記事公開日:2025.08.18
最終更新日:2025.08.18

設計業務を「自動化」するAI活用術|生成AIによる効率化のメリットと導入方法を解説

設計業務の効率化はAI技術の導入で可能に。生成AI活用による業務自動化のメリットから、開発者向けの最適なAI導入方法まで紹介。具体的な活用案や解析技術も解説します。


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1. はじめに

近年、製造業の現場では人手不足や熟練技術者の高齢化といった多くの課題に直面しています。このような状況下で、業務の効率化や生産性の向上を実現するために、AIの活用が注目されています。特に、設計というクリエイティブかつ精密な作業領域においても、生成AIの技術が大きな変革をもたらしつつあります。この記事では、中小製造業のコンサルティングに携わる筆者の経験も交えながら、設計業務に生成AIを導入することで得られるメリットや具体的な活用方法、そして導入の際に注意すべき点までを、初心者の方にも分かりやすく解説します。この記事を読むことで、貴社の設計業務にAIをどのように活用できるのか、具体的なイメージを持つことができるでしょう。

2. AIが設計業務をどう変える?業務の自動化・効率化が可能な理由

多くの製造業企業にとって、製品設計は競争力の源泉であり、極めて重要なプロセスです。しかし、この設計業務は、これまで人間の経験や勘に頼る部分が多く、作業の属人化や膨大な工数が課題となっていました。しかし、近年進化が著しい生成AIの技術は、この設計業務に大きな変革をもたらし始めています。生成AIが設計業務を変える仕組みを理解することが、適切なAI活用への第一歩となります。
まず、AIと生成AIの基礎知識から説明します。AI(人工知能)とは、人間のように学習・推論・判断を行うコンピュータシステム全般を指します。一方、生成AI(Generative AI)は、AIの一種であり、テキスト、画像、音声、プログラムコードなど、新しいデータを「生成」する能力に特化した技術です。従来のAIは、過去のデータからパターンを学習し、そのパターンに基づいて分類や予測を行うことが得意でした。たとえば、不良品の画像データを学習して、新しい製品が不良品かどうかを判断する、といった活用方法です。しかし、生成AIは、単なるパターン認識に留まりません。膨大な学習データから学習した情報をもとに、全く新しい設計案をゼロから生み出すことができます。例えば、製品の性能要件を入力するだけで、その要件を満たす最適な形状や構造を自動で生成することが可能です。この「生成」する能力が、設計業務の自動化と効率化を可能にする鍵となります。生成AIの登場により、これまでは人間の手作業に頼っていた、創造的な部分までをAIが担えるようになったのです。
なぜ今、設計業務にAI活用が注目されるのか。私がこれまでにコンサルティングしてきた多くの中小製造業では、ベテランの設計者が退職してしまうと、その設計ノウハウが失われてしまうという大きな課題を抱えていました。新しい設計者が育つまでには長い時間とコストがかかりますし、その間、設計の品質を維持することも困難でした。こうした背景から、設計業務の属人化を解消し、ノウハウを形式知化したいというニーズが年々高まっています。また、近年の製品開発サイクルは驚くほど短くなっており、市場のニーズに迅速に対応することが求められています。これまでの設計プロセスでは、構想・設計・試作・評価といった一連の流れに膨大な時間を要していました。ここで生成AIを活用すれば、これらの課題を一挙に解決できる可能性を秘めています。

  • 設計ノウハウの形式知化: 生成AIは、過去の設計データや技術マニュアルを学習することで、熟練設計者の知識を形式知として蓄積することができます。
  • 設計時間の短縮: 構想段階や初期設計において、AIが複数の設計案を短時間で生成することで、設計者はより質の高い案の選定や詳細設計に集中できます。
  • 品質の安定化: AIが客観的なデータに基づいて設計を行うことで、人間の経験や勘に左右されることなく、常に一定の品質を保つことが可能になります。

