MCP対応のdSPACEツールを使用することで、エンジニアは、要件管理、仕様策定、実装、および妥当性確認までの各工程を、AIが支援するワークフローでシームレスに連携しながら、完全な透明性、トレーサビリティを維持し、エンジニアリングの管理を行うことができます。

これにより、エンジニアリングチームは妥当性確認ワークフローを効率化し、要件から妥当性確認済みの実装へとより効率的に移行できるようになります。」と、dSPACEの製品ポートフォリオ管理担当ディレクター、Jann-Eve Stavesandは述べています。

AIアシスタントをシミュレーション、設定、計測、および検証ツールと連携させることで、MCPを活用したワークフローは、手作業を軽減し、エンジニアリングプロセスを効率化します。エンジニアは、プロセス全体を通じて完全なトレーサビリティを維持しつつ、要件管理や仕様策定から実際のハードウェア上でのソフトウェア妥当性確認へと、より迅速に移行することができます。妥当性確認の結果は開発ワークフローに直接反映させることができ、これにより継続的な改善が可能となり、構想から妥当性確認済みの実装に至るまでのプロセスを高速化させることができます。