AI×シミュレーションでタイヤ開発を加速 横浜ゴムの金型設計支援システム：CAEニュース

横浜ゴムは、シミュレーションとAI技術を融合したタイヤの金型設計支援システムを独自開発した。これにより、経験の浅い技術者でも金型設計が容易となり、開発スピードの向上やコスト削減に加え、手戻りの少ない金型設計を実現できる。

[八木沢篤，MONOist]

　横浜ゴムは2026年4月30日、シミュレーションとAI（人工知能）技術を融合したタイヤの金型設計支援システムを独自開発したと発表した。

　金型設計因子の変更に伴うタイヤ特性の変化傾向が、膨大な仮想実験に基づき得られるようになるため、経験の浅い技術者でも金型設計を容易に行えるようになり、開発スピードの向上やコスト削減に加え、手戻りの少ない金型設計を実現できる。また、金型設計因子とタイヤ特性の関係を多角的に把握することで、新たな気付きや着想が得られ、より高性能な製品開発が期待できるという。

横浜ゴムが開発したタイヤの金型設計支援システムのイメージ［クリックで拡大］ 出所：横浜ゴム

　同システムは、横浜ゴムが2020年10月に策定したAI利活用構想「HAICoLab」に基づき、開発プロセスのさらなる革新を目指して開発したものだ。タイヤの特性を左右する金型設計において、従来は金型設計因子とタイヤ特性の関係を把握するため、試作／評価による試行錯誤が必要であり、多大な時間とコストを要していた。さらに、経験豊富な技術者の知見に頼る部分が多く、金型設計の精度や所要時間に個人差が生じるといった課題もあった。

　これらの課題を解決するため、横浜ゴムは「シミュレーションの自動化」と「AIによる予測／可視化」を組み合わせ、タイヤの金型設計支援システムを実現した。

　同システムによる設計アプローチは次の通りだ。まず、金型形状を変化させた多数のタイヤFEM（有限要素法）モデルを自動で生成し、仮想空間上でタイヤ特性の計算を一括で実行する。次に、その計算結果を学習データとして、金型設計因子とタイヤ特性の関係を瞬時に予測するAIモデル（サロゲートモデル）を構築。このAIモデルにSHAP（SHapley Additive exPlanations）やPDP（Partial Dependence Plot）などのXAI（eXplainable AI：説明可能なAI）技術を適用し、金型設計因子がタイヤ特性に与える影響を定量的に可視化することで、技術者は「どの金型設計因子をどれだけ変更すれば目標特性を達成できるか」という明確な指針を容易に得ることができる。

　これまで横浜ゴムは、HAICoLabの構想に基づき、タイヤの特性値予測システムや設計支援システムの開発を通じて、技術者が設計指針を容易に得られる環境を整備してきた。今回開発したタイヤの金型設計支援システムは、それらに続く取り組みであり、今後も開発環境のさらなる強化を図り、革新的なタイヤ開発を加速させるという。

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