Leo AI
Get Leo AI · 画像 · 生産性向上 · チャットボット
Leo AIは、一般ユーザーではなく機械エンジニア向けに作られたAIコパイロットだ。検証できるソース付きで技術的な質問に答える。自社のPLMと120M件超のベンダー部品ライブラリから適切な部品を見つける。工学計算を実行し、CADエディタ内で設計コンセプトや完全なアセンブリの草稿を支援する。同社によれば5万人以上のエンジニアが使っている。ランダムなネット検索結果ではなく、検証済みの答えを求めるチームのためのCADコパイロットだと考えればいい。
Leo AI について
Leo AIとは
Leo AIは、Get Leo AIによる機械工学コパイロットで、レオナルド・ダ・ヴィンチにちなんで名付けられた。機械エンジニアが作り、同社がLarge Mechanical Model（LMM）と呼ぶ独自モデルで動く。一般的なチャットボットが言葉を扱うのに対し、Leoはボルトやベアリングといった機械部品を積み木として扱い、それを製造設計のルールに沿った設計へと組み合わせる。
狙う主な問題は、製品設計の手作業だ。応力の公式を表計算ソフトで探したり、合う部品を求めてベンダーのカタログをスクロールしたりする代わりに、自然言語でLeoに聞く。すると出典を示した答えが返ってくる。同社は、答えは自社のPLMデータと1M件超の工学ソースに基づくとしている。これが売り込みのすべてだ。探す手間が減り、ミスも減る。
最大の制約は、誰が使えるかだ。Leo AIは個人ではなくエンジニアチームに販売される。サイトに一般向けの登録も無料プランもなく、入口は静かな午後に触って試せるセルフサービスのトライアルではなく、デモの通話になる。ひとりで趣味で使う人？学生？おそらく対象ではない。料金も公開されていないため、営業に話を聞く前にプランを比べることはできない。
はじめかた
- Leo AIのサイトに行き、導入ページからデモを申し込む。
- チームと短い打ち合わせをして、Leoが自分の業務フローとデータにどう合うかを確認する。
- PLMとCAD環境を接続し、Leoが部品とアセンブリを読めるようにする。
- 計算や部品検索など実際の質問をLeoに投げ、引用された出典を確認する。
- チームへ展開し、共有プロジェクトの役割とアクセス制御を設定する。
AIツール情報
Leo AIの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- - 機械エンジニア：Leo AIは計算、部品検索、コンセプトの草稿を担うため、部品番号を追いかけたり、同じ部品をプロジェクトごとに組み直したりと、反復的な設計作業に何時間も奪われるエンジニアに合う。利用には自社経由のアクセスが必要だ。
- メーカーのエンジニアチーム：PLMへの共有アクセスと役割ベースの制御により、プロジェクトをまたいで1つのAIエンジニアアシスタントを使いたいチームに適する。最大限に活かすには企業向けの設定が要る。
- エンジニアリングマネージャー：組織の知識を残す手段となり、答えがベテランエンジニアの頭の中だけに留まらないようにする。価値はPLMデータの整理具合に左右される。
タスク
- 工学計算の解決：正しい公式を見つけ、数値を計算し、出典を示す。これにより応力解析や材料選定の手作業の表計算が不要になる。
- 設計のための部品検索：PLMと120M件超のベンダー部品を検索し、その用途に最適な候補を出す。こうした部品検索が再利用を速める。
- 設計コンセプトの草稿：テキストの説明、スケッチ、画像、3D CADファイルを出発点のコンセプトに変える。反応できる材料が手に入る。
- 完全なアセンブリの構築：部品をDFMA準拠のアセンブリに組み合わせ、面倒な形状の合わせ込みに費やす時間を減らす。
シーン
- 初期段階の設計探索：大まかなアイデアがあり、複数のコンセプト方向を素早く出したいとき、Leo AIは磨き上げられる選択肢を生成する。
- プロジェクトをまたいだ既存部品の再利用：新しい設計がチームの既存の成果を借りられる場合、Leo AIは作り直すのではなくその部品を見つける手助けをする。
- 新しいエンジニアの立ち上げ：若手エンジニアがすぐ答えを必要とするとき、Leo AIはフォーラムの当て推量ではなく、出典付きの出発点を示す。
主な機能
自社データに基づく検証済みの回答
