上層との正確で抜け
漏れの無い情報交換
モデルベース機能安全「mbFS」——
自動車機能安全プロセスにMBSEのフレームワークを適用し、
飛躍的な効率化を目指すアプローチです。
DNVは、自動車機能安全プロセスにMBSE（Model-Based Systems Engineering）の
フレームワークを適用し、飛躍的な効率化を目指すアプローチ「mbFS」の導入・移行をご支援します。
複雑化する車載制御システム開発において、機能安全活動のデジタル化は不可避な課題です。
自動運転を支えるSDV/OTA技術の採用に伴い、システムは高度化・複雑化しています。手作業・ドキュメントベースの取り組みの限界が指摘され、機能安全の「手詰まり感・お荷物感」の要因になっている実態が見て取れます。これらの課題を解決し、デジタル化を推進することが急務となっています。
機能安全の取り組みに、近年普及発展著しいMBSEを適用して飛躍的な効率化を目指すアプローチとして注目を集めています。いわば機能安全活動のDXといえる考え方ですが、今日の複雑化した車載制御システム開発には不可欠となったAI技術適用の為の施策と言っても違和感はありません。
mbFSを成功させる鍵は、
ISO 26262固有の概念定義（オントロジ）
の適用にあります。
AIをフル活用するために機能安全活動をDX化する——成果物の姿をLLM技術と相性の良いモデルデータ本位に移行することは、安全関連システム開発で問われる「安全・安心なAI適用」の第一歩です。
機能安全をマシンリーダブルで体系化・構造化されたモデルデータ本位の活動に移行し、SSOTをAIが操作する姿がmbFSの目指すべき到達点です。設計や分析領域で有能な「アシスタントエンジニア」として機能することはもちろん、最終的に人間が実施すべきとされるアセスメント領域においても、AIは「アシスタントアセッサ」として大きな活躍が期待されます。
将来的には多規格連携（CS・SOTIFなど）による同時並走プロセス（MDO）の実現も期待されます。
既存の機能安全プロセスや過去の開発資産を活かしつつ、各社・各組織の状況に応じて無理のない導入・現実的な移行ステップをご支援します。
導入可否の相談から、既存プロセスとのギャップ分析、トレーニング、実装・移行の伴走支援まで。まずはお気軽にお問い合わせください。
貴社の状況に応じたご支援内容を個別にご提案します。
mbFSのアプローチと、それを支えるオントロジ・モデリング法は、長年にわたるコミュニティ活動から生まれ、磨かれてきたものです。
mbFSのアプローチと、これを支えるオントロジやモデリング法は、長年にわたるコミュニティ活動から生まれ磨かれてきたものです。ISO 26262準拠性と開発現場での実用性についての懸念に煩わされることなく、安心して取り組んでいただけます。
この安全コンセプト構築法のコミュニティスタンダードは、自動車分野の機能安全やシステムモデリング技術の専門家が2014年から活動を続けているSCN-SG（安全コンセプト記法研究会）が中心になって策定し、ASAM SCDL 1.6.0 として標準化・公開済みのものです。DNVの一連の支援プログラムやトレーニング教材は、これらに基づき汎用性や中立性が確保されたものになっています。
mbFSでは、モデリング言語にSysMLを用いて生成されるモデルデータの高い可搬性を確保しながら、オントロジ＝モデリング対象の概念定義（モデルのセマンティクス＝意味）の説明は、引き続きSCDLが担います。
発足段階からDNVが積極的に参画してきたSCN-SGは2026年に入ってJCOSEとの連携も開始しています。
mbFSの基本を事例で学ぶmbFSスタータキットを用意しました。——いわば、自前の器具で調理するレシピと食材のパッケージです。
綿密に構成・調整された架空システムのSAD・安全コンセプト・安全分析ひな形のオールインワン・パッケージです。あらかじめ用意されたmbFSオントロジ完全準拠のリポジトリマップと標準プロファイルなど実用的な推奨セットアップを用いることで、煩雑な事前検討無しに最初の一歩からmbFSの実践を体験いただけます。
同様の思想で、mbFSスタータキットによる実践的な取り組みプログラムにより、実プロジェクトで即応用可能な基本スキルを獲得いただけます。
