　この取り組みは、AIとの対話からユーザーの要求を抽出するLLM（大規模言語モデル）、歩行者保護性能を評価するサロゲートモデルと最適化技術、形状を作成するモーフィング技術の3つを連携させることで実現した。サロゲートモデルをソルバーとした最適化技術とモーフィングでの形状変更で高速に処理を行い、AIに指示するだけで複数のデザイン修正案が作成される。

　側面衝突や後面衝突のサロゲートモデルがあるため、フロント周り以外のデザインにも適用可能だ。また、流体力学のサロゲートモデルを使って燃費対策の検討を効率化することもできるとしている。

修正案を生成するまでの流れ［クリックで拡大］出所：ホンダ

　今回の取り組みにおいてAIは、デザイナーが作成したデザインを基に修正案を作成し、AIが最初からデザインするという使い方はしない。また、AIが設計を変更できる範囲は衝突安全性能の設計者が制約条件として定義するため、設計が破綻しない範囲でAIが出力できる。

　「デザインも制約条件も人間の意思で決める。デザイナーや設計者が困っていたプライオリティの低い作業を自動化し、やりたい仕事を残すという考えでシステムを構築した。デザイナーや設計者の役割をAIに置き換えるためのものではない。また、現場の困りごとを解決するのが目的なので、開発スピードのために最初からデザインをAIに出力させることも考えていない」（ホンダの担当者）

　これまでデザイン検討に長い時間がかかっていたのは、さまざまな要件を同時に満たすため、複数の分野の担当者によるクロスファンクショナル会議で仕様を検討していたからだ。最終仕様が決定するまで何度もやりとりする必要があるだけでなく、デザイン変更案の作成や修正は負荷が高かった。負担となっていたタスクをAIで迅速に処理することで、現場の負担を軽減する。

今回発表した取り組みと従来のやりとりの違い［クリックで拡大］出所：ホンダ

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