このように、生成AIは、人手不足や技術継承といった構造的な課題を解決し、設計業務を根本から変革するポテンシャルを持っているのです。

3. 設計業務におけるAI活用のメリットと可能性

設計業務にAIを導入することのメリットは多岐にわたります。単に作業が楽になるだけでなく、企業の競争力そのものを高める可能性を秘めているのです。ここでは、特に重要な3つのメリットについて、具体的な数字や事例を交えながら詳しく解説します。
設計の効率化・開発期間の短縮
設計業務にAIを導入する最大のメリットの一つは、何と言っても「設計の効率化」とそれに伴う「開発期間の短縮」です。ある機械部品メーカーでは、これまでの設計プロセスにおいて、初期の構想から詳細設計までに約3ヶ月を要していました。しかし、生成AIを導入して以来、この期間を大幅に短縮することに成功しました。
具体的には、

  • 初期設計の自動化: AIに製品の要件(強度、重量、コストなど)を入力するだけで、数分以内に数百から数千の設計案を生成することが可能になりました。これにより、従来は数週間かかっていた構想段階がわずか数日に短縮されました。
  • シミュレーションの効率化: 複雑なシミュレーションや解析も、AIが過去のデータから近似解を導き出すことで、計算時間を大幅に短縮できるようになりました。従来の計算方法では数時間かかっていた解析が、数分で完了するケースも珍しくありません。
  • ドキュメント作成の自動化: 議事録や設計書、部品リストといった各種ドキュメントの自動生成も可能になります。これにより、設計者が手作業でドキュメントを作成する時間が大幅に削減され、本来の設計業務に集中できるようになりました。

これらの取り組みの結果、その企業では製品開発全体の期間を約20%短縮することができました。これにより、競合他社に先駆けて新製品を市場に投入できるようになり、大きな競争優位性を獲得しています。

属人化の解消と品質の安定化
製造業において、長年の経験を持つベテラン設計者のノウハウは、会社の財産です。しかし、その知識が個人の頭の中に留まっていると、技術継承がうまくいかず、属人化という問題を引き起こします。生成AIは、この属人化という長年の課題を解決する強力なツールです。

  • ノウハウの形式知化: 過去の設計データ、ベテラン設計者のナレッジ、成功事例、失敗事例といった膨大な情報を生成AIに学習させることで、個人の経験則を形式知として組織全体で共有することが可能になります。
  • 設計基準の統一: 生成AIが学習したデータに基づいて設計案を生成することで、設計者のスキルレベルに関わらず、常に一定の品質を保つことができます。これにより、新任の設計者でも高品質な設計を短期間で行えるようになります。
  • トラブルシューティングの支援: 過去のトラブル事例やその解決策を学習したAIは、設計段階で潜在的な問題を予測し、未然に防ぐためのアドバイスを提供することも可能です。

ある金型メーカーでは、ベテラン設計者の退職に伴い、設計品質の低下が懸念されていました。しかし、ベテラン設計者の過去の設計データを学習させたAIを導入した結果、若手設計者でもベテランと同等レベルの設計品質を維持することが可能になりました。これは、技術継承の新たな形であり、企業の持続的な成長に不可欠な要素と言えるでしょう。
新たな設計案の生成と創造性の向上
生成AIは、単に既存の業務を効率化するだけでなく、人間の創造性を拡張するパートナーとしての役割も期待されています。

  • 「創造的な制約」からの解放: 人間が設計を行う場合、過去の経験や常識にとらわれがちです。しかし、生成AIは、膨大なデータを学習した上で、人間には思いつかないような独創的で革新的な設計案を提示することがあります。
  • 多数の設計案の比較検討: AIは、たった数分で数百、数千の設計案を生成できます。設計者は、これらの多数の案の中から最適なものを選定し、さらに磨き上げるという、より付加価値の高い作業に集中できます。
  • パラメトリック設計の自動化: 複数のパラメータ(サイズ、素材、強度など)を変更しながら設計を行うパラメトリック設計も、生成AIを使えば自動化できます。これにより、設計の最適化プロセスが劇的に加速します。

