9つの専門AIが分担回答するRAG、自動車設計のベテラン知識継承と調査時間短縮

一つの汎用チャットに答えさせるのではなく、振動や燃費、排出ガス規制といった分野ごとに9つのAIエージェントを分けて置き、一つの質問に複数の視点から答えさせて統合する設計が、この取り組みの中心にあります。名前の由来となった「大部屋方式」は、各分野の担当者が一つの部屋に集まって議論する進め方ですが、この構成はその場の役割分担をそのままシステムの形に写し取ったものと言えます。専門領域ごとに前提も参照すべき規制も異なる以上、回答者を一人に統合してしまうと、どこかの視点が落ちるか、どの分野にも当たり障りのない答えになる。分けたうえで束ねるという順序が、実務で使える精度を支えていると考えられます。

知識ベースに何を入れるかの判断も、成否を分けた要素です。過去の設計報告書や最新の法規制情報にとどまらず、ベテランエンジニアの手書き文書まで取り込む選択は、扱いにくい資料を最初から対象に含めたことを意味します。検索側もベクトル検索とハイブリッド検索を組み合わせ、言葉の一致だけでなく文脈から関連情報をたどれるようにしてあり、整理されていない元資料を前提にした構えになっています。データを整えてからAIを載せるのではなく、現場に実在する形のまま読ませる方針が、知識継承という目的と噛み合ったのでしょう。

対話履歴とAIの回答に対する専門家の評価をCosmos DBに蓄積し、システムを継続的に育てていく運用体制も見逃せません。専門性の高い問いほど、回答の当否を判定できるのは現場の専門家だけです。その評価を記録として残す仕組みを最初から組み込んだ点に、運用開始を完成ではなく起点として設計する考え方が表れています。