Leo AIは自社のPLMデータと1M件超の工学ソースを使って技術的な質問に答える。使ったものを引用する。この引用は重要だ。誤った公式や古い材料仕様は、誰かが誤りに気づく前に設計全体を狂わせかねない。同社は、答えはランダムなネット情報ではなく信頼できる工学ソースから来ると強調する。すでに整ったPLM記録を保つチームにとって、これは散在する知識を検索可能なものに変える。
PLMとベンダーカタログをまたぐ部品検索
Leo AIは自社のPLMと120M件超のベンダー部品ライブラリを検索する。必要なものを説明すれば、用途に合う候補を出す。サプライヤーサイトをタブごとに照合する作業はもう要らない。部品の再利用はここで最も明確な利点の一つだ。実績ある部品を再利用すれば、通常は新たな故障点が減り、承認までの道も短くなる。同社は部品検索を、プロジェクト全体で再利用を高める手段として位置づけている。
表計算なしの工学計算
応力解析、単位換算、材料選定は、まさにLeo AIが狙う工学計算だ。公式を選び、計算を実行し、出典を示す。たどれる結果が手に入る。表計算の保守に何時間も奪われるエンジニアにとって、これは大きい。素早い健全性チェックと、午後が潰れる差になる。同社は、問題解決を速めて市場投入までの時間を短縮すると述べる。これは契約前に自分の業務量で試す価値のある主張だ。
コンセプト画像と3Dモデル
Leo AIはマルチモーダル入力を受け付ける。テキスト、手描きスケッチ、2D画像、3D CADファイルのいずれも使える。頭に描いた機能を読み取り、工学的な制約を考慮し、発展させられるコンセプト方向を出す。これは、詳細な形状に踏み込む前にいくつかのアイデアを試したい初期に最も役立つ。完全な設計サイクルなしに、アイデアから粗いモデルへ移る手段と考えればいい。チームが最も時間を失いがちなのは、多くの場合ここだ。
完全なアセンブリの構築
単一部品にとどまらず、Leo AIは完全なアセンブリへ向けて動く。高レベルの設計を取り、詳細な形状まで落とし込む。その過程で公式を見つけ、計算を実行し、既存部品を引き込んで実用的なものを組み上げる。売りは、定型の合わせ込み作業を取り除くことでエンジニアの週あたり数時間を節約する点だ。画像を生成するだけではなく、実際の物理製品を作るチームを狙う。
組み込みのエンジニアリングセキュリティ
Leo AIはエンタープライズ級のセキュリティで動き、SOC 2 Type II認証とGDPR準拠を備える。同社は、自社のCADファイルやドキュメントでモデルを学習しないと明言する。データは安全なクラウド環境に不可逆な暗号化ベクトルとして保管される。この表明は重要だ。メーカーが独自設計を預けるかどうかの核心になる。同社は、ビジネスおよびエンタープライズ顧客が自社のIPの完全な所有権を保つとしている。
メリットとデメリット
メリット
- 答えには信頼できる工学ソースからの引用が付くため、ブラックボックスを信じるのではなく推論を確認できる。
- PLMとベンダーカタログをまたぐ部品検索は、合う部品を探す時間を削れる。1つのアセンブリに何十もの部品を調達するとき、これはすぐ積み上がる。
- 計算は汎用の数学だけでなく、応力解析や材料選定といった実際の作業をカバーする。
- セキュリティ体制にはSOC 2 Type IIと、自社データで学習しないという明言された方針が含まれ、独自設計にとって重要だ。
- スケッチ、画像、3D CADファイルを受け付けるため、入力はプロンプトの入力に限られない。
デメリット
- サイトのどこにも料金が公開されていないため、営業に連絡しないと予算を立てたりプランを比べたりできない。
- 無料プランもセルフサービス登録もなく、個人、学生、小規模な工房は締め出される。
- 既存のPLMデータに依存するため、部品やアセンブリの記録が乱雑または不完全だと価値が下がる。
- ワークフローの最も良い部分はCAD内統合に依存し、何らかの成果を得る前に設定の手順が必要になる。
よくある質問
Leo AIは機械工学の作業のためのコパイロットだ。出典を引用して技術的な質問に答え、自社のPLMとベンダーカタログから部品を見つけ、工学計算を実行し、コンセプトやアセンブリの草稿を支援する。物理製品を設計するエンジニア向けに作られている。自社のアクセス以外に事前設定は要らない。
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