CAEを設計者に使ってもらうには？：メカ設計 イベントレポート（2/3 ページ）

「CAEユニバーシティ特別公開フォーラム2023」に登壇したサイバネットシステムの栗崎彰氏の講演「DX時代のためのCAE教育方法変化論」の模様を取り上げる。

[八木沢篤，MONOist]

「逆算のCAE」とは？

　では、設計の役に立つ、設計者が求めるCAEとは何か？　これを追求するための考え方として、栗崎氏は「逆算のCAE」を紹介する。

「逆算のCAE」について［クリックで拡大］ 出所：サイバネットシステム

　逆算のCAEの考え方は、横軸をスケジュール（プロセス）、縦軸を要求仕様としたグラフで図示できる。ある決められた期限までに、ある目標値をクリアすべく設計を行っている状況を「現状」とした際、新たに「さらにスケジュールを短縮せよ」「さらに性能をアップせよ」といった要求を突き付けられたとする。このとき、設計者は何とかしてスケジュールを短縮しつつ、性能アップを図ろうとする。「逆算のCAEは、こうした要求を満足させられるようなCAEを設計者に提示するという考え方だ。例えば、スケジュール短縮であれば設計の効率化や高速化が求められるため、CAE側としては自動化やプロセス化といったアプローチで設計者を支援する。性能アップであれば設計の高度化が必要となるため、CAE側ではこれまでできなかった解析を実現するなど、設計の高度化を支える解析技術を提供する」（栗崎氏）。

各設計プロセスにCAEを組み込む

　設計におけるCAEの理想的な広がり方としては、構想設計、基本設計、詳細設計、試作／評価といった設計プロセスごとにCAEが溶け込んだ（組み込まれた）「In Process CAE」の状態が望ましい。「従来のCAEは設計の検証や確認のために、“その場限り”で使われる傾向にあった。そのため、CAEに必然性はなく、CAEデータにも価値がなかった。せっかく解析結果を示しても、ほとんどの場合が『あっ、OKね！』で終わってしまう。設計者がCAEを活用するには、各設計プロセスにCAEを組み込む必要がある」と栗崎氏は説明する。

　各設計プロセスにおけるCAEの組み込み方に関して、栗崎氏は「全てを1つの同じCAEツールで賄うというのも無理がある。確かに“大は小を兼ねる”といえるが、ライセンス費用や解析時間の兼ね合いもあるため、なかなかそうもいかない」と述べ、設計プロセスごとに必要となるCAEが異なることを理解し、各設計プロセスにマッチしたツールや方法を選択すべきだと訴える。

CAEを各設計プロセスに組み込む「In Process CAE」について［クリックで拡大］ 出所：サイバネットシステム

　構想設計では、初期設計段階で使うCAEとなるため、例えば、Ansysのリアルタイムシミュレーション「Discovery Simulation」のように、CAD形状から瞬時に解析結果が得られるようなツールが最適だという。基本／詳細設計の段階では、設計に必要なCAEを定義するとともに、「解析の徹底的な自動化を図るべきだ」と栗崎氏は述べる。さらに、設計の工学的なエビデンスとなるため、解析結果のレポート化とその管理も重要なポイントだとする。「特に、CAEによる解析結果の蓄積は、将来のAI（人工知能）活用に向けて欠かせない」（栗崎氏）。そして、試作／評価の段階では、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング／高性能計算）を活用したハイエンドCAEによる検証の仕上げを進めていく。

　「世の中には既に、各設計プロセスに適したCAEツールが複数存在している。無理に1つのCAEツールを使うのではなく、適材適所で使い分けることが重要だ。場合によっては『Excel』であっても立派なCAEツールになり得る。設計プロセスに適したツールを選定するよう心掛けてほしい」（栗崎氏）

設計のためのCAEの自動化

　先ほど、基本／詳細設計の段階で「解析の徹底的な自動化を図るべきだ」と紹介したが、ウィザードやExcel連携、専用アプリケーションの活用など、そのアプローチには複数の選択肢がある。栗崎氏はそうした選択肢の中から、解析を行わない（アウトコア）手法として、サイバネットシステムが提案する「カプセルCAE（CAEのカプセル化）」の考え方を紹介した。

「カプセルCAE（CAEのカプセル化）」について［クリックで拡大］ 出所：サイバネットシステム

　カプセルCAEとは、Excelをインタフェースに用いたCAEの自動化アプローチのことで、パラメータースタディー（パラスタ）による応答曲面やROM（Reduced Order Modeling）と呼ばれる低次元化モデリング、AI（人工知能）にCAEや実験の結果を学習させて解析結果を予測するサロゲートAIにより、簡単な入力だけで、答え（解析結果の予測）を瞬時に得ることができる。設計者が使うのはExcelファイルとなるため、メールに添付して関係者に配布することも可能だという。「設計者はカプセルCAEで得られた結果の中からどの答えを選ぶべきかに注力すればよい。それが設計者に問われる『力』だ」（栗崎氏）。

　CAE×AIのアプローチは近年のトレンドの1つでもあるが、サイバネットシステムの社内では複数のPoC（概念実証）プロジェクトが進行しており、「既にCAEツールによる解析と遜色のない結果がサロゲートAIでも得られるようになってきている」（栗崎氏）という。

サロゲートAIによるCAE結果の予測精度は、CAEツールによる解析結果と遜色のないレベルに到達しつつある［クリックで拡大］ 出所：サイバネットシステム