車載SW開発に何が変わるか
【現在】
開発者 ──→ 設計書・コード・過去事例を「自分で」探して読む
↑ 在り処を知っている人に聞くことも多い
↑ ナレッジが人に依存している
【目指す姿】
AIエージェント ──→ リポジトリ・設計書・過去事例を「横断して」参照
↑ 開発者は「確認・判断」に集中できる
↑ ナレッジが仕組みに依存している
| シナリオ | 現在 | 目指す姿 |
|---|---|---|
| MISRA違反の修正 | エンジニアが規約を参照し手動修正 | AIが過去の修正事例を参照し最適修正案を提示 |
| 不具合の再発防止 | 過去事例を知る人が気づいて止める | 類似コードを書いた瞬間にAIが過去不具合を警告 |
| CDDカスタマイズ※1 | CDD仕様書を手元に開きながら実装 | AIがCDD仕様・変更履歴を参照した上でコード生成 |
| 設計判断の引き継ぎ | 担当者交代時にナレッジが失われる | 過去の判断経緯がコードと紐づいていてAIが説明できる |
| 新人のオンボーディング | 先輩エンジニアへの依存が高い | AIが類似事例・規約・設計意図を即時に教える |
| 要求・試験のトレース | 手動での紐づけ管理・属人化 | AIが要求ID〜実装〜試験結果を横断して参照・提示 |
※1 CDD（Complex Device Driver）：BSWでカバーされないHW固有の制御をBSW外で実装するドライバ。AUTOSAR構成の中でハンドコードが多く残る領域。
| 企業 | 導入時期 | 活用領域 | 成果 | 参照 |
|---|---|---|---|---|
| Woven by Toyota | 2024年〜 | MISRA C/C++違反の自動修正（AIパイプライン） | MISRA違反を80%自動修正。数億円規模のコスト削減試算 | Woven公式ブログ（リンク確認中） / Microsoft事例 |
| メルセデス・ベンツ | 2023年〜 | GitHub Copilot 全社5,000名展開（C/C++・ドキュメント） | 200万行超のコードを受け入れ | GitHub Customer Stories |
| デンソー | 2022年〜 | AIナレッジ基盤（暗黙知の形式知化・RAG） | 暗黙知を検索可能化。ロボット制御関数の短期開発 | Digital X / Microsoft事例 |
| オムロン（Factory Automation） | 2021年〜 | SharePointベースのグローバルナレッジマネジメント（AE/FE向け※2） | 拠点間ナレッジアクセス数2.8倍、事例活用数3.0倍 | OMRON TECHNICS |
| BMW Group | 2026年〜 | ALMツールによる要求管理標準化・デジタルエンジニアリング推進 | 自動車業界向けALMの標準採用事例 | PTC プレスリリース |
※2 AE = Application Engineer（製品の技術サポート・導入支援を担当）/ FE = Field Engineer（現地での技術サポート・保守を担当）。
先行事例が2021〜2024年に集中しているのは、AIモデルの精度がC/C++のような低レイヤー言語でも実用水準に達したタイミングと一致する。ツールの成熟・事例の蓄積・業界標準への組み込みが同時進行している。