電子部品の選定／管理工数を最大8割削減、AIプラットフォーム「edgefuse」が刷新：製造ITニュース

muuv linksは、電子部品の選定から管理、監視までを支援するAIプラットフォーム「edgefuse」を大幅に刷新し、2026年11月より正式提供する。AIが部品探索やデータシートの比較表作成、EOL監視などを自動化する。

[MONOist]

　muuv linksは2026年10月30日、電子部品の選定や比較から管理、監視までを一気通貫で支援するAI（人工知能）プラットフォーム「edgefuse」を大幅にリニューアルし、新edgefuseとして同年11月より正式に提供を開始すると発表した。

　近年では、製品の電動化やIoT（モノのインターネット）化、フィジカルAIなどの推進に伴い、電子部品や半導体の需要が急増している。一方で、世界的な部品不足や急な生産終了（EOLなど）、地政学リスクを背景に部品の流通混乱が続いており、製造メーカーが安定して自社製品を生産し続けるためには、迅速な部品選定や代替品の確保が不可欠になっているという。

AIによる部品探索から比較表作成、EOL監視までを自動化

　edgefuseは、新規部品や代替部品の探索から、データシートの読み取り、比較、データベースやBOM（部品表）への登録および管理までを統合して提供するAIプラットフォームだ。ユーザーが必要なスペックや要件を入力すると、AIが国内外の主要メーカーやECサイトを横断的にリサーチし、最適な部品候補を自動でリストアップする。

edgefuseの主な機能［クリックで拡大］ 出所：muuv links

　同製品では、メーカーごとに書式が異なるデータシートやカタログ（PDF）から必要なスペックを高精度に抽出し、比較軸を統一した横並びの比較表を自動生成する。自社の要求仕様への適合度をAIが評価およびレポートする他、チャット形式でデータシートの内容を質問し、日本語で確認できる「AIアシスタント」機能も備えている。英語や中国語の資料にも対応しており、質問と回答の履歴は後から見返して再質問したり、他のメンバーと共有したりできるとしている。

　さらに、同プラットフォームは、調査した部品データや自社で採用している部品の情報を整理して自社専用のデータベースを構築できる。製品ごとのBOMも登録および連携でき、代替部品に切り替えた際のコストなどへの影響までシミュレーションが可能だ。登録した部品の生産状況や仕様書の変更、災害や供給に関するニュースをAIが継続的に監視し、重大なリスクを検知した際は担当者へ自動で通知する部品モニタリング機能も提供する。

　加えて、データシート内の図やグラフを抽出し、異なるメーカー同士の特性グラフをデータ化して重ね合わせて確認する機能や、抽出および整理した部品情報をExcel形式のファイルで出力する機能なども搭載しているという。

選定／管理工数を最大8割削減、東証プライム企業などで導入進む

　muuv linksによると、実際の製造現場では新規部品や代替品を探すために複数のメーカーサイトやECサイトを行き来する手間や、数十から数百ページにわたる仕様書を目視で確認してExcelへ手作業で転記することが担当者の大きな負担になっていたという。過去の選定経緯や部品情報が担当者個人にとどまり組織内で共有されない属人化や、採用している部品の生産終了や仕様変更をタイムリーに把握できず対応が遅れるリスクも課題となっていたと説明する。

　同製品は、東証プライム上場企業をはじめとする大手自動車部品メーカーや精密機器メーカーなどへの導入がすでに進んでいる。導入効果として、5〜10時間超かかっていた部品当たりの作業時間を1〜2時間へ短縮し、部品の選定や管理にかかる工数を最大7〜8割削減できるとしている。EOLや供給リスクを早期に察知して生産停止や売上機会の損失を回避できる他、設計者の調査および比較工数を3分の1に低減して次世代製品の開発リードタイムを短縮可能だ。

　同社は、edgefuseを通じて日々の部品調査や検証のノウハウおよび情報を組織全体の知識として蓄積し、自由に活用できる環境を目指す方針だ。分断されがちだった設計部門と調達部門の連携を滑らかにし、世界市場において日本の製造業が強靱（きょうじん）な競争力を発揮できるよう支援していく考えだという。

※本記事は制作段階で生成系AIを利用していますが文責は編集部に帰属します（ITmedia AI倫理ポリシー）。

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