自動車メーカーの知識資産を、
AIが活用できる状態にする
車載組み込みソフトウェア・制御プログラムの解析から、品質不具合・リコール対応の高速化まで。 Jiteraは自動車・輸送機器メーカーが抱える「AIに渡せない情報」を、 設計ノウハウ・現場知識ごと正しくコンテキスト化します。
Jiteraの概要動画（約30秒）
※ 動画URL未定
CHALLENGES
自動車・輸送機器メーカーが直面する3つの課題と、
Jiteraの解決アプローチ
レガシー制御資産を読み解くAIで、自動車メーカーのDXが動き出す。Jiteraは自動車・輸送機器メーカーの設計資産・業務ノウハウ・規格要件を理解し、CIO/CDIOが推進できるAI Ready基盤を構築します。
※当社実績につき、案件により異なります。
1レガシー制御資産
制御プログラムのブラックボックス化が、次世代モビリティ対応の足かせになっている
長期改修された制御プログラムが複雑化し、標準アーキテクチャと独自実装の境界が不明瞭に。有識者の退職で制御意図・例外処理の根拠が失われ、設計書と実装の乖離が拡大している。
設計書草案作成工数削減
車載組み込みソフトウェア・制御プログラムをAIが自動解析し、設計書草案を自動生成。担当技術者が即座に参照・補正できる状態に。
2機能安全・サイバーセキュリティ対応
機能安全規格・サイバーセキュリティ法規への対応工数が、開発リソースを圧迫している
安全要求のトレーサビリティ管理、脅威分析・対策確認の証跡整備が煩雑化。監査・アセスメント前の証跡収集に工数が集中し、本来の開発業務を圧迫している。
機能安全・セキュリティ対応工数削減
機能安全・サイバーセキュリティの証跡整備・トレーサビリティ管理をAIが支援し、監査対応コストを構造的に削減。
3品質・ナレッジ継承
熟練技術者の暗黙知が失われ、品質不具合対応が属人化している
市場不具合・製造履歴・設計変更が分散し、類似事例の検索が担当者の経験に依存。生産技術・設計思想の暗黙知が退職・異動で失われ、若手への継承が困難になっている。
ベテラン技術者の暗黙知をAIで継承
市場不具合・製造履歴・設計変更をAIが横断整理し、類似事例の検索と初動対応を高速化。暗黙知を組織コンテキストとして蓄積。
DEMO VIDEO
Jiteraを3分で理解する
AIコンテキストプラットフォームの仕組みと自動車・輸送機器メーカーでの活用イメージをご覧ください。
自動車・輸送機器メーカー向けデモ動画（約60秒）
※ 動画URL未定
USE CASES
自動車・輸送機器メーカーでのJitera活用ユースケース
開発AIと業務AIの2軸で、自動車・輸送機器メーカー固有の課題を解決します。
車載組み込みソフトウェア・制御プログラムの現行仕様理解と設計書草案作成支援
BEFORE
- 長期改修された制御プログラムが複雑化・大規模化
- 標準アーキテクチャと独自実装の境界・依存関係が不明瞭
- 設計書と実装の乖離により現行仕様の確認に時間
- 有識者の退職で制御意図や例外処理の根拠が喪失
AFTER
- 特許取得済みの技術でソースコードから設計書草案を自動生成
- 依存関係・処理フロー・設計書のレビュー用草案を作成
- 担当技術者の補正結果を設計文書へ継続的に反映
- 設計書草案作成工数を大幅削減し、内製チームが即座に参照可能
AIが処理ステップを支援
制御プログラムインポート
制御コード・構成ファイル
AIによる自動解析
構造・依存関係・処理フロー
設計書草案自動生成
レビュー用草案の提示
技術者レビュー・補正
修正・承認・知識蓄積
設計書草案作成工数 大幅削減
次世代モビリティ（コネクテッド・自動運転等）機能開発における変更影響候補・統合確認支援
BEFORE
- コネクテッド・自動運転・電動化で機能が急増し依存が複雑化
- 車載器・クラウド・センサー間の通信仕様変更の影響確認が部門別に分断
- 派生車種・地域仕様への横展開で確認漏れが発生しやすい
AFTER
- 関連箇所・ソフトウェアコンポーネント・API・信号の影響候補をAIが整理
- 派生車種・地域仕様を含む影響候補と試験観点草案を作成
