AIがエンジニアリングの可能性を再定義。構想から運用まで、設計の高度化、製造の俊敏化、バリューチェーン全体の最適化を加速します。
AI活用エンジニアリングとは、エンジニアリングのライフサイクル全体に人工知能（AI）を適用する手法です。その中核となるのは機械学習で、予測AI、生成AI、エージェント型AIをはじめとするさまざまなAI技術を活用します。AIは実際の運用データとシミュレーションデータを横断的に分析し、人間では見つけることが難しい複雑なパターンを抽出します。これにより、エンジニアの意思決定を支援するインサイトを提供し、自動化の推進と継続的な最適化を実現します。
主な活用領域は次のとおりです。
これにより、問題が大きなコストにつながる前に特定し、確信を持って対処できるようになります。また、問題発生後に対応するのではなく、バリューチェーン全体の複雑性を見据えながら、先を見越した意思決定が可能になります。
現代の製品開発では、かつてないほど多くのことが求められています。製品は構造、流体、熱、電磁界、電子回路、制御、組み込みシステムなど、多岐にわたる技術領域で構成され、それらを同時に考慮する必要があります。さらに、製品の価値や機能、柔軟性の多くがソフトウェアによって実現されるソフトウェア定義型へと移行が進んでいます。また、コンプライアンス要件の強化やサステナビリティ目標への対応が求められる中、開発期間の短縮や、手戻りや物理試作に伴うコストの削減も欠かせません。
関わる技術領域の数と、それらの相互作用の複雑さは増し続けており、従来のエンジニアリング手法だけでは対応が難しくなっています。そうした中、開発者には次のような課題への対応が求められています。
AI活用エンジニアリングは、こうした課題の解決を可能にします。
優れた製品を生み出すには、長い年月にわたり数多くの意思決定やトレードオフ、そして継続的な改善を重ねる必要があります。AI活用エンジニアリングは、その製品開発プロセスのあらゆる段階でAIの力を活用し、開発スピードの向上、より適切な意思決定、そして実環境で優れた性能を発揮する製品の開発を支援します。
設計に着手する前段階から、AIは何を、なぜ開発するのかを明確にするのを助けてくれます。要件と後工程のエンジニアリングデータを結び付けることで、性能、コスト、サステナビリティ、生産性に関する目標を開発初期から共有・理解しやすくなります。その結果、後工程で発生する認識のずれや手戻りを抑え、コストの増加を防ぎます。
限られた数の設計案を評価するだけでなく、AIによって数千もの設計の可能性を同時に探索できるようになります。ジェネレーティブデザインツールは、従来では見つけることが難しかった有望な設計案を導き出します。さらに、AIの支援により、設計パラメータが性能、重量、信頼性、生産性に与える影響を事前に把握できるため、設計方針を決定する前の段階で、より的確な判断が可能になります。
AIを組み込んだシミュレーションにより、物理ベースのシミュレーションと比べて最大1,000倍の速度で設計検討を行えます。従来は結果を得るまでに数日を要していた物理予測も、過去のシミュレーションデータで学習したAIモデルを活用することで、数分で実行できるようになります。AI学習済みのシミュレーションモデルによって、複雑な3D設計シミュレーションをシステムレベルで実用的に活用できるようになり、大規模な計算負荷を伴うことなく、デジタルツインの展開、マルチフィジックス解析、リアルタイム性能評価を実現します。
AIは、重要な試験シナリオや潜在的な故障モード、リスク領域を自動的に特定し、検証プロセスを効率化します。これにより、問題を探す作業に費やす時間を減らし、課題解決そのものに集中できるようになります。さらに、デジタルツインを実データと継続的に同期することで、デジタル空間と実環境をつなぐクローズドループを構築します。その結果、試作品を製作する前の段階からリスクを評価・低減できるようになります。また、設計結果を基準や要求事項と照らし合わせることで設計上の問題を早期に検出し、不具合を抱えた製品が後工程へ進むことを防ぎます。
AIは、設計意図と実際の製造現場とのギャップを埋めます。製造上の制約や材料特性をシミュレーション主導の設計プロセスに直接取り込むことで、生産の実現可能性を早い段階で評価できるようになり、製造段階での想定外の問題や手戻りを防ぎます。
