Proposed Contributions 提案する貢献内容

These systems can be integrated into existing Work Packages or introduced as new ones. これらのシステムは既存WPに統合、または新規導入が可能です。

System 1 システム1

Multi-Agent System for NAPA Macro Reuse NAPAマクロ再利用マルチエージェントシステム

Goal: Maximize asset reuse, reduce design time 目標：資産再利用の最大化、設計時間短縮

Thousands of NAPA macros have accumulated over decades across the industry, but they're poorly documented and hard to discover. Designers often write new macros for problems already solved. This system turns scattered libraries into searchable, reusable assets. 業界全体で数十年にわたり数千のNAPAマクロが蓄積されていますが、ドキュメント化が不十分で発見が困難です。設計者は既に解決済みの問題に新規マクロを作成しがちです。本システムは散在するライブラリを検索・再利用可能な資産に変換します。

Agentエージェント	Function機能
Documentation Agentドキュメント化エージェント	Analyzes existing macros, extracts purpose/inputs/outputs, generates searchable documentation既存マクロを分析し、目的/入出力を抽出、検索可能なドキュメントを生成
Retrieval Agent検索エージェント	Given a design task, identifies relevant existing macros or combinations設計タスクに対し、関連する既存マクロまたは組み合わせを特定
Integration Agent統合エージェント	Generates glue code to connect selected macros, or scaffolds new code for gaps選択マクロを接続するグルーコード生成、不足部分の新規コード作成

Documentation Agent ドキュメント化エージェント

Analyzes existing macros, extracts purpose/inputs/outputs, generates searchable documentation 既存マクロを分析し、目的/入出力を抽出、検索可能なドキュメントを生成

Retrieval Agent 検索エージェント

Given a design task, identifies relevant existing macros or combinations 設計タスクに対し、関連する既存マクロまたは組み合わせを特定

Integration Agent 統合エージェント

Generates glue code to connect selected macros, or scaffolds new code for gaps 選択マクロを接続するグルーコード生成、不足部分の新規コード作成

Fits with: WP1 (NAPA Consortium), WP4 (Data Infrastructure) 関連WP：WP1（NAPAコンソーシアム）、WP4（データ基盤）

System 2 システム2

Multi-Agent ClassNK Compliance System ClassNKコンプライアンスマルチエージェントシステム

Goal: Reduce approval cycles before submission 目標：提出前の承認サイクル短縮

Current process: submit → reject → fix → resubmit (3-10 cycles per drawing). Pre-submission AI review could eliminate 70-80% of rejection cycles. Faster approval = shorter time-to-construction. 現状：提出→却下→修正→再提出（図面1枚あたり3〜10サイクル）。提出前AIレビューで却下サイクルの70〜80%削減可能。承認迅速化＝建造期間短縮。

Agentエージェント	Function機能
Design Assistant Agent設計アシスタントエージェント	Answers designer questions about ClassNK rules during design設計中のClassNK規則に関する質問に回答
Semantic Compliance Agentセマンティック検証エージェント	Interprets rule intent, checks designs against qualitative requirements規則の意図を解釈、定性的要件に対する設計チェック
Deterministic Compliance Agent決定論的検証エージェント	Executes precise automated checks (dimensions, thicknesses, spacing)正確な自動チェック実行（寸法、板厚、間隔）
Rule Extraction Agent規則抽出エージェント	Analyzes ClassNK documents to generate deterministic checks automaticallyClassNK文書を分析し決定論的チェックを自動生成

Design Assistant Agent 設計アシスタントエージェント

Answers designer questions about ClassNK rules during design 設計中のClassNK規則に関する質問に回答

Semantic Compliance Agent セマンティック検証エージェント

Interprets rule intent, checks designs against qualitative requirements 規則の意図を解釈、定性的要件に対する設計チェック

Deterministic Compliance Agent 決定論的検証エージェント

Executes precise automated checks (dimensions, thicknesses, spacing) 正確な自動チェック実行（寸法、板厚、間隔）

Rule Extraction Agent 規則抽出エージェント

Analyzes ClassNK documents to generate deterministic checks automatically ClassNK文書を分析し決定論的チェックを自動生成

Architecture note: ClassNK rules contain both interpretive guidance (requires LLM) and precise formulas (requires symbolic logic). Pure LLM is unreliable for safety-critical compliance. Hybrid approach is essential. アーキテクチャ補足：ClassNK規則には解釈的ガイダンス（LLM必要）と正確な数式（シンボリックロジック必要）の両方が含まれます。純粋なLLMは安全性重視のコンプライアンスには不十分。ハイブリッドアプローチが不可欠です。

Fits with: WP6 (Inspection AI Agent), WP1 (3D Certification Support) 関連WP：WP6（検査AIエージェント）、WP1（3D認証支援）

Why Agentis Labs なぜAgentis Labsか

Both systems require hybrid AI architecture combining LLMs with symbolic reasoning—not simply wrapping an LLM with a prompt. This architecture-first approach is our core expertise. 両システムには、LLMとシンボリック推論を組み合わせたハイブリッドAIアーキテクチャが必要です。単なるLLMのプロンプトラッピングではありません。このアーキテクチャファーストのアプローチが私たちの専門です。