CAEをAI 活用で脱・属人化。ベテランの技術を継承し、設計開発を加速させる現実的な手法とは

製造業の設計・開発現場において、CAEは欠かせないツールとなりました。しかしその運用は依然として、熟練者の経験と勘に依存する部分が大きく、属人化や解析時間の長さがボトルネックとなっているケースが少なくありません。

昨今、こうした課題を解決する手段として注目されているのがAIとCAEの融合です。AIは単なる自動化ツールではありません。過去の膨大なデータを活用し、誰でも一定レベルの高度な判断ができる環境を作るための鍵となります。

本記事では、AIをCAEに活用するメリットや仕組み、現場導入に向けた具体的なデータ戦略、そしてAIネイティブな環境を実現する最新のソリューションについて解説します。

なぜ今、解析現場でAI活用が求められるのか

設計品質の向上と開発期間の短縮という、相反する要求に応え続ける現場において、従来のCAE運用は限界を迎えつつあります。なぜ今、AIの力が不可欠とされているのでしょうか。

熟練者の経験則を数値化し、属人化を解消する

多くの現場では、解析条件の設定や結果の評価が、特定のベテランエンジニアに依存しています。「この形状なら、ここに応力が集中しそうだ」「このパラメータ設定が適切だ」といった判断は、長年の経験に基づく暗黙知です。

AIを活用する最大の意義は、この暗黙知の形式知化にあります。

過去の解析データをAIに学習させることで、熟練者が無意識に行っている入力と出力の相関関係の把握をモデル化できます。これにより、経験の浅い若手エンジニアでも、AIの予測値を参照することで、ベテランに近い精度で初期判断を下せるようになります。

これは、技術継承のリスクヘッジであると同時に、組織全体の技術レベルの底上げに直結します。

シミュレーションの高速化と、見落としていた最適解の発見

従来のCAEは、高精度である反面、計算に数時間から数日を要することも珍しくありません。このリードタイムが、試行錯誤の回数を制限していました。

AIを活用した予測モデル（サロゲートモデル）を用いれば、計算結果を数秒で得ることも可能になります。

その結果、設計者は一つの案に固執することなく、数百・数千のパラメータパターンを瞬時に探索できるようになります。経験則だけに頼っていては見落としていたかもしれない形状や設定の中に、より良い最適解を見つけ出せることこそが、AI導入の実質的な価値と言えるでしょう。

AI CAEの核心技術：サロゲートモデルとは何か

AI CAEを理解する上で重要なキーワードがサロゲートモデルです。

通常、CAEでは物理方程式を解くことで厳密な解を導き出しますが、これには高い計算コストがかかります。一方、サロゲートモデルは、過去のデータから入力と出力の関係性だけを学習し、計算プロセスをショートカットして結果を予測します。

これは、複雑な物理現象をAIが近似的に再現するものであり、物理シミュレーションの代理人（サロゲート）として機能します。

もちろん、最終的な詳細検証には従来の高精度ソルバーが必要ですが、設計の初期段階で大まかな傾向を掴んだり、NG案をスクリーニングしたりするフェーズでは、高いパフォーマンスを発揮します。

AI活用を成功させるためのデータ戦略

AIの精度は、学習させるデータの質と量で決まります。しかし、無闇にデータを集めれば良いわけではありません。現場が意識すべきデータ戦略について解説します。

成功データだけでなく、失敗データこそが資産

AI導入において陥りがちな誤解が、「正しい設計データだけを学習させたい」という考え方です。しかし、AIにとっては失敗データこそが極めて重要な学習材料となります。

• 境界線の学習： どこまで攻めたら破損するのか、どのパラメータが性能悪化のトリガーになるのかを知るには、失敗事例が必要です。
• 過学習の防止： 成功パターンしか知らないAIは、未知の設計に対して楽観的な誤判定をするリスクがあります。

過去に失敗したからといって破棄していた解析データや実験データは、AIに「やってはいけないこと」を教えるための宝の山です。これらを掘り起こし、学習セットに含めることが精度の高いモデル構築への第一歩です。

過去の解析データの整備と前処理の重要性

AI活用の大きなハードルは、実はモデリング技術ではなくデータの前処理（クレンジング）にあります。

社内のファイルサーバーに、解析担当者ごとに異なる命名規則やフォルダ構成でデータが散在していないでしょうか？

• 入力パラメータと結果データが紐付いているか
• データのフォーマットが統一されているか
• 欠損値や異常値が含まれていないか

これらを整理し、AIが読み込める形式（CSV等）に整える作業は泥臭いですが、プロジェクトの成否を分ける最も重要な工程です。まずはデータの棚卸しから始めることが推奨されます。