かつて、ある企業のベテラン設計者は、「長年この仕事をしてきたが、AIが提示した設計案を見て、自分の視野がいかに狭かったかを痛感した」と語っていました。AIは、人間の思考の枠を超えたアイデアを提供し、設計者自身の創造性をさらに高めるためのインスピレーションを与えてくれるのです。

4. 設計業務にAIを導入するための具体的な活用方法

生成AIが設計業務にもたらすメリットを理解したところで、次に気になるのは「具体的にどのような場面で活用できるのか?」という点でしょう。ここでは、実際の設計プロセスにおける生成AIの具体的な活用方法を、いくつかの例を挙げて詳しく解説します。
要件定義・設計書の自動作成
設計プロセスにおける最初の重要なステップは、要件定義と設計書の作成です。これらは、プロジェクトの方向性を決定する重要なドキュメントですが、作成には多くの時間と労力を要します。

  • 議事録からの要件抽出: 会議の議事録や顧客との会話のテキストデータを生成AIに入力すると、AIがそこから重要な要件を自動で抽出し、整理することができます。
  • 設計書の自動生成: 抽出された要件や製品の仕様、過去の類似製品の設計データをAIに与えることで、設計書の骨子や初期ドラフトを自動で作成することが可能です。
  • 仕様変更への対応: 仕様が変更された際も、変更内容をAIに伝えるだけで、関連する設計書の修正箇所を自動で特定し、更新することができます。これにより、手作業によるミスのリスクを減らし、ドキュメントの整合性を保つことができます。
    例えば、ある企業では、顧客との打ち合わせの録音データを文字起こしし、そのテキストを生成AIに読み込ませることで、要件定義書の初版をわずか1時間で作成することを可能にしました。従来は、打ち合わせ後に担当者が手作業で文書を作成していたため、最低でも半日はかかっていた作業です。この生成AIによる設計書の自動作成は、設計プロセスの初期段階における大幅な効率化を実現します。

シミュレーション・解析業務の効率化
製品設計において、強度解析や流体解析といったシミュレーションは欠かせないプロセスです。しかし、これらの解析には専門的な知識が必要であり、計算にも膨大な時間を要します。生成AIは、この解析業務を劇的に効率化します。

  • 過去のデータからの予測: 過去のシミュレーション結果や実験データを学習したAIは、新しい設計案に対して、高速に解析結果を予測することができます。
  • 解析条件の自動設定: AIは、設計データから最適な解析条件を自動で設定することが可能です。これにより、解析初心者でも正確なシミュレーションを行えるようになります。
  • 結果の最適化: 複数の設計案をAIが自動でシミュレーションし、性能やコストといった指標に基づいて最適な案を提示してくれます。例えば、自動車部品の軽量化設計において、強度を保ちつつ最も軽量な形状をAIが探索するといった活用が可能です。

ある自動車部品メーカーでは、部品の強度解析に生成AIを導入しました。従来の解析ツールでは、一つの設計案のシミュレーションに数時間から半日を要していましたが、AIを活用したことで、数分で近似的な結果を得られるようになりました。これにより、設計者は複数の設計案を高速に評価し、試行錯誤のサイクルを劇的に加速させることが可能になりました。

構造設計やモデリングの支援
製品の形状や構造を設計するモデリング作業も、生成AIの得意分野の一つです。

  • トポロジー最適化の自動化: 製品の強度や重量といった要件を入力すると、AIがその要件を満たす最適な構造を自動で生成する「トポロジー最適化」のプロセスを効率化します。これにより、人間が想像もしないような、軽量かつ高強度な構造を創出できます。
  • パラメータ設計の自動化: 部品のサイズや形状などのパラメータを変更しながら設計を行う際、AIが最適なパラメータの組み合わせを自動で探索し、提案してくれます。
  • 3Dモデルの自動生成: テキストで要件を記述するだけで、AIが自動で3Dモデルを生成する技術も開発されています。これにより、アイデアを迅速に3Dモデル化し、具体的な形に落とし込むことが可能になります。

