自動車開発向けのシミュレーション・検証ソリューションを手掛けるdSPACEは2026年8月3日、AIアシスタントを自社の開発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た。要件定義からシミュレーション、ハードウェアでの実行、継続的な改良までを、仕様に基づいた一連のワークフローとして支援する。エンジニアは、その場限りの指示でAIを使う段階から、開発工程全体でAIを活用する段階へ移行できる。

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIアシスタントと外部のツールやデータを標準化された方法で接続するオープンなプロトコルだ。ツールごとに個別の連携方法を用意する必要がなく、共通のインターフェースを介してAIが各ツールの機能を利用できる。

開発の背景には、自動車開発におけるツールの分断がある。現在の自動車開発では、要件管理、仕様策定、シミュレーション、ソフトウェア実装、テストのそれぞれで、管理するツールや環境が異なることが一般的だ。工程ごとに情報が分かれるため、担当者が手作業でデータを移し替えたり、整合性を確認したりする負担が生じていた。

MCPを用いることで、標準化されたインターフェースを介してAIアシスタントとdSPACEのツールが連携する。これにより手作業を減らしつつ、すべての作業と結果の確認・承認については、エンジニアが管理を維持できる仕組みとした。

対象となるワークフローは、開発の上流から下流までを含む。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に加え、シミュレーション基盤「VEOS」、設定ツール「ConfigurationDesk」、通信設定の「Bus Manager」、計測・実験ツール「ControlDesk」、リアルタイムハードウェアに至る妥当性確認作業の最適化が対象となる。妥当性確認は、開発した製品が要求どおりに機能するかを、実際の使用条件に近い環境で確かめる工程を指す。さらに、そこで得られた知見を開発プロセスへ戻すところまでを含む。

こうした連携により、エンジニアリングチームは妥当性確認のワークフローを効率化できる。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までを、より短い期間で進められる。妥当性確認の結果は開発ワークフローへ直接反映でき、継続的な改善につながる。プロセス全体を通じて、どの要件がどの実装・検証に対応するかを追跡できるトレーサビリティも維持する。

dSPACEは、コネクテッドカーや自動運転車両、電気自動車の開発に必要なシミュレーションおよび妥当性確認のソリューションを提供している。自動車メーカーやサプライヤーが、実車での試験が可能になる前に、ソフトウェアやハードウェアの各コンポーネントをテストする用途で使われている。自動車産業のほか、航空宇宙や産業オートメーションなどの分野でも導入されている。同社はドイツのパーダーボルンに本社を置き、日本を含む各国の子会社を含めて世界で2900名以上の従業員を擁する。

関連情報

プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000071.000096375.html

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