CAE業務におけるSPDM（Simulation Process & Data Management）の必要性（その２）

2026年01月23日

製造業におけるCAE活用は、構造・熱流体・機構・電磁界など多領域に広がり、解析規模も複雑性も急速に増大している。最適化や複合領域解析、さらにはAI活用を前提とした大量のシミュレーションが求められる現在、解析データは指数関数的に増え、担当者ごとに管理方法が異なる「属人化」や、過去データの散在による「サイロ化」が深刻な課題となり始めています。こうした背景から、CAE業務のプロセスとデータを体系的に管理するSPDMの必要性は、もはや“高度な企業だけの取り組み”ではなく、製造業全体にとって不可欠な基盤へと変化しています。

1. 解析データの一元管理とトレーサビリティ確保
　SPDMの最も基本的な価値は、CAEに関わる膨大なデータを一元管理し、解析条件・メッシュ・材料特性・結果データ・レポートなどを体系的に紐づける点にあります。これにより、「どの条件で何を評価したか」「誰がいつ実行したか」が明確になり、後工程でのトレーサビリティが確保されます。特にMBD/MBSEのように上流から成立性検証を重視する開発プロセスでは、解析と実験の整合性を保つためにもSPDMは不可欠だと思うのです。
　また、解析データだけでなく実験計測データも含めた検証業務全体を管理する仕組みも登場しており、CAEと実験のデジタルスレッドを構築する基盤としての役割も強まっています。

2. プロセス標準化と自動化による生産性向上
　SPDMは単なるデータ保管庫ではなく、解析手順そのものをテンプレート化し、誰が実行しても同じ品質の結果が得られる仕組みを実現できます。　これにより、熟練者依存の作業が減り、設計者CAEのような広範囲な利用にも耐えられるようになります。また、ジョブ実行や前後処理の自動化により、解析担当者はより高度な検討に時間を割けるようになります。
　しかし、モデルの粒度やI/Oルールが統一されていないと、派生モデルが乱立し、再利用が困難になってしまいます。SPDMはこうした問題を構造的に解消し、組織全体でのモデル共有と再利用を可能にしてくれます。

3. 情報の再利用性向上と開発リードタイム短縮
　SPDMは過去の解析結果を容易に検索・参照できるため、同様の課題に対して再計算する無駄を削減し、開発リードタイム短縮を実現してくれます。　特に最適化やDOEのように大量の解析データを扱う領域では、過去データの活用こそが競争力に直結します。さらに、AI学習用データとして解析結果を活用する動きも進んでおり、SPDMはAI活用の前提となる「データ品質の確保」に貢献してくれます。

4. 組織横断のデジタルエンジニアリング基盤としての役割
　CAEは単独で完結する業務ではなく、CAD、試験、品質、製造など多部門と連携して価値を生む。SPDMはこれらの情報をつなぐ「デジタルスレッド」の一部として機能し、PLMとの連携によって製品開発全体の整合性を高める。　特にグローバル開発では、解析データの共有やバージョン管理が課題となりやすく、SPDMは組織横断の協働を支える基盤として重要性を増している。

　長々と語ってきましたが、SPDMはCAEを“属人技術”から“組織の競争力”へ変える基盤なのです。
　CAE活用が高度化する現代において、SPDMは「解析を効率化するツール」ではなく、データ品質向上、プロセス標準化、再利用性向上、部門連携強化を通じて、開発スピードと品質を同時に高める経営レベルの基盤技術だと考えています。
　属人化やサイロ化を解消し、CAEを組織の知的資産として活用するために、SPDMはもはや“あれば便利”ではなく、“なければ成立しない”領域に入りつつあるのです。

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