ある企業では、ある部品の軽量化が課題でした。従来の設計では、ベテラン設計者の経験に基づいて少しずつ形状を調整していくという試行錯誤を繰り返していましたが、生成AIによるトポロジー最適化を導入したところ、従来の設計案よりもさらに30%も軽量な構造を提示してくれました。その結果、製品全体の燃費向上にも貢献することができ、大きな成果を上げました。

5. 【初心者向け】設計業務にAIを導入するためのステップ

生成AIの活用方法が多岐にわたることを知ると、「自社でもAIを導入してみたい」と考える方も多いでしょう。しかし、いざ導入となると、何から始めればよいか迷ってしまうものです。ここでは、初心者の方でも安心してAI導入を進められるように、具体的なステップを解説します。
AI導入前の注意点
AIの導入は、単にツールを導入するだけでは成功しません。導入前に、以下の点をしっかりと検討することが重要です。

  • 目的の明確化: 「AIを導入したい」という漠然とした目的ではなく、「設計業務のリードタイムを20%削減したい」「設計書の作成時間を半減したい」といった具体的な目標を設定することが重要です。
  • 現在の課題の特定: どの設計プロセスに最も課題があるのか、ボトルネックとなっている作業は何かを洗い出しましょう。その課題を解決するためにAIを導入するという明確な道筋を立てることが、成功への鍵となります。
  • データの準備: 生成AIは、学習データがなければ機能しません。自社にどのような設計データ(過去のCADデータ、設計書、解析結果など)があり、それをどのように活用できるかを事前に検討しておく必要があります。

ある企業では、「AIを導入すればすべてが解決する」という安易な期待から、目的を明確にしないまま高額なAIツールを導入してしまいました。しかし、いざ使ってみると、自社の課題とツールの機能が合致せず、結局はうまく活用できないという失敗例もありました。このような事態を避けるためにも、事前の準備が非常に大切です。

最適なAIソリューション・ツールの選定
市場には、様々なAIツールやソリューションが存在します。自社の課題や目的に合わせて、最適なものを選択することが重要です。

  • 汎用的な生成AIツール: ChatGPTなどの汎用的な生成AIは、要件定義書のドラフト作成やアイデア出しなど、比較的ライトな用途で活用できます。
  • 設計業務に特化したAIツール: 構造解析やトポロジー最適化など、特定の設計業務に特化したAIツールも多く存在します。これらは、専門的な機能が充実しており、より高度な活用が可能です。
  • コンサルティングサービスの活用: 自社にAIの専門家がいない場合は、AI導入を支援してくれるコンサルティング会社に相談するのも一つの手です。現状の課題分析から、最適なソリューションの選定、導入後の運用まで、専門的なサポートを受けることができます。

ツールの選定においては、いきなり高額なものを導入するのではなく、まずは無料で試せるものや、比較的安価なツールから始めることをおすすめします。スモールスタートで効果を検証し、徐々に導入範囲を広げていくのが賢明な方法です。

導入後の運用と組織体制
AIを導入して終わりではありません。導入後の運用体制をしっかりと整えることが、持続的なAI活用には不可欠です。

  • 担当者の育成: AIツールを使いこなすための担当者を育成することが重要です。ツールの操作方法だけでなく、AIが生成した結果を適切に評価し、活用するスキルも求められます。
  • 社内ルールの整備: AIが生成した設計データやドキュメントを、どのように管理・承認していくか、社内ルールを明確にしておく必要があります。
  • フィードバックループの構築: AIの性能は、利用者がフィードバックを与えることでさらに向上します。AIが生成した設計案を実際に評価し、その結果をAIにフィードバックする仕組みを構築することで、AIはより自社の業務に最適化されていきます。

AIは、あくまでも「ツール」であり、それを活用するのは人間です。AIを使いこなせる人材を育成し、組織全体でAIと共存していく体制を構築することが、成功の鍵となります。

6. 設計者がAI時代に求められるスキルと今後の展望

生成AIが設計業務に深く浸透していく中で、設計者自身の役割も変化していくことが予想されます。「AIに仕事を奪われるのではないか?」と不安に思う方もいるかもしれません。しかし、AIは人間の仕事を奪うのではなく、むしろ、より付加価値の高い仕事に集中するためのパートナーとなると私は考えています。
AIを「使いこなす」スキル
AI時代に設計者に求められるのは、「AIを使いこなす」スキルです。

