CAEエンジニアの応援歌　最新号「AIとの向き合い方」

2026年03月19日

こんにちは。

パーツフィーダーです。

私のコラムは今回で最後になります。

最後のテーマは「AIとの向き合い方」です。

最近、CAEの世界でもAIの話題をよく耳にするようになりました。

特に代理モデルなどは、CAEの結果を高速に代替出力できる技術として注目されています。

その話を聞くと、技術者としてワクワクするような未来を感じる一方で、CAE技術者からすると

「AIを活用するのは本当に簡単なのか？」

「AIが出した結果の責任は誰が持つのか？」

「その結果はどこまで信用できるのか？」

という疑問が湧いてきます。

しかし、AIをうまく使えばCAE業務を大きく効率化できる可能性があります。

これからのCAEには、AIの活用は無視できない存在になっていくでしょう。

私は過去にCAEとAIを組み合わせて業務の効率化を図った経験があります。

今回は、CAE技術者の視点からAIの活用方法について整理してみたいと思います。

AIによる境界条件・解析パラメーターの探索

解析設定の中には、一意に決めることが難しいパラメーターが存在します。

現実の現象は多くの影響因子が絡み合っており、事前に適切な値を予測することが難しい場合も少なくありません。

そうした場合、機械学習を用いてパラメーター探索を行うことは有効な方法の一つです。

膨大な組み合わせの中から、人間では試しきれない条件を探索してくれる可能性があります。

解析設定の自動化

もう一つの有効な使い方は、解析設定の自動化です。

私は過去にメッシュごとに異なる境界条件を設定する必要がある解析を担当したことがあります。

それを手作業で設定すると、膨大な時間がかかります。

そこで簡単なAIプログラムを作り、境界条件設定を自動化しました。

結果として、作業時間を大幅に短縮することができました。

こうした作業を自動化することで、人間は単純作業から解放され、より重要な「現象を考える時間」に集中できるようになります。

AI活用の落とし穴

ただし、AIには注意点もあります。

自分でコードを書く場合、たった一文字の打ち間違いで結果が大きく変わることがあります。

それだけで、予測したい現象とは全く異なる答えが出てしまうこともあります。

かつて、たった一文字のコードミスに気付かず、AIの結果を鵜呑みにして苦労したことがあります。

そのため、物理的に妥当な結果なのかを考えること。

おかしいと感じたらコードを見直すこと。

そして、簡易計算などによる事前予測と事後検証を行うこと。

こうした基本的な姿勢は、AIの時代になっても変わりません。

また、データ規模が大きくなるほど学習時間は増えていきます。

そのため、どの現象を学習させるのかを適切に切り取り、単純化することも重要になります。

ここまで書いていて、私はある人物の言葉を思い出します。

前回のコラムで紹介した、ベテラン技術者「マイスター」です。

解析に行き詰まっていた私に、マイスターはこう言いました。

「全部再現しようとするな。

　まず現象の本質を見抜け。」

「現象を理解し、本質を見抜き、数値で考えるんだ。」

その言葉は、今でも私の中に残っています。

AIの時代になっても、この姿勢はきっと変わらないのでしょう。

最後にもう一つだけ記します。

CAEを

「設計の補助ツール」

と言う人もいます。

確かに「パーツフィーダー」のように目立たない存在かもしれません。

しかしCAEは現象を理解し、新たな気づきを与えてくれる強力な道具です。

CAEには奥深さがあり、技術の面白さ、新たな技術の可能性をたくさん秘めています。

そして、CAEとAIが結びつくことで、その可能性はさらに広がっていくと私は信じています。

これまでこのコラムを読んでいただき、本当にありがとうございました。

[ 2026.3.19 from パーツフィーダー ]

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