業務自動化とノウハウ活用で、誰もが高品質の設計を高速で実現できる「設計インテリジェンス」
掲載内容
・会社概要
・チーム紹介
・採択実績
・モノづくりの危機
⼈⼿不⾜と熟練者引退により不具合や開発遅延のリスクが⾼まる
・モノづくりのノウハウを活かして設計開発を支援するAIレビューアー
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このカタログについて
| ドキュメント名 | モノづくりの設計を⾃動化するAIエージェント |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 事例紹介 |
| ファイルサイズ | 2.2Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | AIONA株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
このカタログの内容
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CONFIDENTIAL
サービス紹介資料
モノづくりの設計を⾃動化するAIエージェント
ＡＩＯＮＡ株式会社
2026年4⽉
© AIONA inc..
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会社概要
社名の由来である「AION」とは、古代ギリシャ語で「永遠」を意味します。⼈類は、知⾒や想いを代々受け継いで発展
してきました。この伝承を絶えさせることなく、これからも社会が豊かに栄えていくことを⽀える存在でありたいと考え
ています。
商号 ＡＩＯＮＡ株式会社（アイオナ株式会社）
代表 代表取締役 浅野 友⾏
事業 AI等の先進技術を利⽤したソフトウェアの企画、設計、開発、運営、提供
資本⾦ 1,000,000円
設⽴ 2024年10⽉10⽇
本社 東京都渋⾕区道⽞坂1丁⽬10番8号渋⾕道⽞坂東急ビル2F−C
WEB https://aiona.co.jp
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チーム紹介
浅野 友⾏ 古波津 勝彦 ⼤久保 維⼈
CEO CBDO CTO
スタートアップの経営6年 ⽇産⾃動⾞で品質マネジメ インドでのCTO経験
商社での駐在‧留学で海外 ントや経営改⾰チーム 海外のハッカソンで受賞や
経験6年 独⽴してコンサルティング ギネス記録
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採択実績
Accelerator Programs
VC コンサルティングファーム ⾃治体
Plug and Play Japan INTLOOP Ventures 神戸市 SET SAIL!
Mobility Program Summer 2025に採択 共創型アクセラレータープログラム「IVA」に採択 神戸市主催「SET SAIL!」プログラムに採択
⾃治体 ⾃治体
愛知県 A-MAP AICHI 共創プログラム
AICHI Manufacturing Acceleration Programに採択 AICHI CO-CREATION STARTUP PROGRAM 2025に採択
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SOCIAL ISSUE
モノづくりの危機
⼈⼿不⾜と熟練者引退により
不具合や開発遅延のリスクが⾼まる
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設計業務の課題
アナログで属⼈ 的な設計業務
1 アナログ 2 属⼈化
⼈⼿不⾜ながら、⾮効率な作業が多 熟練者の経験や知⾒に依存していて、
く、検討‧準備に多⼤な時間を要する 若⼿の設計には抜け漏れが⽣じがち
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課題の原因
過去のノウハウが「伝わらない」、 「⾒つからない」、「使えない」
伝わらない ⾒つからない 使えない
忙しくて⽂書化できず、 膨⼤なファイルが散在 関連する適切な情報を判
背景‧理由の情報が⽋如 し、検索性が悪い 断することが困難
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理想とする「設計インテリジェンス」
業務⾃動化とノウハウ活⽤で、誰もが⾼ 品質の設計を⾼速で実現できる体制
⽣産性向上 品質改善 開発短縮
⼈⼿不⾜に対応 不具合の削減 売上‧利益の向上
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特許出願中
特願2026-062218
特願2026-062223
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プロダクト概要
膨⼤な技術⽂書と設計の暗黙知を活⽤ し、設計を⾃動化するAIエージェント
構想設計 基本設計 詳細設計 試作‧量産
機能１
設計インテリジェ 技術⽂書‧図⾯の構造化 設計情報の検索
ンスの基盤構築 コンテキストとの紐付け 技術⽂書の⽣成
機能２
設計プロセスの
⾼度な⾃動化 品質機能展開 流用設計選定 FMEA/DRBFM 検図
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プロダクト概要①
画像や3D CAD対応のマルチモーダルAIと 、技術⽂書の⾃動⽣成による形式知化
構想設計 基本設計 詳細設計 試作‧量産
機能１
設計インテリジェ 技術⽂書‧図⾯の構造化 設計情報の検索
ンスの基盤構築 コンテキストとの紐付け 技術⽂書の⽣成
機能２
設計プロセスの
⾼度な⾃動化 品質機能展開 流用設計選定 FMEA/DRBFM 検図
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機能①：設計インテリジェンスの基盤構築
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プロダクト概要②
ナレッジマネジメントだけでは解決でき ない設計業務をプロセスの⾃動化で⽀援
構想設計 基本設計 詳細設計 試作‧量産
機能１
設計インテリジェ 技術⽂書‧図⾯の構造化 設計情報の検索
ンスの基盤構築 コンテキストとの紐付け 技術⽂書の⽣成
機能２
設計プロセスの
⾼度な⾃動化 品質機能展開 流用設計選定 FMEA/DRBFM 検図
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機能②：FMEA∕DRBFM
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機能②：検図
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競合優位性
ナレッジマネジメントを超え、 設計プロセスを横断的に⾃動化
01 設計プロセスの⼀気通
貫⾃動化 02 設計領域特化による⾼
い専⾨性 03 利⽤とともに向上する
精度と価値
ナレッジマネジメントに留 深い業務理解が不可⽋で、 設計者の暗黙知や思考プロ
まらず、業務プロセスを横 汎⽤AIツールやSIerでは代替 セスを蓄積し、利⽤するほ
断的に⾃動化する独⾃性 不可能な専⾨領域 どに精度や価値が向上
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特許出願中技術
発明１（特願2026-062218） 発明２（特願2026-062223）
3D CAD対話型設計レビュー⽀援システム 情報変換品質評価に基づく⽂書処理制御⽅法
3D CADモデルをAIが⾃動で分析し、チャット AI⽂書⽣成の品質を「AIモデルの賢さ」では
で質問すると「ここが危ない」と3Dモデル上 なく「情報の変換品質」で測り、⾃動で処理
にピンを⽴てて教えてくれるシステム を最適化する⽅法
1 エンジニアが3D CADファイルをアップロード 1 同じ⽂書に対して、変換の丁寧さを段階的に変
し、AIが⾃動で技術的なリスクを分析 えた複数の中間データを作成
2 チャットで⾃然⾔語の質問をすると、AIが3Dモ 2 3つの指標（情報密度‧忠実度‧構造整合性）で
デル上の位置をピンで指し⽰しながら回答 各段階の品質を数値化
3 双⽅向変換：解析結果→⾔葉→モデル上のピン 3 評価結果に基づいて、再⽣成する、別の処理
表⽰という閉ループを実現 ルートを使う、信頼度を付与するを⾃動判断
新規性 新規性
「3D空間 ↔ ⾃然⾔語」の双⽅向変換（解析結果 「より賢いAIモデルを使えばいい」のではなく、
→⾔葉→モデル上のピン表⽰）は市場に類似技術 「情報変換パイプラインの最適化こそが品質を決
なし める」という発想
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