- 各チームが原資料を参照してレビュー対象を確認できる状態に
AIが処理ステップを支援
変更仕様インポート
要求・コード・通信仕様
影響範囲候補整理
ソフトウェアコンポーネント・API・信号の関連箇所
試験観点草案作成
派生車種・地域仕様含む
チームレビュー
原資料と照合・確認
変更影響調査工数削減
機能安全規格関連の安全要求トレーサビリティ資料整備支援
BEFORE
- 安全目標からソフト要求・実装・テストへの追跡が煩雑
- 安全分析、設計書、レビュー記録が複数環境に分散
- 変更時に安全関連成果物の更新漏れを確認しにくい
- 監査・アセスメント前の証跡収集に負荷が集中
AFTER
- 登録された安全計画・リスク分析・要求・設計を参照し要求リンク候補を整理
- 不足確認候補・レビュー観点・証跡一覧草案を自動作成
- 機能安全担当と開発チームが原資料を確認して補正
AIが処理ステップを支援
安全計画・リスク分析インポート
要求・設計・試験証跡
リンク候補整理
要求〜実装〜試験の追跡
証跡一覧草案作成
不足確認候補・観点整理
担当者レビュー・補正
原資料と照合・確認
証跡整備工数削減
サイバーセキュリティ法規関連の脅威・実装確認資料整理支援
BEFORE
- 車内ネットワーク・外部通信・クラウドの攻撃面が拡大
- 脅威分析・設計対策・実装・検証結果の関係が追いにくい
- 脆弱性情報や仕様変更の影響調査に専門家工数が集中
- サプライヤーをまたぐ対策状況・責任分界の確認が煩雑
AFTER
- 最新版脅威分析・構成・脆弱性情報を参照し関連箇所の候補を整理
- 脅威分析更新候補・確認質問・試験観点草案を作成
- メーカー・サプライヤー間の確認事項を根拠資料と併記
AIが処理ステップを支援
脅威分析・構成インポート
脆弱性情報・設計対策
対策確認候補整理
関連箇所・責任分界
脅威分析更新草案作成
試験観点・確認質問
メーカー・サプライヤーレビュー
根拠資料と照合・確認
対策確認工数削減
サプライチェーン（部品メーカー各社）をまたぐ設計変更の差分・合意確認支援
BEFORE
- OEM・サプライチェーン（部品メーカー各社）で設計情報の形式・粒度が異なる
- 仕様改訂・Q&A・課題票がメールや個別基盤に分散
- 下位部品・ソフト・試験への変更伝播を追いにくい
- 責任分界や設計前提の認識差が後工程で顕在化
AFTER
- 登録範囲から版間差分・関連箇所・影響候補を整理
- 未合意候補・質問票・回答案・レビュー要約の草案を作成
- 各社が正式な承認経路で原資料と草案を確認
AIが処理ステップを支援
仕様書・変更票インポート
OEM〜サプライチェーンの設計情報
版間差分候補整理
影響箇所・責任分界
質問票・回答案草案作成
未合意候補・レビュー要約
各社レビュー・承認
正式承認経路で確認
合意準備工数削減
品質不具合・リコール対応に向けた類似事例検索と原因仮説整理支援
BEFORE
- 市場不具合・故障診断・製造履歴・設計変更が分散
- 類似事象・過去対策の検索が担当者の経験に依存
- 車種・部品・ロット・工場・サプライヤー横断分析が煩雑
- 初動報告と原因調査の資料作成に時間を要する
AFTER
- 市場・故障コード（エラーログ）・製造・設計等から類似事例・共通条件をAIが整理
- 変更点・原因仮説・追加確認項目・報告書草案を自動作成
- 設計・製造・品質担当が原データと実機で検証できる状態に
- 類似事例検索・報告準備工数を大幅削減
AIが処理ステップを支援
不具合情報収集
市場・故障コード（エラーログ）・製造履歴
類似事例検索・整理
共通条件・過去対策
原因仮説・報告書草案作成
変更点・追加確認項目
担当者検証・承認
原データ・実機で確認
初動対応工数 大幅削減
生産技術・工程設計ノウハウの整理・継承支援
BEFORE
- 設備条件・治具調整・工程能力の判断が熟練者に依存
- 不良対策・立上げ知見が日報・帳票・個人メモに分散
- 新ライン・新車種立上げで過去の教訓を再利用しにくい
- 退職・異動により現場固有の勘所が失われる
AFTER
