製造業において設計開発に携わっている方に向けて、「人工知能学会全国大会2023」にてエンジニアリングAIについて発表しましたので、発表のダイジェスト版として発表の概要を紹介します。
タイトル「エンジニアリングへのAI適用状況について」
こちらのタイトルで6月7日に実施された一般セッション、「AI応用：産業」のセッションにて口頭発表を実施しました。
ポイント
✅製造業におけるエンジニアリングチェーンとAIへの期待について
✅サロゲートモデリング適用事例
✅エンジニアリングAI今後の展開
はじめに
エンジニアリングチェーンについて、各フェーズにおけるエンジニアの役割を紹介しました。 エンジニアリングチェーンは、商品企画から生産準備までの一連のエンジニアリング業務の連携を指しています、これらの業務ではエンジニアの属人性の排除や膨大な人・計算機リソースの低減、多品種少量製品評価の省力化など数多くの課題 があり、開発期間の短縮のために、私たちは設計・開発エンジニアを補佐するAIをEngineering AI（エンジニアリングAI）と呼んで開発をしています。
サロゲートモデルとは
課題解決策の一つとして、サロゲートモデルのご紹介をしました。サロゲートモデルの詳細はこのコラムの最後に添付しました発表スライドを御覧ください。
さまざまなサロゲートモデル手法のご紹介をして、高速化や属人性の問題解決の見込みがあることを示しました
これまでの課題の中でサロゲートモデルにより、解決可能な事例を紹介させていただきました。
Engineering AIの今後の展開
今後の展開として、当社の生成AI活用の構想としてGenerativeDesignをご紹介させていただきました。
これまでの設計開発フェーズにおいてもAI適用への期待が高く、今後もこの分野でAIを扱える技術の活躍領域が広がっていくことを確認しました
おわりに
今後もAI援用による設計開発の効率化のしくみづくりを継続していく予定です。
エンジニアリングAIについてご興味いただけましたら幸いでございます。
本発表のスライドはSpeaker Deckで公開しておりますのでご確認ください。
こちらイベントも企画しておりますので、ぜひご参加ください。
執筆
AI コンサルティンググループ
飯干茂義
