CAE解析をAIエージェントに任せてみた 人は何を担うのか

サイバネットシステムが開催したフォーラムで、興味深い論点が浮かび上がった。CAE（コンピュータ支援解析）という工学設計の中核的なタスクを、AIエージェントに任せたらどうなるか、という試みだ。CAE解析というと堅い仕事に聞こえるが、実態は「コンピュータ上でいろいろなシミュレーション条件を試す」という試行錯誤の連続である。従来はCAE技術者が、その試行錯誤のサイクルを手作業で回してきた。そこをAIエージェントが引き継ぐなら、人間は何に時間を使うのか、という問いが生じる。

フォーラムでの講演から見えてくるのは、AIエージェントには得意と不得意が明確にあるということだ。AIはコードを書き、CAEを走らせることはできる。設計仕様から条件を読み解き、シミュレーション結果を解釈し、次のステップの設定値を決める――その自動化は、定型的なルーチンなら可能だ。ただし、CAE技術者の経験則や「こういう場面ではこう考える」という職人的な判断は、簡単には置き換えられない。AIがやりすぎて、物理的にありえない値や非現実的な条件を試すこともある。その「ありえなさ」を見抜く眼は、まだ人間の側に残っている。

この試みから浮かぶのは、業務の本質的な転換だ。従来のCAEエンジニアの仕事は「CAE業務そのものを回すこと」にあった。がAIエージェントがそれを担えば、人間に残るのは「そのエージェントの動作を監視し、結果を解釈し、次の仮説を立てる」という、より上流のメタ認知的なタスクだ。つまり単純な「設計から運用管理へのシフト」ではなく、「機械では判断できない部分の判断」へのシフトということになる。それは大げさに言えば、技術者の価値を問い直す転換点なのだ。