デザインレビューの品質は、 どれだけ多くの知識を参照できるか、 どこまで漏れなく確認できるかで決まります。しかし現場では、

・過去トラや設計規定の確認に時間がかかる
・レビュー観点が人によってばらつく
・ベテランにチェックが集中し、負荷が高まる

といった課題が重なり、 品質を上げようとすると工数が増え、工数を減らそうとすると品質が下がる というジレンマに陥りがちです。こうした状況を、 これ以上「人の経験」や「手作業」だけで支え続けるのは、 現実的ではありません。「ナレッジが整っていないからAIはまだ早い」―― そんな心配は不要です。

本セミナーでは、AIが一次審査を担い、日々の業務からナレッジを自動で蓄積することで、デザインレビューを属人化しない“仕組み”として回す方法を、具体的な活用イメージを交えて解説します。

＜本セミナーのポイント＞
AIが「ためる」：ナレッジ蓄積の自動化
DR会議の音声から、指摘事項・判断理由・注意点をAIが自動で抽出。人がまとめ直さなくても、ナレッジとして整理・分類された形で蓄積されます。

AIが「使う」：一次審査の自動化
AIが過去トラブル、設計規定、チェック観点を横断的に参照。レビュー前の段階で、リスクになり得る箇所を自動で洗い出します。

人は“判断する”：本来のレビューに集中
形式チェックや網羅確認はAIに任せ、人は設計の妥当性やトレードオフ判断など、本来価値の高いレビューに集中できる環境を実現します。

導入効果：
・DR準備・確認工数の大幅削減
・レビュー品質の平準化と抜け漏れ防止
・ベテラン依存の緩和と若手育成の加速

そして最終的には、 自社の設計思想や審査基準を学習した 「自社専用のAI審査員」へと進化させていくことが可能です。AIが裏側で一次審査とナレッジ整理を担い、 人はより高度な設計判断に集中する。 そんな次のデザインレビューの姿を、 本セミナーでは具体的な活用イメージとともにお伝えします。