Forward Deployed
Engineering
お客様の現場で直接掘り出します。
最も強力なAIモデルであっても、ここでは採掘装備にすぎません。金を掘り出すのは——社外秘の設計資産と現場エンジニアの暗黙知が埋もれるお客様の現場で、AI Championが率いるドメインスペシャリストです。
最先端のAIでさえ、自動車の前ではパートナーを必要とします
AI業界はすでに一つの答えに達しています。検証できる領域には自ら乗り込み、検証できない「金鉱」ではドメインスペシャリストと手を組む——自動車こそが、その金鉱です。
検証できる領域には、自ら乗り込む
入力と出力が明確に検証されるコーディング・法務・バイオ。強力なAIを開発する企業は、この領域にはパートナーを介さず直接参入します。モデル自身が正解を確認し、無限に学習できるからです。
RLVR · 検証可能な報酬しかし真の価値は、水面下にある
検証の源泉となる知識は、インターネット上の公開データにのみ存在します。しかし産業の核心は、専門家の頭の中の暗黙知と顧客の社外秘——どこにも検索されない「金鉱」です。
Tacit Knowledge · 暗黙知自動車は、そのほとんどが社外秘である
設計書・要求仕様・制御ロジックのほとんどが企業機密であり、クロールでは決して届きません。強力なAIを手にした企業ほど、「金鉱の在り処を知る」ドメインスペシャリストを切実に必要とする理由です。
Domain Gap · ドメインの壁採掘装備（Foundation Model）は、すでに世に出ています。
金を掘り出すのは、現場に入るスペシャリストです。
— そのスペシャリストが、PopcornSAR です。
装備はすでにある。掘るのは、PopcornSAR です
ファウンデーションモデルを持つことと、自動車ドメインを知ることは別の能力です。PopcornSAR は、その両方を併せ持ちます——11年にわたる組込み・AUTOSAR の実績と、自社AIツールチェーン PARVIS。
Foundation Model
世界最高水準のファウンデーションモデル。強力ですが、自動車ドメインと社外秘の現場を知りません。
提供
AI Champion が率いるドメインチーム
自動車組込み・AUTOSAR 11年 ＋ PARVIS。ドメインとAIの双方に通じた AI Champion が現場を率い、検証装備を手に自ら金を掘り出します。
派遣
お客様の現場
社外秘の設計資産と、現場エンジニアの暗黙知。検索されないこの場所からのみ、真の価値が生まれます。
すべてのドメインには「採点者」がいます。
自動車を除いて——これまでは。
AIがどのドメインに直接踏み込むかを分ける基準はただ一つ、正解を機械的に採点できるかどうかです。PopcornSAR の役割は、自動車にその採点者を据えることです。
FDE は、このように機能します
データを外に出さず、現場の中で。AIの成果物は必ず人による検証ゲートを通過します。
AI Champion が率いる現場常駐
ドメインとAIを兼ね備えた AI Champion が、お客様の内部ネットワーク・現場に常駐しチームを率います。課題定義から検証まで一人が責任を持ち、社外秘は会議室の外に出ません。
社外秘を外に出さない配備
お客様の環境に合わせた3段階のオンプレミス構成——プライベートクラウド、Mac Studio 軽量型、NVIDIA サーバルーム型。ローカルLLMにも対応します。
検証ゲート
AIが生成した成果物は、決定論的なツール検証とドメイン専門家・お客様によるレビュー（HITL）を必ず通過します。安全・リアルタイムコードは最終的な専門家承認が必須です。
暗黙知の形式知化
散在する設計資産と現場知識を、Automotive SPICE 準拠の文書へ整理します。上流工程まで遡るリバースエンジニアリングを含みます。
検索されないこれらの現場で、
PopcornSAR はすでに FDE を実践しています
量産制御ソースコードから、要求仕様書とテストケースを逆算
- 課題
- 上流文書が失われた量産BMSコード。仕様の根拠は担当者の頭の中にのみ存在
- 投入
- NDA のもとでソースサンプルを受領し、オンプレミス解析パイプラインを稼働
- 成果
- 1週間で要求仕様書・テストケース草案を導出し、技術検証を通過
MATLAB・Simulink ↔ C コードの変換／診断を自動化
- 課題
- MBD 移行期の組織——モデルとレガシーCコードが併存し、整合確認は手作業
- 投入
- Simulink・Stateflow 環境を自ら構築し、変換・診断ワークフローを設計
- 成果
- モデル↔コードの照合診断を自動化し、移行リスクを早期に検出
自然言語による指示を CAPL テストシナリオへ変換
- 課題
- CANoe・CAPL に依存する検証組織——スクリプト作成が少数の専門家にボトルネック
- 投入
- テスト意図（自然言語）→ CAPL シナリオ変換パイプラインと、実測照合ゲート
- 成果
- 非専門家でも検証シナリオを記述可能に。専門家はレビューに専念
自然言語から ARXML を自動生成し、スキーマとカスタムルールを検証
- 課題
- リリース・社内規則ごとに異なる ARXML 記述慣行——文書化されない暗黙知
- 投入
- 自然言語からアーキテクチャ・SWコンポーネントを生成し、スキーマ＋カスタムルールで二重検証
- 成果
- 複数リリース対応の設計自動化と、インタフェース検証を通過した成果物
ドメイン補完データを生成して共に入力し、お客様の HITL で検証
- 課題
- 原文の要求だけでは AI の入力として不十分——組織ごとに散在するドメイン知識
- 投入
- ドメインエンジニアが補完データを手作業で生成し共に入力、お客様のレビューループを構築
- 成果
- 内部網の条件下で検証自動化を成立させ、お客様の承認ゲートを定着
SAD と 29 種の SDD 文書を自動生成し、トレーサビリティを維持
- 課題
- 海外顧客向けの英文設計文書一式——手作業では納期と一貫性の確保が不可能
- 投入
- SAD ＋ 29 種 SDD 生成パイプラインと、トレーサビリティ検証器・ハルシネーション防止ゲート
- 成果
- 英文成果物を一括生成し、トレーサビリティ100%の検証を通過
汎用の FDE ではなく、自動車の FDE
AIが依拠する「検証可能性」を、文書そのものが社外秘である自動車ドメインへ移植できる企業は多くありません。
検証可能性の移植
Tool-in-the-Loop の決定論的ゲートにより、自動車でも再現可能な品質を実現します。
社外秘の保全
オンプレミス・ローカルLLM配備により、データがお客様の境界を越えることはありません。
標準への準拠
Automotive SPICE、ISO 26262／21434、ASIL に対応したプロセス上で成果物を生み出します。
AI Champion が率いる
ドメインとAIを兼ね備えた人材が現場を率います。成果に責任を持つのはツールではなく、人です。
ドメイン・言語カバレッジ
自動車ドメイン11年。韓国語・日本語・中国語・英語の現場に対応します。