リバースモデリング・派生開発
既存の設計データを、ひとつのシステムモデルへ
すでにお持ちの CAD、部品表（BOM）、ネットリスト、要件、ドキュメントから始められます。MBEstudio はそれらをトレーサブルな1つのシステムモデルにまとめ、コンパイラで検証し、AI エージェントが不足している部分を見つけて提案します。モデルはお客様が所有する SysML v2 のテキストです。
取り込めるデータ
既存のエンジニアリングデータを1つのモデルに
| データソース | モデル内での扱い |
|---|---|
| CAD アセンブリ（STEP AP242） | 製品構成をモデル内に配置された部品として取り込み、各ボディには推定値と明示した外形エンベロープ（形状を捏造することはありません）、データムと幾何公差（GD&T）を保持します。 |
| 検査データ（QIF 3.0） | 特性と測定結果を、ID、種類、値でモデルと照合して取り込みます。 |
| 電子回路（KiCad ネットリスト） | 部品の値とフットプリントを持つ基板として取り込み、ネットをインターフェースとして扱います。 |
| 部品表（Onshape BOM CSV） | アセンブリのメタデータと数量を、モデルの部品として取り込みます。 |
| 要件（ReqIF、IBM DOORS） | ReqIF で要件を入出力し、識別子を保持するため、どちらのツールで変更しても往復できます。 |
| ドキュメント（PDF、Word、CSV、テキスト、Markdown） | 説明対象の部品や要件に、モデルのナレッジグラフ上で関連付けます。 |
派生開発・差分開発
派生開発のためのリバースモデリング
多くの開発は、ゼロからの新規開発ではなく、既存製品を変更する派生開発（差分開発）です。設計書がソースコードや現物とずれていくと、変更の影響範囲を見誤り、手戻りや不具合につながります。
MBEstudio は、既存の CAD、部品表、ネットリスト、要件、ドキュメントから既存システムをモデル化（リバースモデリング）します。要件、部品、インターフェースのつながりがモデルに残るため、変更の前に「何を、どこで、どう変えるか」をモデル上で確認でき、モデルの差分とベースラインで変更の履歴を追えます。
派生開発のプロセス（XDDP など）で重視されるトレーサビリティを、文書や表計算ではなく、コンパイラで検証できるシステムモデルとして保てます。既存システムへの MBSE の事後適用として、まず1つのサブシステムから後追いでモデル化し、段階的に範囲を広げる進め方にも対応します。
使い方
散らばったファイルから、検証できるモデルへ
1. 取り込む
各データソースを取り込みます。取り込みはモデルへの編集として扱われ、確認してから適用でき、元に戻すこともできます。MBEstudio は既存の内容と先に照合するため、重複は生じません。
2. 検証する
コンパイラが復元したモデルを検証し、各要件をモデルが持つ形状、質量、電力に対して評価し、値、上限、マージンを示します。
3. 不足を補う
スタジオ内蔵の AI エージェント、またはお使いのエージェント（Claude Code、Codex、Cursor）が、不足しているインターフェース、機能、要件を提案します。提案はすべて、承認または却下できる変更です。
できないこと
制限事項
- CAD の詳細形状を完全に再構築するものではありません。復元したボディは推定値と明示したエンベロープです。
- 3D スキャン、点群、写真、コンパイル済みソフトウェアからのリバースエンジニアリングには対応していません。
- STEP AP242 と QIF 以外のネイティブ CAD 形式は直接読み込めません。先に STEP 形式で書き出してください。
まずは1つのアセンブリとその部品表から、どのようなシステムモデルになるかをお試しください。
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質問と回答
よくある質問
派生開発（差分開発）にも使えますか？
はい。既存の CAD、部品表、要件などから既存システムをモデル化し、要件、部品、インターフェースのつながりをモデルに保持します。変更の前に影響する範囲をモデル上で確認でき、モデルの差分とベースラインで変更の履歴を追えます。
MBEstudio は CAD から製品をリバースエンジニアリングできますか？
はい、STEP AP242 から可能です。製品構成を配置済みの部品としてシステムモデルに取り込み、各ボディに推定値と明示したエンベロープを与え、データムと幾何公差を保持します。CAD の詳細形状を完全に再構築するものではありません。
リバースエンジニアリングのために、ほかに何を取り込めますか？
QIF 検査データ、KiCad XML ネットリスト、Onshape BOM CSV、ReqIF による要件（IBM DOORS を含む）、CSV の表、そしてモデルに関連付ける PDF、Word、テキスト、Markdown のドキュメントです。
AI エージェントはどこで役立ちますか？
データが1つのモデルにまとまると、エージェントが不足しているインターフェース、機能、要件を提案し、承認する前にコンパイラがすべての提案を検証します。