- 工程設計書・設備仕様・日報等を参照し判断基準・例外条件を整理
- 類似工程の注意点・確認項目・教育資料草案を作成
- 生産技術者の補正を蓄積し、改善知見を再利用可能に
AIが処理ステップを支援
工程設計書インポート
設備仕様・日報・帳票
判断基準整理
例外条件・勘所の抽出
教育資料草案作成
類似工程の注意点・確認項目
技術者補正・蓄積
知見の継続的再利用
ノウハウ継承・工数削減
熟練技術者の設計思想・判断根拠の整理・継承支援
BEFORE
- 要求の背景・設計トレードオフ・失敗知見が暗黙知化
- 正式設計書に「なぜその設計か」が残っていない
- 退職後に例外仕様や過去判断の確認が困難
- 若手が同じ検討を繰り返し、レビューが有識者へ集中
AFTER
- 設計レビュー・議事録・課題票等を参照し不足背景の確認項目を整理
- 設計意図候補・根拠・代替案・注意点の草案を作成
- 本人または技術責任者の確認結果を知識として反映・蓄積
AIが処理ステップを支援
設計レビューインポート
議事録・課題票・設計書
設計意図候補整理
根拠・代替案・注意点
継承資料草案作成
若手向け教育コンテンツ
技術責任者確認・反映
知識として蓄積
暗黙知継承・工数削減
グローバル拠点における設計標準・業務ルール整備支援
BEFORE
- 本社・地域・開発拠点ごとに標準・様式・用語が異なる
- 現地法規・顧客要件による例外が個別運用化
- 最新版や適用範囲の確認に時間がかかる
- 標準改訂の周知・教育・定着度にばらつき
AFTER
- 最新版の標準・地域規程・FAQを参照し拠点別差分・矛盾の確認候補を整理
- 共通標準案・移行課題・教育コンテンツ草案を作成
- 多言語草案を原文・専門用語と照合してレビュー
AIが処理ステップを支援
標準・規程インポート
本社・地域・拠点別
差分・矛盾候補整理
拠点別例外・適用範囲
共通標準案草案作成
教育コンテンツ・多言語
各拠点レビュー
原文・専門用語と照合
標準整備工数削減
SECURITY & COMPLIANCE
自動車・輸送機器メーカーが安心して導入できる、
セキュリティ・コンプライアンス体制
設計情報・制御コード・品質データを外部に出さず、製造業のセキュリティ要件に完全対応します。
特許取得済みの独自技術を搭載（特許第7789284号）
セキュリティ認証
ISO/IEC 27001:2022取得済み。SOC2 Type II報告書受領済み。製造業のセキュリティ審査に対応できる体制を整備。
セルフホスト型提供
自社サーバー内に完全インストール。インターネット非接続環境でも動作。設計情報・制御コードは一切外部に送信されない。
監査ログ完全対応
誰がいつ何にアクセスし、どの権限を変更したかを完全記録。製造業の内部統制・監査要件に対応したログ管理を標準搭載。
コンプライアンス対応
ISO 26262・ISO/SAE 21434等の規格対応をドキュメント化。SSO（SAML 2.0 / OIDC）、二段階認証、IPアドレス制限を標準装備。
GETTING STARTED
導入リスクを最小化する、段階的アプローチ
PoC（概念実証）から全社・グループ展開まで、貴社の状況に合わせて段階的に導入できます。
PoC（概念実証）
約6ヶ月〜
特定業務・特定システムを対象に効果を検証。セキュリティ審査・社内承認を並行して進めます。
パイロット展開
約3〜6ヶ月
特定部門・チームへの展開。ROIを測定しながら、全社展開に向けた体制・ガバナンスを整備します。
全社・グループ展開
全社展開
国内外グループ会社を含めた全社展開。AI推進人材の内製育成と継続的な改善サイクルを確立します。
RESOURCES
自動車・輸送機器メーカーのAI活用を支援する資料
検討フェーズに合わせた資料をご用意しています。
製造業のAI Ready診断：自社の技術資産はAIに渡せる状態か
レガシーシステム・暗黙知・セキュリティ体制を軸に、AI活用の準備状況を診断するチェックリストです。DX担当者・情報システム部門向け。
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