株式会社EpicAIは、2026年11月14日（土）に慶應義塾大学 矢上キャンパスで開催される「日本品質管理学会 第56回年次大会」で、LLM as a Judgeによる故障の木解析（FTA）の品質評価研究を発表する予定です。同社は、国土交通省が公開する自動車のリコール届出情報を活用した評価枠組みを提案したほか、品質専門家それぞれの判断を再現するAI判定器を構築し、同判定器と専門家の判定との一致率を確認したとしています。
日本品質管理学会で研究を発表へ
EpicAIは、2026年11月14日（土）に慶應義塾大学 矢上キャンパスで開催される「日本品質管理学会 第56回年次大会」で研究成果を発表する予定です。研究テーマは、LLM as a Judgeによる故障の木解析（FTA：Fault Tree Analysis）の品質評価です。
リコール情報を使ったFTAの評価枠組み
EpicAIは、国土交通省が公開する自動車のリコール届出情報を活用し、FTAが実際の故障原因に対する対策検討の手がかりとなるかを評価する枠組みを提案したと説明しています。また、品質専門家それぞれの判断を再現するAI判定器「LLM as a Judge」を構築し、同判定器と専門家の判定の一致率を確認したとしています。今回のプレスリリースには、一致率の具体的な数値は記載されていません。
Ms.ガジェットリコール届出情報を評価に使う点は、検証の土台が具体的で興味深いです。一致率の具体的な数値が学会発表でどこまで示されるのかも気になります。
DR Agentの研究開発
EpicAIは、製造業の設計・品質保証業務（FTA・DRBFM・FMEA）に特化したAI Agent「DR Agent」の研究開発を進めています。同社は今後も、生成AIによる不具合リスクの抽出・評価技術を高度化し、製造業の品質保証の高度化と開発サイクルの短縮に貢献するとしています。
Ms.ガジェット今回の研究発表はFTAの品質評価が中心ですが、DR Agentの対象業務にはDRBFMやFMEAも挙げられています。ほかの業務に関する取り組みがどう紹介されるのか、今後の情報を待ちたいです。
- 本記事で使用している画像は、メディアユーザーとしてPR TIMESより提供されたプレスリリース素材を利用しています。
研究の発表が予定されている段階なので、評価枠組みの具体的な説明が学会でどのように示されるのかを見たいです。