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## CAE：感性と設計を融合する技術の深化 CAE（Computer Aided Engineering：数値解析）は、製品の設計・開発プロセスにおいて、試作回数を減らし、開発期間の短縮やコスト削減に貢献する重要な技術として、長年活用されてきた。近年、その役割は単なるシミュレーションツールとしての位置づけを超え、設計思想や開発戦略そのものに影響を与えるほどに深化している。 従来のCAEは、主に構造解析や流体解析といった物理現象のシミュレーションに用いられ、具体的な数値データに基づいた性能評価や問題点の洗い出しに貢献してきた。しかし、自動車業界を取り巻く環境変化、特にCASE（Connected, Autonomous, Shared, Electric）に代表される技術革新の加速は、CAEへの要求を大きく変えている。 例えば、電気自動車（EV）においては、バッテリーの熱マネジメントやモーターの効率、車両全体の軽量化が重要な課題となる。これらの課題解決には、高度なCAE技術による詳細なシミュレーションが不可欠であり、従来の解析手法だけでは対応できない複雑な現象のモデル化や、多物理連成解析といった高度な技術が求められている。 さらに、近年注目されているのが、製品の「感性」をCAEに取り込む試みである。自動車のデザインや操作感は、数値データだけで評価できるものではなく、人間の感覚や経験に基づいた評価が重要となる。このため、CAEと人間工学や心理学といった分野の知識を融合させ、製品の感性を数値化し、設計段階で改善に繋げる研究が進められている。 広島で開催されたセミナー「感性重視のものづくりと、考える設計CAEセミナー」では、元ロードスター主査である貴島孝雄氏が登壇し、感性という曖昧な要素をCAEに取り込み、製品の品質向上に繋げる具体的な手法や事例を紹介したと考えられる。これは、CAEが単なる性能評価ツールではなく、設計者の創造性を刺激し、より良い製品を生み出すためのパートナーとしての役割を担うことを示唆している。 今後は、CAE技術は、より複雑な現象のシミュレーションだけでなく、設計者の意思決定を支援するインテリジェントなツールへと進化していくと考えられる。例えば、AI（人工知能）や機械学習を活用し、過去の設計データやシミュレーション結果から最適な設計を自動的に提案したり、設計者の意図を理解し、より効率的な解析を実行したりする機能が搭載されるようになるだろう。 CAEは、技術革新の加速とともに、その役割を変化させながら、製品開発の未来を支える不可欠な技術として、ますます重要性を増していく。そして、感性と設計を融合させるという新たな方向性は、より人間中心の製品開発を可能にし、社会に貢献していくと期待される。

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## CAE分野におけるクラウド活用とAIの融合：今後の展望 CAE（Computer Aided Engineering：数値解析）に関する最近の動向を整理する。近年、CAEは製品開発におけるシミュレーションの重要性を高め、その適用範囲は多岐にわたる。特に、複雑な流体解析や構造解析においては、計算負荷が膨大となり、高性能な計算資源が不可欠となる。この課題に対し、クラウドコンピューティングの活用が注目されている。 今回取り上げられた事例では、MQueという企業が、複雑な流体解析とAIサロゲートモデルの研究開発基盤として、Microsoft Azureを採用した。この決定は、CAE分野におけるクラウド活用の潮流を象徴するものであると言える。 **クラウド活用がもたらすメリット** Azureのようなクラウドプラットフォームを採用することで、MQueは以下のメリットを享受できると考えられる。 * **計算資源の柔軟性:** 必要に応じて計算資源を増減できるため、ピーク時の負荷に対応しやすく、コスト効率も向上する。 * **開発環境の迅速な構築:** 開発環境の構築にかかる時間を短縮し、研究開発のスピードアップに貢献する。 * **データ管理の効率化:** 大量の解析データを安全かつ効率的に管理・共有できる。 * **地理的な制約からの解放:** どこからでもアクセス可能な環境を構築し、チームの連携を強化する。 **AIサロゲートモデルとの連携** MQueがAzureを採用したもう一つの重要な理由は、AIサロゲートモデルの研究開発基盤としての活用である。CAE解析は、計算コストが高く、設計変更ごとにシミュレーションを実行するには時間がかかる。AIサロゲートモデルは、CAE解析の結果を学習し、より高速に近似解を算出するモデルである。 Azureを活用することで、MQueは大量のCAE解析データからAIサロゲートモデルを効率的に学習させることが可能となる。これにより、製品設計の最適化を加速させ、開発期間の短縮に貢献すると考えられる。 **今後の展望** 今回のMQueの事例は、CAE分野におけるクラウド活用とAIの融合が、今後の製品開発において不可欠な要素となる可能性を示唆している。今後は、さらに多くの企業がクラウドプラットフォームを活用し、AI技術と連携することで、CAEの効率化、精度向上、そして新たな応用分野の開拓を目指していくと考えられる。 特に、以下の点に注目していく必要があるだろう。 * **クラウド環境におけるCAEソフトウェアの最適化:** クラウド環境に最適化されたCAEソフトウェアの開発が進むことで、より効率的な解析が可能になる。 * **AIサロゲートモデルの精度向上:** より高精度なAIサロゲートモデルの開発により、CAE解析の代替としての信頼性が向上する。 * **データセキュリティの確保:** クラウド環境におけるデータセキュリティの確保は、CAEデータの保護において重要な課題となる。 * **専門知識の習得:** クラウド環境とAI技術を活用できる人材の育成が、CAE分野の発展を支える。 これらの技術革新と人材育成が、製品開発の効率化、品質向上、そして新たな価値創造に貢献していくことが期待される。

