AI 支援のワークフローは、コード、モデル、テスト、ドキュメンテーションを、チームが出力を検証、妥当性確認、トレースするよりも速く生成できます。セーフティクリティカルな自動車システムでは、この不均衡が統合の問題、認証の遅延、長期的な保守の課題のリスクを高めます。リスクを伴わずに開発を加速するには、システムの理解、トレーサビリティ、検証の厳格性をライフサイクル全体にわたって維持する手法が必要です。
このホワイトペーパーでは、以下について説明します。
- 成果物生成のスピードが検証、妥当性確認、トレーサビリティを上回る理由
- 統合、認証、保守のリスクを増やさずに開発スピードを向上する方法
- AI 支援ワークフローでエンジニアリング上の制御と設計意図を保持する方法
- 開発全体にわたって動作、検証エビデンス、トレーサビリティを維持する方法
- シミュレーションと妥当性確認によってシステムレベルの問題を早期に特定する方法
