製造業の競争力の源泉は製品設計にある。2024年、生成AIが設計プロセスに浸透し始め、CAD操作から仕様書作成、強度解析までAIが担う「AI補助設計」が現実になりつつある。
生成AIが設計業務に変革をもたらす3領域
第1に「ジェネレーティブデザイン」の進化：AutodeskのFusion 360、Siemens NXに組み込まれたAIが、強度・重量・コストの制約条件を入力するだけで数百の設計案を自動生成する。BMWはAIジェネレーティブデザインで電気自動車のバッテリートレイの重量を40%削減しながら強度を維持することに成功した。第2に「設計書の自動生成」：部品の3DモデルからISOに準拠した図面・仕様書をLLMが自動作成する。第3に「FEM解析の自動化」：従来2週間かかった有限要素法（FEM）解析を、AIが2時間で完了させる事例が登場した。
日本の設計エンジニア不足とAI設計支援
日本の製造業では設計エンジニアの高齢化と不足が深刻だ。日本機械学会の調査では、2030年までに設計エンジニアが15万人不足すると推計される。生成AIによる設計支援は「エンジニアの生産性向上」だけでなく「エンジニア不足の補完」としても期待される。ダイキン工業はAI設計支援ツールを開発し、エンジニア一人当たりの設計処理能力を1.8倍に向上させた。
Harryの着眼点
AIが設計の「下仕事」を担うことで、エンジニアが本来の「創造的・判断的な仕事」に集中できる環境が整いつつあります。ただし「AIが設計した製品の品質責任は誰が持つか」という問いには、業界全体で答えを出さなければなりません。製造業のDXで最も価値が高いのは、こうした「知的作業の自動化」だと私は考えており、設計DXは製造業全体の競争力に直結します。
出典：Autodesk「Generative Design in Fusion 360」2024年 / BMW AG「AI Design Applied to Battery Tray」2024年 / ダイキン工業「AI設計支援プロジェクト」2024年