Machine Design Knowledge Lab
MECHALOGICSについて
MechaLogicsは、追跡可能なMechanical AIのためのエンジニアリングワークフロー「Design-OS」を開発する技術会社です。技術文書、既存のCAD/PDF図面、機構動画を翻訳・分析し、30年以上の機械設計経験を基に、受付資料と顧客要求を実務で確認・追跡・活用できる設計情報へ整理します。
顧客要求から設計基準まで
01 — 意図を解釈する。目的、必要機能、運用条件、制約、優先度、受入条件を分け、矛盾や確認事項を結論の前に明確にします。
02 — 設計データを構造化する。要求、機能、構造グループ、部品、インターフェース、根拠、改訂、判断状態を関連する記録として整理します。
03 — 設計基準を設定する。形状、材料、製造、組立、コスト、日程、リスクの基準を選び、トレードオフと検証条件を明示します。
04 — 判断を管理する。根拠が十分になるまで候補を開いたままにし、採用・不採用・HOLDの理由、出典、確認結果、未解決条件を保持します。
05 — 生成された出力を検証する。翻訳、分析、関係マップ、表、レポートを、受付資料、要求、単位と数値、用語の整合性、部品・インターフェースの関係、適用すべき工学基準と照合します。確認ごとに出典位置、適用基準、結果、状態、未解決事項を記録し、結論はCONFIRMED、INFERRED、HOLDに区分します。
要求 → 機能 → 構造グループ → 部品／形状 → 生成出力の検証（CONFIRMED・INFERRED・HOLD） ｜ 判断を管理する基準：材料・製造・組立・コスト・リスク
作業原則
文言より文脈 — 用語、寸法、部品、インターフェース、動作順序を一体として解釈します。
確信より根拠 — 確認済みの事実、工学的推論、未解決事項を分け、根拠が不足する結果は確認待ちとして残します。
断片より関係 — 形状、材料、製造、組立、コスト、リスクの相互関係に沿ってレビューします。
レビュー可能な出力 — 出典位置、適用参照、確認結果、判断状態、未解決事項を含めて結論への経路を確認できます。
DESIGN-OSの研究開発方針
設計状態の連結
顧客の意図を要求と機能として解釈し、構造グループ、インターフェース、パラメータ、根拠、リスク、判断、改訂履歴へ関連づけます。形状、図面、レポートは、その設計状態から生成される成果です。
AI支援と人による統制
AIは受付資料の分解、情報の構造化、要求と設計状態の比較、矛盾や不足根拠の検出、候補案の管理、次の確認項目の提案を支援します。工学的な承認は、明示された基準、検証手順、経験を持つ設計者が行います。
AI向け工学知識の構造化
規格、マニュアル、式、設計規則、制約、検証済み事例を、意味、単位、適用条件、除外条件、根拠レベル、不確実性、改訂、出典を持つKnowledge Entryに分解します。現在の設計状態に適用でき、検証された知識だけを再利用します。
開発の方向性
Design-OSは、顧客意図、設計状態、適用知識、AI支援による解析・生成、検証、承認、変更履歴を一つの管理された循環へ結ぶ方向で開発しています。根拠が不足する場合は結果を作り出さず、レビューのために処理を止めます。
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