古典的な手法でありながら、依然としてその有用性が認められ使われている故障モード影響解析（Failure Mode and Effects Analysis）は、製品や工程で発生しうる潜在的な故障（Failure）を事前に予測し、その故障が及ぼす影響（Effects）を分析してリスクを減らすことで、コスト（Cost）と時間（Time）を節約できる体系的な方法論です。
この特徴から、自動車業界でも各社が独自の手法で活用してきましたが、自動車産業が特定の地域に局限されるのではなく、国際化（Global）へと進むにつれて、国際標準（Global Standard）の必要性が台頭しました。これを受け、米国自動車産業協会（AIAG）とドイツ自動車工業会（VDA）が互いのFMEA分析手法を統合し、2019年に「AIAG-VDA FMEA」として発表しました。
<AIAG-VDA FMEAとは？>
<AIAG-VDA FMEAの公式ハンドブック>
本日は、当社VWAYのAIAG-VDA FMEAとAI技術を活用し、従来の分析の脆弱性をどのように補完しユーザーを支援するのか、そして分析ツールが進むべき未来の方向性についてご紹介します。
1. FMEAの難題：主観的かつ定性的な方法的限界から生じる漏れ（Omission） AIAG-VDA FMEAはグローバル標準化されており、7段階の体系的なプロセスにしっかり従えば結果を導出できます。 しかし、分析に参加するメンバーの経験や主観に基づくため、限界（分析者の忘却、経験不足など）による漏れ（Omission）が発生します。
<分析に参加するクロスファンクショナルチーム（Cross-Functional Team）も見落とす部分が発生し得る>
2. コア対応策：AIによるAIAG-VDA FMEAインテリジェント支援策 VisualProでは、可能な限り漏れなく分析が行えるよう、すべての構成要素と該当要素の機能、故障を定義できるようにサポートしており、全構成要素に対する分析データの入力を支援しています。 それにもかかわらず発生し得る分析者の漏れ（Omission）も、AIのインテリジェントなサポートがあれば発見することができます。例えば、分析に参加したメンバーが機械部品（Mechanical Unit）関連の技術者（Engineer）のみだった場合、電子部品（Electrical Unit）の故障やノイズが漏れる可能性が高くなります。 例えば、分析者が入力した故障以外にも、AIAG-VDA FMEAで定義される5大ノイズ分類に従って故障原因とそのメカニズムを提示し、分析者が見落とした可能性のある故障原因を見つけ出せるよう支援します。
<AIAG-VDA FMEAで定義される5大ノイズ分類>
<Valve Actuatorに対する故障原因を5大ノイズ分類を基準に提案するAI>
<AIのインテリジェント支援で発見した故障原因を追加>
3. セキュリティの脅威に対する懸念がないAI環境の構築：On-Premise & Frontier Models VWAYでは、お客様のデータセキュリティポリシーとニーズに合わせて、2つのAI連携方式をサポートしています。
Frontier Model連携： 最新の高性能AIモデル（GPT-5、Claudeなど）とのAPI連携により、最高のパフォーマンスを提供します。
内部閉域網（On-Premise）構築： データ流出に敏感な分野（国防、自動車、航空など）のお客様向けに、お客様の内部サーバーにセキュリティが強化されたsLLM（Smaller Large Language Model、小規模言語モデル）を構築し、外部とのデータ交換なしにローカル（Local）で安全にAI機能をサポートします。
4. 結論：安全分析の未来、VisualProとともに STPA、FMEA、FTA、TARAなど多様な安全分析手法をサポートするVisualProは、もはや単なる「ツール」を超え、エンジニア（Engineer）の「インテリジェント・パートナー」へと進化しています。 反復的で複雑な作業はAIの支援を受けて時間と手順を節約し、それにより確保された時間で、エンジニアはより重要な業務である安全設計と検証に集中してください。VWAYがお客様のデータ環境に最適化された、最も便利で安全なAI分析環境を構築いたします。
<TUV-SGS認証「ISO26262機能安全分析支援のためのソフトウェア VisualPro」>
