　設計の初期段階でCAE解析を行い、問題点や不具合の可能性などを洗い出し、品質を高める設計者CAEによるフロントローディングの取り組みは、その重要性から積極的に製品設計に取り入れられている。だが、その一方で設計と並行して行われるCAEツールを用いた解析業務は作業負荷が高く、使いこなすためには経験やノウハウなどが求められ、それらの習熟が大きな課題となっている。

今回の検証で目指す設計プロセス全体におけるAI活用のイメージ［クリックで拡大］出所：ギリア

　今回ギリアは、製品設計の期間短縮を目的に、独自開発したAIによるCAE作業の効率化をセイコーエプソンに提案。現在、蓄積された複数のデータパターン分析や設計者の解析条件設定に関する機能の評価、熟練者の模倣学習を行った設定の提示といった実践的な検証に取り組んでいるという。

　両社はこれらの検証を通じ、CAEツールを操作する設計者の習熟度の違いによる精度のバラツキを抑制し、さらに試行回数を減らすことでCAE作業の負荷軽減を図り、設計プロセスのさらなる高速化を目指すとしている。

　製品設計の領域に向けて、ギリアは独自開発のAIによるサロゲートモデルの展開も見込んでいるという。また、今回の取り組み以外にも、CAE解析を軸とした設計／開発の高度化や自動設計の実現といった、モノづくり分野におけるAIサポートの提供拡大を目指すとしている。

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