論文の概要: Agentic AI in Engineering and Manufacturing: Industry Perspectives on Utility, Adoption, Challenges, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09633v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 22:36:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.583051
- Title: Agentic AI in Engineering and Manufacturing: Industry Perspectives on Utility, Adoption, Challenges, and Opportunities
- Title（参考訳）: エンジニアリングと製造業におけるエージェントAI: 実用性、採用、課題、機会の産業的展望
- Abstract要約: この研究は、AI、特にエージェントシステムがエンジニアリングと製造にどのように採用されているか、今日の価値、より広範なデプロイメントに必要なものについて調べる。
近い将来のAIは、構造化された、反復的で、データ集約的な作業を中心にクラスタを獲得し、高い価値のエージェントは、ツールをまたいだマルチステップ作業のオーケストレーションから得ます。
採用は、断片化やマシン不フレンドリなデータ、厳格なセキュリティと規制要件、限定的なAPIアクセス可能なレガシツールよりも、モデル能力によって制限される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.312613459249274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work examines how AI, especially agentic systems, is being adopted in engineering and manufacturing workflows, what value it provides today, and what is needed for broader deployment. This is an exploratory and qualitative state-of-practice study grounded in over 30 interviews across four stakeholder groups (large enterprises, small/medium firms, AI developers, and CAD/CAM/CAE vendors). We find that near-term AI gains cluster around structured, repetitive work and data-intensive synthesis, while higher-value agentic gains come from orchestrating multi-step workflows across tools. Adoption is constrained less by model capability than by fragmented and machine-unfriendly data, stringent security and regulatory requirements, and limited API-accessible legacy toolchains. Reliability, verification, and auditability are central requirements for adoption, driving human-in-the-loop frameworks and governance aligned with existing engineering reviews. Beyond technical barriers there are also organizational ones: a persistent AI literacy gap, cultural heterogeneity, and governance structures that have not yet caught up with agentic capabilities. Together, the findings point to a staged progression of AI utility from low-consequence assistance toward higher-order automation, as trust, infrastructure, and verification mature. This highlights key breakthroughs needed, including integration with traditional engineering tools and data types, robust verification frameworks, and improved spatial and physical reasoning.
- Abstract（参考訳）: この研究は、AI、特にエージェントシステムがエンジニアリングと製造のワークフローにどのように採用されているか、今日の価値、より広範なデプロイメントに必要なものについて調べる。
これは、4つの利害関係者グループ(大企業、中小企業、AI開発者、CAD/CAM/CAEベンダー)の30以上のインタビューに基づいた、探索的で質的な実態調査である。
近い将来のAIは、構造化された反復的な作業とデータ集約的な合成に関するクラスタを獲得し、高い価値のエージェント的ゲインは、ツールをまたいだマルチステップワークフローのオーケストレーションから得られます。
採用は、断片化やマシン非フレンドリなデータ、厳格なセキュリティと規制要件、APIアクセス可能なレガシツールチェーンの制限よりも、モデル能力による制約が少ない。
信頼性、検証、監査は、採用のための中心的な要件であり、既存のエンジニアリングレビューと一致した人為的なフレームワークとガバナンスを推進します。
技術的な障壁以外にも、永続的なAIリテラシーギャップ、文化的異質性、エージェント機能にまだ追いついていないガバナンス構造など、組織的なものもあります。
調査の結果は、信頼性、インフラストラクチャ、検証が成熟したとして、AIユーティリティの段階的な進歩を、高次の自動化に向けた低コンシークエンス支援から実現していることを示している。
これは、従来のエンジニアリングツールやデータタイプとの統合、堅牢な検証フレームワーク、空間的および物理的推論の改善など、必要な重要なブレークスルーを強調している。
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