古典的な手法でありながら、依然としてその有用性が認められ使われている故障モード影響解析（Failure Mode and Effects Analysis）は、製品や工程で発生しうる潜在的な故障（Failure）を事前に予測し、その故障が及ぼす影響（Effects）を分析してリスクを減らすことで、コスト（Cost）と時間（Time）を節約できる体系的な方法論です。
この特徴から、自動車業界でも各社が独自の手法で活用してきましたが、自動車産業が特定の地域に局限されるのではなく、国際化（Global）へと進むにつれて、国際標準（Global Standard）の必要性が台頭しました。これを受け、米国自動車産業協会（AIAG）とドイツ自動車工業会（VDA）が互いのFMEA分析手法を統合し、2019年に「AIAG-VDA FMEA」として発表しました。
<AIAG-VDA FMEAとは？>
<AIAG-VDA FMEAの公式ハンドブック>
本日は、当社VWAYのAIAG-VDA FMEAとAI技術を活用し、従来の分析の脆弱性をどのように補完しユーザーを支援するのか、そして分析ツールが進むべき未来の方向性についてご紹介します。
1. FMEAの難題：主観的かつ定性的な方法的限界から生じる漏れ（Omission） AIAG-VDA FMEAはグローバル標準化されており、7段階の体系的なプロセスにしっかり従えば結果を導出できます。 しかし、分析に参加するメンバーの経験や主観に基づくため、限界（分析者の忘却、経験不足など）による漏れ（Omission）が発生します。
<分析に参加するクロスファンクショナルチーム（Cross-Functional Team）も見落とす部分が発生し得る>
2. コア対応策：AIによるAIAG-VDA FMEAインテリジェント支援策 VisualProでは、可能な限り漏れなく分析が行えるよう、すべての構成要素と該当要素の機能、故障を定義できるようにサポートしており、全構成要素に対する分析データの入力を支援しています。 それにもかかわらず発生し得る分析者の漏れ（Omission）も、AIのインテリジェントなサポートがあれば発見することができます。例えば、分析に参加したメンバーが機械部品（Mechanical Unit）関連の技術者（Engineer）のみだった場合、電子部品（Electrical Unit）の故障やノイズが漏れる可能性が高くなります。 例えば、分析者が入力した故障以外にも、AIAG-VDA FMEAで定義される5大ノイズ分類に従って故障原因とそのメカニズムを提示し、分析者が見落とした可能性のある故障原因を見つけ出せるよう支援します。
<AIAG-VDA FMEAで定義される5大ノイズ分類>
<Valve Actuatorに対する故障原因を5大ノイズ分類を基準に提案するAI>
<AIのインテリジェント支援で発見した故障原因を追加>
3. セキュリティの脅威に対する懸念がないAI環境の構築：On-Premise & Frontier Models VWAYでは、お客様のデータセキュリティポリシーとニーズに合わせて、2つのAI連携方式をサポートしています。
Frontier Model連携： 最新の高性能AIモデル（GPT-5、Claudeなど）とのAPI連携により、最高のパフォーマンスを提供します。
内部閉域網（On-Premise）構築： データ流出に敏感な分野（国防、自動車、航空など）のお客様向けに、お客様の内部サーバーにセキュリティが強化されたsLLM（Smaller Large Language Model、小規模言語モデル）を構築し、外部とのデータ交換なしにローカル（Local）で安全にAI機能をサポートします。
4. 結論：安全分析の未来、VisualProとともに STPA、FMEA、FTA、TARAなど多様な安全分析手法をサポートするVisualProは、もはや単なる「ツール」を超え、エンジニア（Engineer）の「インテリジェント・パートナー」へと進化しています。 反復的で複雑な作業はAIの支援を受けて時間と手順を節約し、それにより確保された時間で、エンジニアはより重要な業務である安全設計と検証に集中してください。VWAYがお客様のデータ環境に最適化された、最も便利で安全なAI分析環境を構築いたします。
<TUV-SGS認証「ISO26262機能安全分析支援のためのソフトウェア VisualPro」>