DNVのmbFS支援サービスはツール非依存。豊富な機能安全活動支援の実績に基づき、ニュートラルな視点でツール導入からの支援が可能です。
組織や案件の状況に応じた最適なmbFS導入支援を提供します。
mbFSとは目的・視点が異なる周辺モデル空間との、合理的な接続法・協調法を支援します。
運用中のSysML環境にmbFSを取り入れる・組み込む支援も可能です。既存環境への導入では、ツールと強い結びつきを持つ固有アプローチやメソッド類（デフォルトのオントロジなど）との整合と調整が必要になりますが、開発現場での経験を生かした実践的なアドバイザリを提供します。
mbFSとして重要な入力情報源であり、安全アーキ検討結果の提供先でもあるSAD（システムアーキ設計）との合理的な接続法・協調法を支援します。
次世代を担うデジタル人材の育成・リスキリングに最適。経験豊富な講師陣、洗練されたマテリアル、合理的なカリキュラム——mbFS人材獲得の最短コースを提供します。
いずれも欠かせないのがmbFSアプローチ。本プログラムは、これら全てを体系的にカバーします。
MBSE スキルと機能安全スキルの両軸を高めることで、mbFS コンピテントエンジニアへの到達を目指します。
統合ECU上で複数のアイテム・システムにかかわるASILの異なるコンポーネントが、これまでに無い複雑さで同居する——mbFSはISO 26262完全準拠の手法で、その解法の最短ルートを提供します。
SDVでは、統合ECU上で複数のアイテム・システムにかかわるASILの異なるコンポーネントやSWの同居状態が、これまでに無い複雑さで発生します。プラットフォーム、パーティショニング、高機能OSやSoC上のIPなど各種の技術が提案されていますが、これらを採用したとしても安全アーキテクトは安心できません。
mbFSでは完全性・一貫性を確実にするオントロジと、AIの支援による手際のよい安全コンセプト構築技術（DFA2 by mbFS）が鍵となります。こうして得られたモデルデータSSOTは、AI駆動SW開発時にも真価を発揮します。
ミクストクリティカリティ解法の決定打と言える DFA2-method by mbFS は、一連の機能安全関連WPモデリングの完全性・一貫性が前提となる最終工程である点は注意が必要です。
OEM〜システムサプライヤ〜SWベンダ。どのレイヤを分担する組織でも、レイヤ毎に取り組みの最適化が必要です。
他方で、サプライチェーンにおけるレイヤ間の一貫性も重要です。機能安全の分担開発においては、当面多くのケースでモデルデータ全体すなわちSSOT（Single Source of Truth）はバーチャルな存在になります。その中で自社・自部署が担当する領域である「部分SSOT」は、上流や下流がmbFS未対応だとしても、整合の取りやすいモデル構造・データ形式が重要になります。
例えば、車両レイヤで組まれた安全機構の情報はSWレイヤからも参照できなくてはなりません。
上層との正確で抜け
漏れの無い情報交換
下層との正確で抜け
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DNV-mbFS支援プログラムは これらのI/Fやプロトコルを配慮した 最適なmbFS実装ソリューションを提供します。
これまで積み上げた実績のある機能安全資産を分析し、mbFS適用の次期プロジェクトに向けて無理の無い移行を支援します。
特に、安全要求の仕様化や安全分析の実施法についての複雑で難解な基準書・要領書の多くは、すっきりと整理されたオントロジ定義とAIによるアシストを含むツール上のオペレーションに順次置き換わります。
安全開発におけるAI技術の適用には、慎重さが求められます——
すでに多くの利用者が日常的に体験しているこれらの特性は、安全な製品を市場に届けることが使命の機能安全開発には相応しくありません。
mbFSがもたらすLLM技術と親和性の高いマシンリーダブルなモデルデータSSOTは、汚染されにくいオンプレ・クローズド環境や洗練された学習データを確保することにより、AI支援による安全コンセプト構築プロセスを飛躍的に効率化します。
安全設計には、生身のヒューマンアセッサが納得できることが求められます。AIの生成結果をブラックボックス化しないため、規格が求めるレイヤ・フェイズ・プロセスモデルに従った論証が重要になります。