CAE結果からサロゲートモデルを自動構築、予測から最適化までノーコードで

設計開発の現場では、形状や材料の最適化のたびに膨大なCAE（コンピュータシミュレーション）を回す。一度のシミュレーション実行に数時間かかることも珍しくない。エイゾスが正式リリースした「Multi-Sigma-Architect」は、このシミュレーション結果から「サロゲートモデル」（代理モデル）と呼ばれる軽量な予測モデルを自動生成する。一度サロゲートモデルが出来上がれば、試行錯誤は秒単位で進む。ノーコードだから、AIの専門知識がなくても設計者が直接操作できる。

ここで面白いのは、「計算コストの外注化」という現象だ。かつて設計者は「シミュレーション結果を待つ」という不可避の待機時間を経験していた。いまやAIが「計算の苦労」を引き受けてくれる。ただし落とし穴がある。サロゲートモデルはあくまで「近似」に過ぎない。元のCAEモデルとの精度ズレが、設計の後工程で問題を起こす可能性が常にある。つまり「AIが高速化した」だけでなく「検証の責任が設計者に重くかかる」という構造が生まれた。自動化されたからこそ、結果を盲信せず、必ず別の角度で精度を確認する習慣が必須になる。

中小製造業が導入するなら、「シミュレーション時間が10分の1になった」という表面的な効率化だけでなく、「サロゲートモデルの精度はどの程度まで信用できるのか」「設計変更時に再検証のコストはどうなるのか」といった運用上の負担を先読みしておくべきだ。