Trace.Space は、ロボット工学、航空宇宙、自動車、防衛、その他のハードウェア チームがプロトタイプから大規模に製造される製品に移行するのを支援することを目的としたハードウェア エンジニアリング プラットフォームである Trinity を立ち上げました。 Trinity は、要件、テスト、設計パラメータ、製品バリアントを 1 つのシステムに接続し、AI エージェントがそのエンジニアリング データにアクセスできるようにします。
Trace.Space は、ラトビア人の Janis Vavere 氏と Karlis Broders 氏がすでに何年もかけて解決しようとしていた問題から生まれました。エンジニアリング情報が要件管理ツール、スプレッドシート、ドキュメント、その他のシステムにわたって断片化されており、複雑な製品の一部の変更が他のすべての部分にどのように影響するかを追跡することがますます困難になっています。
Vavere 氏は、Jama Software で要件管理システムを購入して導入している企業から問題を認識しましたが、Broders 氏は、要件管理システムを導入している企業内部から問題を認識しました。
彼らは同じ結論に達しました。既存のツールに別の機能を追加するだけでは十分ではありませんでした。エンジニアリング情報を構造化し、接続する根本的な方法を変更する必要がありました。
この立ち上げは、要件管理から始まり、その後、テスト、設計パラメータ、バリアント管理、および AI 支援エンジニアリングに移行した、ラトビアのスタートアップにとって重要な拡張を示しています。
CEO兼共同創設者のJanis Vavere氏に詳しく話を聞いてみた。
Trace.Space は 2022 年にリガで設立され、地元と米国にオフィスを構えています。
要件管理から Trinity へ
私が Trace.Space に初めて出会ったのは 2023 年で、当時同社はエンジニアリング データの出発点である要件管理の再発明に注力していました。製品は、新しい世代、バージョン、バリアントに進化する前に、何をしなければならないか、どのように実行しなければならないかを定義する要件から始まります。
「したがって、最初は明らかではないように思えるかもしれませんが、要件はすべての始まりであり、IP の中核が保持される場所です」と Vavere 氏は説明しました。
「私たちが要件管理を始めたのは、過去の経験からこれを知っており、その核心を保持したかったからです。
しかし、この計画は要件だけにとどまることは決してありませんでした。それはエンジニアリングと製造のライフサイクル全体に拡大することでした。」
Trace.Space は最終的に、製品開発ライフサイクルの 80% を管理することを目指しています。同社は、Trinity が現在では約 40 パーセントをカバーしていると推定していますが、Trace.Space が開始されたときは約 10 パーセントでした。
Trinity は、要件とテスト管理に加えて、AI エージェントがエンジニアリング データを操作して変更の影響を評価できるようにするインフラストラクチャと決定論的ルールに加えて、設計パラメータとバリアント管理を追加しています。
来年にかけて、Trace.Space は、部品表、ERP、サプライ チェーンを含むモデリング、シミュレーション、製造にさらに移行する予定です。
Vavere 氏は最終的に、エンジニアリング データが文書を介して交換されるのではなく、企業とそのサプライヤー間で接続されることを構想しています。
「サプライヤーとサプライチェーン間の現在のデータ交換には、数週間にわたる PDF の交換が含まれます。私たちは、エージェントがこれらのグラフを横断することになると考えており、Trace.Space がそのエンジニアリング情報を保持する中核となるでしょう。」
この拡大は、Trace.Space がサービスを提供する業界への投資が加速していることを受けて行われているが、エンジニアリング インフラストラクチャが追いついていないと Vavere 氏は主張する。
構築はますます速くなってきています。スケーリングはそうではありません
物理 AI に関連する業界全体の投資は記録的なレベルに達しています。ロボット企業は2026年上半期に188億ドルを調達し、すでに2025年全体で調達した150億ドルを上回りました。防衛技術企業は6月初旬までに146億ドルを調達し、宇宙技術企業は2025年に120億ドル以上を調達しました。自動運転車スタートアップ企業はすでに2026年4月中旬までに記録的な214億ドルを調達しました。
ただし、その資本を大規模に製品に変えるのはより困難です。チームは、少数のプロトタイプから、フリート、バリアント、および規制製品の製造に移行する必要があります。
これらの製品の背後にあるエンジニアリング インフラストラクチャの多くは、依然としてスプレッドシート、静的ドキュメント、レガシー プラットフォーム、人々の頭の中に閉じ込められた知識に依存しています。ソフトウェア デファインド マシンがフィールド データを生成し、エンジニアがそれを次世代の製品にフィードバックするため、これはますます困難になります。
