　筆者は長い間、CAE専任者として活動してきました。使っていたツールは「MSC Nastran」です。Superelement（部分合成法）やDMAP（Direct Matrix Abstraction. Program／マクロによるマトリクス操作）など、MSC Nastranの高度な機能を使って、複雑な解析を実行することでCAE専任者を名乗っていました。CAEツールが今ほどポピュラーでない時代はそれが許されていました。しかし、よくよく考えてみれば、これは単なるCAEオペレーターです。

　今は、CAEツールの使い方を詳しく知っているだけではCAE専任者とはいえない時代です。設計者から丸投げされた解析を実施するだけであれば、それはオペレーターです。これからのCAE専任者は、CAEオペレーターではなく、CAEコーディネーターでなければなりません（図3）。

図3　CAEコーディネーターとチーム［クリックで拡大］

　CAEコーディネーターは、以下のような資質が必要です。

CAEツールを、限界を含めて理解している
解析対象となる製品知識がある
設計プロセスを理解している
設計課題を理解している
コミュニケーション能力がある

　連載第3回で「カプセルCAE」のような設計のためのCAE活用を提案しましたが、カプセルCAEの設計とディレクションは、CAEコーディネーターの資質がないとできません。CAEの活用をプロセス視点で捉える必要があります。

　CAE専任者は、会社、組織、そして自分のために、自らの役割を再定義すべきです。

　解析そのものについては、AI（人工知能）による「サロゲートCAE」の躍進があります。実験結果をシミュレーションモデルに取り込んで精度向上を計るデータ同化についても議論が盛んです。解析結果の妥当性を担保するためのデータサイエンスなど、CAEコーディネーターとして習得すべきテーマはいくらでもあります。1人で対応できる範囲を超えています。チームとしての役割も視野に入れて、CAE専任者の役割を再定義する必要があります。

　CAE専任者のCAEは、私たちが理解しているCAEで、数値解析のことを指します。しかし、CAEコーディネーターのCAEは意味が違います。「CAE」という概念と言葉を提唱したJack Lemon（ジャック・レモン）氏は、CAEを数値解析だけではなく、もっと広義のものとして解説しています。CAEコーディネーターのCAEは、数値解析のCAEではなく、レモン氏の言うCAEです。本来のCAEについての解説は、以下の豊田中央研究所小島芳生氏の論文の「1．CAEのあるべき姿とは」を参考にしてください。24年前に書かれたものですが、DX（デジタルトランスフォーメーション）時代の今でも十分に役立つ内容です。古さを感じないそれこそ、CAEが24年もの間、置かれてきた状況を示唆しています。