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## CAE（Computer Aided Engineering）の深化と産業への浸透 CAE（Computer Aided Engineering、数値解析）に関する最近の動向は、単なるシミュレーション技術の導入から、より高度な問題解決とプロセス改善への活用へとシフトしている。慶應義塾大学理工学部の研究事例や、佐橋工業と名古屋大学との共同研究など、その動きを象徴する事例が相次いでいる。 CAEは、製品設計や開発において、試作品の作成や実験を伴わない段階で、製品の性能や挙動を予測・検証するためのツールとして広く利用されてきた。しかし、近年、その役割はさらに拡大している。慶應義塾大学の研究に代表されるように、計算固体力学と情報技術を融合させることで、より複雑な現象の解析が可能になり、従来は困難だった問題への対応を可能にしている。 佐橋工業の事例は、CAEの産業応用における具体的な一例と言える。防振ゴムの製造プロセスにおいて、特に乾燥工程の最適化は、製品の品質に直接影響する重要な課題である。従来は経験と勘に頼っていたこの工程を、CAEを活用することで、より詳細なデータに基づいた改善が可能となる。名大との共同研究における「大手出身技術者による橋渡し」という点も重要である。大学の研究成果を産業界にスムーズに導入するためには、専門知識を持つ人材の存在が不可欠であり、この事例は、その重要性を示唆している。 CAEの導入は、設計期間の短縮、コスト削減、製品性能の向上といったメリットをもたらす。しかし、その真価は、単にこれらのメリットを享受するだけでなく、CAEを通じて得られた知見を製品開発やプロセス改善に活かすことに存在する。佐橋工業の事例のように、CAEの結果を分析し、それを基に新たな仮説を立て、実験や試作を繰り返すことで、より革新的な製品やプロセスを生み出すことができる。 さらに、CAEの進展は、新たな技術領域の開拓にも貢献する可能性がある。計算力学と情報技術の融合は、材料設計、構造設計、さらには製造プロセス全体を最適化するための基盤となり得る。将来的には、CAEが製品のライフサイクル全体を支える、不可欠なツールとなることが予想される。 CAEは、単なるシミュレーションツールではなく、製品開発における意思決定を支援し、イノベーションを加速させるための強力なパートナーとしての地位を確立しつつある。その進展は、今後も様々な産業分野に影響を与え続けるであろう。

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## CAE（数値解析）技術の深化：感性と設計への貢献 CAE（数値解析）は、製品の設計・開発において不可欠な技術として、その重要性を増している。近年、CAEの活用は、単なるシミュレーションにとどまらず、設計思想や感性といった、これまで数値化が難しかった要素を取り込む方向へと進化を遂げている。 広島で開催されたセミナー「感性重視のものづくりと、考える設計CAEセミナー」は、その潮流を象徴する出来事と言える。元マツダ・ロードスター主査の貴島孝雄氏を招き、感性と設計を融合させたCAEの活用方法を解説した本セミナーは、自動車業界に限らず、幅広い分野の設計・開発に示唆を与える内容であったと考えられる。 従来のCAEは、主に安全性や耐久性といった性能評価に用いられてきた。例えば、自動車の衝突安全性評価や、航空機の構造強度評価などは、CAE技術の応用例として広く知られている。しかし、製品の品質を向上させるためには、性能評価だけでなく、使用感やデザインといった感性的な要素も考慮する必要がある。 貴島氏は、ロードスターの開発において、CAEを活用しながらも、試乗やユーザーの意見を重視し、最終的なデザインを決定したという。これは、CAEの結果を鵜呑みにするのではなく、設計者の感性や経験、そしてユーザーの視点を取り込むことの重要性を示している。 「考える設計CAE」というキーワードからも分かるように、CAEは単なるシミュレーションツールとしてではなく、設計プロセス全体を最適化するための思考ツールとして捉え直す必要がある。CAEの結果を分析し、そこから得られた知見を設計に反映させることで、より洗練された製品を生み出すことができる。 このセミナーが、CAEの活用方法について新たな視点を提供したことは間違いがない。今後は、CAE技術の進化とともに、感性的な要素を数値化し、設計に反映させるための手法がさらに発展していくことが期待される。また、CAEの導入・活用には、専門的な知識や経験が必要となるため、人材育成も重要な課題となるだろう。 CAE技術は、製品の性能向上だけでなく、設計者の創造性を刺激し、新たな価値を生み出す可能性を秘めている。今後もCAE技術の進化と、それを取り込む設計思想の革新に注目していく必要がある。

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