さらに、AIはスマートな生産計画およびスケジューリングを通じて、スマートマニュファクチャリングを実現します。これにより、生産ラインは需要の変化や稼働状況の変動に応じて柔軟に対応できるようになります。また、品質検査ではAIによるコンピュータビジョンと異常検知を活用することで、大量生産環境においても一貫した品質を維持できます。
製品が市場投入された後も、AIは実際の運用から新たな知見を引き出します。予知保全システムはセンサーデータを分析し、故障の兆候を事前に検知することで、設備停止や高額な修理コストの発生を防ぎます。さらに、運用から得られた知見を設計や生産計画へフィードバックすることで、実際の運用結果を継続的な改善に生かせるようになります。その結果、製品ライフサイクル全体を継続的に最適化する改善サイクルを構築できます。
自動車、航空宇宙、電子機器、エネルギー、製造業、重機、ライフサイエンスなど、幅広い業界でAIを活用したエンジニアリングが導入されています。その成果は具体的な数字となって現れています。
このeBookでは、100件を超える実践的なユースケースを紹介しています。AI活用エンジニアリングによって、シミュレーションの高速化、解析時間の短縮、製品信頼性の向上をどのように実現しているのかをご覧いただけます。例えば、NVH解析を100倍高速化、航空電子機器の信頼性を600％向上、eモーター設計を15倍高速化した事例などを掲載しています。
開発期間の短縮、品質向上、イノベーションの加速など、実際の成果をご覧ください。
PepsiCoは、Digital Twin Composerを活用し、米国内の一部の製造拠点および倉庫においてデジタル変革を推進しています。
AIを活用し、サブシステムのパラメータ最適化にかかる時間を1週間から15分へ短縮。
チーム、ツール、データが分断されていると、製品開発の複雑さはさらに増していきます。デジタルスレッドが、開発ライフサイクル全体を通じて人・データ・意思決定をどのようにつなぎ、一貫性のある製品開発を実現するのかをご覧ください。
AIの導入は、決して難しいものではありません。最初の一歩から成果の測定まで、エンジニアリングプロセスを段階的に高度化するための実践的なロードマップを紹介します。
組織内でAI活用を推進する方法や、導入時に直面する課題への対応策、そしてデータ主導型エンジニアリングがもたらす新たな可能性について解説します。実際の活用事例もあわせてご覧ください。
予測AIは、過去データとリアルタイムデータを分析してパターンを特定し、将来の結果を予測するAIです。自律的に判断や行動を行うのではなく、人の意思決定を支援する役割を担います。予知保全システムは、その代表的な活用例の一つです。
生成AIは分析にとどまらず、新たな設計案やコード、シミュレーションを生成します。予測AIが「何が起こるか」を予測するのに対し、生成AIは「何が実現できるか」を提示し、より迅速なイノベーションを支援します。
物理法則を組み込んだAI（Physics-Informed AI）は、重力、熱力学、流体力学などの物理法則をAIモデルに組み込むことで、予測結果の妥当性を確保します。これにより、限られたデータでも高精度な予測が可能になり、複雑なシステムのモデル化と製品開発の迅速化を支援します。
Physical AIは、機械が現実世界を認識し、状況に応じて行動できるようにする技術です。ロボットや自動運転車などを支える基盤となります。Embodied AIはその一分野であり、事前に定義されたルールに従うのではなく、センサーやアクチュエーターを通じて環境と相互作用しながら学習します。
Agentic AIは、状況を認識し、推論し、自律的に行動することで、細かな指示がなくても目的を達成できるAIです。Copilotのように人の作業を支援するだけでなく、タスクを開始から完了まで自律的に実行します。比較的新しいアプローチであり、適切な活用方法やガバナンスについては現在も発展が続いています。
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