　設計者が希望性能をAIに入力すると、希望性能を発揮できる過去の設計仕様とその性能をAIが提示する。提示された性能を基に、希望性能を微調整して再入力することで、希望性能に近い過去の設計仕様が得られる。さらに、過去の設計仕様に基づいて、AIが新たに最適な設計仕様候補を提示するため、設計手順の容易化と標準化が可能になる。

　TMEICの設計者が過去の設計仕様に同システムを適用したところ、従来は熟練設計者で1日、初心者では3日かかっていた設計作業を、約3時間に短縮できた。同システムを発展させることで、初心者への技能伝達を効率化できるほか、設計性能の向上も期待できる。

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スマート工場化は次段階へ、AI活用の定着とアプリケーション拡大に期待
スマート工場化の動きは着実に広がっている。その中で2022年はAIを活用した「アプリケーションの拡大」をポイントにデータ活用のさまざまな形が広がる見込みだ。
スマート工場は“分断”が課題、カギは「データ取得」を前提としたツールの充実
工場のスマート化への取り組みは2020年も広がりを見せているが、成果を生み出せているところはまだまだ少ない状況だ。その中で、先行企業と停滞企業の“分断”が進んでいる。新型コロナウイルス感染症（COVID－19）対応なども含めて2021年もスマート工場化への取り組みは加速する見込みだが、この“分断”を解消するような動きが広がる見込みだ。
スマートファクトリー化がなぜこれほど難しいのか、その整理の第一歩
インダストリー4.0やスマートファクトリー化が注目されてから既に5年以上が経過しています。積極的な取り組みを進める製造業がさまざまな実績を残していっているのにかかわらず、取り組みの意欲がすっかり下がってしまった企業も多く存在し2極化が進んでいるように感じています。そこであらためてスマートファクトリーについての考え方を整理し、分かりやすく紹介する。
現地現物の3Dデジタルツイン化は製造業の現場に何をもたらすのか
日本の製造業が不確実性の高まる時代を生き抜いていくためには、ITを活用した企業の大変革、すなわち「デジタルトランスフォーメーション（DX）」への取り組みが不可欠だ。本連載では「製造業DX推進のカギを握る3D設計」をテーマに、製造業が進むべき道を提示する。第7回は、製造業のデジタル化の遅れにもつながっている“現地現物”をいかに3Dデジタルツイン化し、設計以降の業務に生かしていくかを紹介する。
工場の「つながる化」を可能とする「管理シェル」とは何か
ロボット革命イニシアティブ協議会（RRI）の“IoTによる製造ビジネス変革WG（WG1）”では、ドイツが進めるインダストリー4.0において、データ連携を実現する重要なカギとされている「管理シェル」について調査を行い、これを解説する調査報告書をリリースした。本稿ではこの概要を紹介する。
デジタルエンジニアの定義と必要なこと
現代のモノづくりにおいて、3D CADやCAE、CAM、3Dプリンタや3Dスキャナーといったデジタル技術の活用は欠かせない。だが、これらを単に使いこなしているだけではデジタル技術を活用した“真の価値”は発揮できない。必要なのは、デジタル技術を活用し、QCDの向上を図り、安全で魅力ある製品を創り出せる「デジタルエンジニア」の存在だ。連載第1回では「デジタルエンジニアの定義と必要なこと」をテーマにお届けする。