記事公開日:2025.08.06
最終更新日:2025.08.06

終わらない試作、進まない開発。生成AIで断ち切る「手戻り地獄」とリードタイムの壁

「また試作で問題発生か…。これで何回目だ?」
「シミュレーションの結果が出るまで、次の工程に進めない」
「競合はもう新製品を出したというのに、ウチはまだ評価段階だ…」
設計部門を持つ製造業にとって、開発リードタイムの短縮は永遠のテーマです。しかし現実は、アイデアを形にするための設計、性能を検証するためのシミュレーション、そして物理的な試作と評価という長い道のりの中で、幾度となく「手戻り」が発生します。この手戻りこそが、時間とコストを浪費し、市場投入のタイミングを遅らせる最大の要因です。

ベテランの勘と経験に頼った設計は、時に最適な解を見つけ出すのに時間がかかり、若手設計者ではそもそも代替案を出すことすら難しい。CAE(Computer-Aided Engineering)を導入してはいるものの、解析専門の担当者が必要だったり、計算に膨大な時間がかかったりと、設計プロセスの中にスムーズに組み込めていないケースも少なくありません。

この「試作・評価の長期化」という課題は、単に開発が遅れるだけでなく、市場の変化に追随できなくなり、ビジネスチャンスそのものを失うリスクをはらんでいます。

■ AIが設計者の「発想」を拡張し、「検証」を加速する

もし、設計要件(強度、重量、コスト、使用材料など)を入力するだけで、AIが人間では思いもよらないような、何百、何千もの設計案を自動で生成してくれたらどうでしょう?
もし、過去の膨大な実験データやシミュレーション結果を学習したAIが、新たな設計案に対して、その性能や実現可能性を瞬時に予測してくれたらどうでしょう?
生成AI、特に「ジェネレーティブデザイン」と呼ばれる技術や予測分析モデルは、この課題に対する強力な回答を持っています。

  • ジェネレーティブデザインによる最適形状の探求: 設計者が制約条件を設定すると、AIがその条件を満たす無数のデザイン案を自律的に生成します。これにより、人間の固定観念にとらわれない、軽量かつ高剛性な革新的デザインの発見が期待でき、開発の初期段階で最適な方向性を見出すことができます。
  • AIによる性能予測(サロゲートモデル): 膨大な時間がかかるシミュレーションの代わりに、その入出力関係を学習したAIモデル(サロゲートモデル)を構築。設計パラメータを変更すると、AIが瞬時に性能を予測します。これにより、設計者はリアルタイムに試行錯誤を繰り返すことができ、開発サイクルを劇的に高速化します。
  • 試作計画の最適化: 過去の試作品の評価データや不具合情報をAIに学習させることで、「どのような条件下で問題が発生しやすいか」を予測。リスクの高い箇所を重点的に評価する効率的な試作計画を立案し、無駄な手戻りを削減します。

これらのアプローチは、設計者を単純作業から解放し、より創造的な「問い」を立てることに集中させます。AIはあくまで強力なパートナーであり、最終的な意思決定は人間が行う。この協業こそが、開発プロセスを根底から変革するのです。

来るセミナーでは、設計・開発プロセスにおける生成AIの具体的な活用事例を、導入のステップから解説します。特に、PoC(実証実験)をいかにして成功させるか、その具体的な進め方と注意点は、これからAI導入を検討する企業にとって非常に価値のある情報となるでしょう。

■ 「試行錯誤」を恐れない開発体制を築くために

「AIに設計など任せられるか」「ウチにはそんな膨大なデータはない」。そうした懸念はもっともです。しかし、重要なのは、すべてをAIに任せることではありません。AIが得意な「発散」と「収束」のプロセスを、人間の「創造性」と「判断力」にどう組み合わせるか、その設計思想こそが鍵となります。

このコラムを読んで、「まさに、試作品の作り直しでいつもスケジュールが遅延している」「もっと開発のフロントローディングを進めたい」と強く感じられた方。その課題を打ち破るためのヒントが、ここにあります。

本セミナーでは、シンワバネス社が1人当たり生産性6,000万円を達成したDX戦略の全体像を学ぶことができます。彼らがどのようにして技術的な課題を乗り越え、生産性向上に貢献するデジタル技術を現場に浸透させていったのか。そのリアルな軌跡は、貴社の開発プロセス改革の羅針盤となるはずです。

 
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