  • プロンプトエンジニアリング: 生成AIに対して、適切な指示(プロンプト)を与えることで、より精度の高い結果を引き出すスキルです。これは、AIを活用する上で最も基本的なスキルとなります。
  • クリティカルシンキング: AIが生成した設計案を鵜呑みにせず、その妥当性やリスクを客観的に評価するスキルです。AIはあくまでも過去の学習データに基づいて答えを導き出すため、その結果が常に最適とは限りません。
  • 問題設定能力: AIは、人間が設定した問題に対する答えを導き出すことは得意ですが、根本的な問題そのものを見つけ出すことはできません。顧客の真のニーズを理解し、どのような問題をAIに解決させるべきかを定義する能力は、今後ますます重要になります。

AIを使いこなすスキルは、これからの設計者にとって、もはや必須のスキルとなるでしょう。

AIが苦手な領域と人間の役割
AIは万能ではありません。AIが苦手とする領域こそ、人間の設計者が真価を発揮する場所です。

  • 顧客との対話: 顧客の漠然としたイメージや、言葉にならない潜在的なニーズを汲み取り、具体的な要件に落とし込むことは、AIには難しい作業です。
  • 創造性や感性: 美しさ、使いやすさ、触り心地といった感性的な要素は、数値化が難しく、AIが完全に再現することは困難です。
  • 倫理観や社会性: 設計には、安全性や環境への配慮といった倫理的な判断が伴います。これらの価値判断は、最終的に人間が行うべきものです。

今後、設計者は、単純な図面作成やモデリングといった作業はAIに任せ、顧客とのコミュニケーションや、より創造的で感性的な部分、そして倫理的な判断といった、人間にしかできない高度な業務に集中するようになっていくでしょう。

2025年以降の設計業務の未来像
2025年以降、設計業務はさらにAIとの協働が深化していくと予想されます。

  • AIコパイロット: 設計者の横にAIがコパイロットとして常に存在し、リアルタイムで設計のアドバイスや情報提供を行うようになるでしょう。
  • マルチモーダルAI: テキストだけでなく、画像や音声、3Dデータなど、複数の情報を複合的に扱えるAIが登場することで、より高度な設計支援が可能になります。
  • デジタルツインとの連携: 物理的な製品の動きをデジタル空間で再現する「デジタルツイン」と生成AIが連携することで、設計の段階から製品のライフサイクル全体をシミュレーションし、最適化することが可能になるでしょう。

AIは、設計者の仕事を奪う敵ではなく、創造性を拡張し、業務を効率化してくれる心強いパートナーです。AIを正しく理解し、積極的に活用することで、設計者は、これまで以上に価値ある仕事に集中できるようになり、製造業全体の競争力向上に貢献できると私は確信しています。

7. まとめ

この記事では、「設計 生成AI」というテーマで、設計業務における生成AIの活用方法、メリット、導入方法、そして未来の展望について解説しました。

  • 生成AIは、従来のAIと異なり、新しい設計案を「生成」する能力を持つ。
  • AIの活用により、設計業務の自動化、効率化、開発期間の短縮、属人化の解消といったメリットが得られる。
  • 具体的な活用方法として、設計書の自動作成、解析業務の効率化、構造設計の支援などが挙げられる。
  • AI導入を成功させるためには、目的の明確化やデータの準備が不可欠であり、スモールスタートで効果を検証することが重要である。
  • AI時代に設計者に求められるのは、「AIを使いこなす」スキルであり、AIが苦手とする創造性や感性といった領域こそ、人間の設計者が真価を発揮する場所である。

AIは、製造業における設計業務を大きく変える可能性を秘めた技術です。AIを正しく理解し、自社の課題に合わせて適切に活用することで、業務の効率化はもちろん、新たな価値創造にもつながるでしょう。この記事が、皆様の設計業務における生成AI活用の第一歩となれば幸いです。

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