現場に導入するための具体的なステップと運用フロー

いきなりすべての解析プロセスをAIに置き換えることは現実的ではありません。現場の混乱を避け、確実に成果を出すための導入ステップを紹介します。

ステップ1：定型的な部品から始める

まずは、適用範囲を限定します。形状が複雑で毎回仕様が大きく変わる製品ではなく、以下のような特徴を持つ部品からPoC（概念実証）を行うのが定石です。

• 形状が定型的である： パラメトリックに形状を定義しやすいもの（例：ギア、ヒートシンク、パイプ形状など）。
• 過去データが豊富にある： 類似の解析を過去に何度も行っているもの。

小さな成功事例を作り、社内にAIは使えるという実績を示すことが、本格展開への足掛かりとなります。

ステップ2：ハイブリッド運用の構築

AIは万能ではありません。未知の領域に対する外挿は苦手とする場合があります。そのため、AIによる予測と従来の物理ソルバーによる検証を組み合わせたハイブリッドな運用が推奨されます。

• 探索フェーズ（AI）： AIを用いて数千パターンの設計案を数秒で評価し、有望な数案に絞り込む（または明らかなNG案を弾く）。
• 検証フェーズ（物理ソルバー）： 絞り込まれた案に対して、従来通りの高精度なCAEを実行し、裏付けを取る。

この分業体制により、手戻りの削減と品質保証を両立させることが、実務におけるAI活用の最適解です。

従来のCAEにおけるAI導入の壁

ここまでAI活用のメリットを述べてきましたが、多くの企業が導入に足踏みしてしまう構造的な課題として、データのサイロ化があります。

従来のオンプレミス型のCAEソフトでは、解析データは各担当者のローカルPCや、部門ごとのサーバーに保存されがちです。AIを学習させようとしても、まずデータを一箇所にかき集めるだけで膨大な工数がかかります。また、計算リソースも個人のPCスペックに依存するため、AIの学習や推論に必要なパワーを確保するために、高価な解析専用の高性能コンピュータを購入しなければならないケースもあります。

「学習データをどう用意し、どこで計算させるか」。 このインフラの壁を乗り越えるためには、ソフトウェアの提供形態そのものを見直す必要があります。

SimScaleが実現するAIネイティブなCAE環境

AI活用の壁となっていたデータのサイロ化と計算リソースの問題を根本から解決するのが、完全クラウドベースのCAEソリューション「SimScale」です。

完全クラウドだから実現する、シームレスなAI統合

SimScaleでは、すべての解析データがクラウド上に一元管理されています。個人のPCにデータが埋もれることはありません。データが最初からクラウドにあるため、AI学習のためのデータ収集や統合の手間が不要となり、まさにAIネイティブな環境が提供されます。

SimScaleは、このクラウドの利点を活かし、以下の2つのAIテクノロジーでシミュレーションの常識を再定義します。

1. フィジックスAI

フィジックスAIは、クラウド上の膨大なシミュレーションデータで学習したディープラーニングモデルを活用し、解析結果の現実的な予測を数秒で提供する機能です。

• 信頼性の高い予測： 従来の物理ソルバーを補完・強化する形で設計されており、アイデア出しや初期検証のスピードを劇的に向上させます。
• シームレスな切り替え： AIで即座に傾向を掴んだ後、重要な最終確認や詳細検証が必要な場面では、ワンクリックで従来の高精度ソルバーへ切り替えることが可能です。

これにより、設計者は待ち時間から解放され、思考を止めることなく開発を進めることができます。

2. エンジニアリングAI

エンジニアリングAIは、解析作業そのものをサポートする AIエージェントです。クラウド上のデータとモデルを理解し、シミュレーションのセットアップや実行を自動化・支援します。

• 作業の自動化： メッシュ作成や境界条件設定といった煩雑な手作業からエンジニアを解放します。
• 創造的な時間の最大化： 単純作業はAIに任せ、エンジニアは結果の考察や設計改善といった、本来人間がすべき創造的な業務に集中できます。

設備投資不要で、今すぐ始められる

SimScaleはクラウドサービスであるため、AI活用や大規模解析のために高価なハイスペックPCやサーバーを購入する必要は一切ありません。

ライセンス管理も不要で、Webブラウザさえあれば、普段の業務用PCがスーパーコンピュータ並みの解析マシンへと変わります。また、プロジェクトデータはURL一つでチーム内や組織外と瞬時に共有できるため、コラボレーションも加速します。

SimScaleのAI活用機能を詳しく見る

クラウドとAIの融合が、設計プロセスの新しい標準に

熟練者の技術を継承し、設計プロセスを加速させるAI。その実現には、データが集まり、計算リソースが無制限に使えるクラウド環境が不可欠です。

SimScaleは、これまでのCAE手法を置き換えるのではなく、AIテクノロジーによってシミュレーションをより迅速かつ容易なものへと進化させます。

AIを味方につけ、解析の民主化とイノベーションを加速させたいとお考えの方は、ぜひSimScaleの可能性をご体感ください。