コード補完やテスト生成など、ソフトウェアのAI駆動開発はすでに成果を上げています。コードはコンパイラやテストで機械的に確かめられるため、AIの出力をすぐに検証できるからです。一方、組み込みやフィジカルAIの開発で本当に難しいのは、「何を、どんな条件・物理制約・安全要件のもとで作るのか」という上流の部分です。こうした情報は文書に散らばっていて整合が取れておらず、AIに正しく渡せていません。
本講演では、この上流をAIが扱える形式データにする手段として、SysML v2によるMBSEを紹介します。まず、SysML v1時代の課題がこの2年でどこまで解消したのか、そしてAI時代に新たに何が課題になったのか（生成されたモデルの検証、レビュー負荷、来歴と機密）を整理します。そのうえで、当社のSysMLv2 Modeler／Repository／Reviewerを使い、「AIが生成し、形式検証で確かめ、人が判断する」開発の流れを、自律搬送ロボットを題材に、要求の定義からシステム構成・インターフェース、トレースのレビューまでをモデル上で行うMBSEのデモでご覧いただきます。