Trace.Space は、Lucid Motors、Serve Robotics、Xiphos、TMAP Mobility、StandardX などのエンジニアリング チームと連携しています。
「もはや制約は、野心的なチームが資金を得られるかどうかではない」とバヴェール氏は語った。
「重要なのは、勝つために十分な速さで製品を設計、検証、製造できるかどうかです。
これまで、これほどの速度と精度で動作するために必要なインフラストラクチャは、世界の最先端のハードウェア企業の一部にのみ存在し、社内の専任エンジニアリング チームによって構築および保守されていました。トリニティはその機能を民主化します。」
Trinity は、要件をテスト、設計パラメータ、製品バリアントと結び付けます。企業が新しい車両、ロボット、衛星、または構成を構築するたびに別のコピーを作成するのではなく、チームは何が共有され、どこが各バージョンで異なるかを定義します。何かが変化すると、Trinity は他に何が影響を受けるかを表示します。これと同じ接続された構造が、AI エージェントをエンジニアリングの分野で役立つものにしています。
エージェントファーストのエンジニアリング世界の構築
Trace.Space は、そのアーキテクチャにより、以前のエンジニアリング プラットフォームが構築されたときには不可能だったことが可能になると主張しています。
このプラットフォームは API ファーストであり、開発者はプラットフォームを既存の開発およびテスト環境に接続できます。また、さまざまな種類のエンジニアリング データを受け入れることができる構成可能なグラフを中心に構築されており、設計パラメータとバリアント管理をネイティブにサポートしています。
Trinity は AI エージェント向けにも設計されています。バヴェレ氏は、顧客はすでにプラットフォームとともに独自のエージェントを使用していると述べた。
「彼らはまた、Trace.Space をハーネスとして使用し、その API を介して動作し、独自のエージェントを含むエージェントを実行して分析を実行しています。」
プロトタイピングの高速化によりエンジニアリング上のリスクが増大する場合
AI 対応のハードウェア アクセラレーションについて、Vavere 氏は、その影響はソフトウェア デファインド マシンとソフトウェア デファインド ハードウェアで特に顕著であると述べました。
「チームは、同じ数のエンジニアまたはさらに小規模なチームで、これまでよりもはるかに迅速にプロトタイプのアイデアを出し、構築できるようになりました。コアとなるハードウェア製品を構築し、その後、ソフトウェア環境を使用してさまざまなオプション、バージョン、テストを検討することができます。」
AI により、チームはより迅速にコードを生成し、それをモデリング、シミュレーション、CAD 環境に統合し、製品のさまざまなバージョンを迅速にテストできるようになります。これにより、プロトタイプの作成、初期バージョンのデプロイ、テストおよびフィールド データの開発へのフィードバックが容易になります。
しかし、Vavere 氏は、この加速が別の問題を引き起こすと主張しています。従来のシステム エンジニアリングは、ますます急速になっている開発サイクルによって生成されるデータ量に追いつくのに苦労しているのです。
「システム エンジニアがデータ量に追いつけないため、リリースのたびにリスクが増大します。チームはもはや、自分たちが適切な製品を構築しているかどうか実際にはわかりません。
リスクが増大し、品質が低下し、要件が満たされない可能性があり、その結果、間違った製品が顧客に出荷される可能性があります。」
これが、Trinity が登場する目的です。現場でのプロトタイプ、バリアント、製品の数が増加するにつれて、プラットフォームは、結果として得られるエンジニアリング データを分析し、要件が引き続き満たされているかどうかを追跡するように設計されています。 Vavere 氏は、企業がプロトタイプから、場合によっては現場で数百万台ものユニットに移行するにつれて、このことがますます重要になると主張しています。
AIエージェントから物理AIへ
Trace.Space は 2 月に、システム エンジニアリング向けのエージェント AI ツールである Space Agent をリリースしました。 Trinity は、そのアプローチをエンジニアリング プロセスのより広範な部分に拡張します。
バヴェレ氏は、同社は以前SpaceXで働いていた顧客から、Trinityが同社のエンジニアリングデータの扱い方に似ていると聞いたと述べた。
「これは、世界最高の企業の一部が社内ツールに最高のエンジニアを配置することによってのみ作成できたプラットフォームを、私たちが構築し、製品化したことを意味します。」
Trace.Space は、これらのマシンがプロトタイプから広範な導入に移行するにつれて、その背後にあるエンジニアリング システムも拡張する必要があると予想しています。 Trinity は、その課題に対する同社の答えです。AI によりハードウェアの構築とテストが迅速化されるにつれ、次のボトルネックは、何が構築されているか、何が変更されたか、動作するかどうか、そしてそれを大規模に製造する方法を追跡することになる可能性があります。