今回はジェネレーティブデザイン の導入メリット、導入障壁、従来から利用されているトポロジー最適化との違い、成功事例、ツールの選び方を解説します。記事の後半に 世界トップレベルのジェネレーティブデザイン機能搭載の 3D CAD ソフトウェア「Creo」 のお客様導入事例も紹介しますので、ご興味のある方はぜひ最後までご覧ください。
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誰でも高品質な製品開発・改良ができるジェネレーティブデザイン
ジェネレーティブデザインとは、AIや必要に応じてクラウドコンピューティングを活用し、最適化された形状の 3D モデルを自動生成するテクノロジーのことです。機械学習を活用し、製造プロセスの制約も考慮して生成され且つシミュレーション結果から、部品の CAD 形状を自動生成します。ジェネレーティブデザインの詳細や設計ステップはこちらのブログをご覧ください。
製造業の製品設計において革新性や機能性を備えつつ、近年はサステナビリティの観点からもより軽量な部品などを考案しなくてはなりません。また耐用年数が長い製品を取り扱うメーカーでは過去の設計データをもとに部品や製品改良を行う「流用設計」も多いでしょう。このような設計作業を強力に支援するのが、ジェネレーティブデザインです。
ジェネレーティブデザインは製品開発・設計プロセスの高速化とともに、コスト削減や時間短縮も実現できる一方で、その導入コストは大企業でなくても手が届きやすい価格帯に設定されていることも増えています。
日本の製造業を変革するジェネレーティブデザインの導入メリット
経済産業省によって示された日本の製造業の平均的な実態を見ると、製品設計を含むエンジニアリングチェーンの著しい弱体化が問題視されています。かつて「現場が強い」と言われた日本の製造業は、デジタル化による変革を余儀なくされている状況です。
不確実性の高い世界においては、環境の変化に迅速に対応する能力こそが競争力の源泉とされており、「エンジニアリングチェーンのデジタル化による強靭化」を政府は推進しています。中でも製品設計は下記のような課題を抱えており、解決策として 3D 設計やシミュレーションによる製品開発の高速化が必要とされているのです。（注1、注2)
- BOM（部品表）未整備
- シミュレーションの遅れ
- 試作にかかる時間・コストの増大
- 生産過程における「手戻り」作業の大きな負荷
特にジェネレーティブデザインは、革新的な製品を記録的な速さで市場に投入できる点が大きな導入メリットであることから、エンジニアリングチェーン強靭化のソリューションとして注目を集めています。
ここでは、そのほかの導入メリットについて見ていきましょう。
製品の差別化
ジェネレーティブデザインでは、最適化された形状について、新しいアイデアを得られることから、製品の差別化を図れる点がメリットです。クラウドコンピューティングのパワーを利用すれば、材料や製造方法の違いなどによって複数の革新的な設計候補を同時に生成できます。場合によっては、設計要件を超える高性能な部品や製品のアイデアを得られることもあるでしょう。
しかも今まで思いつかなかった材料や製造方法の組み合わせを考慮した上で、最適化された形状を生成するので、競合他社が容易に複製できない点もポイントです。Creo の場合、固有値を条件にした形状の最適化も可能なので、振動やノイズを発生させたくない部品の設計にも使用できます。
製品設計のレベルアップ
スキルギャップを埋めるための人材育成は、どの業界においても大きな課題です。ジェネレーティブデザインを導入すれば、広範な知識や経験が不足している入門レベルの機械エンジニアでも部品開発に貢献でき、業務を通じてプロとしての能力を高められるでしょう。
またデザインにかかっていた時間を、特定の要件を再定義するなど、全体の結果を最適化する作業に充てることが可能になります。時間の使い方を変えることで、設計の改善方法やユースケースの解決方法への理解を深められることから、製品設計のさらなるレベルアップを期待できるのです。
製品コストの最適化
経験に頼った形状のデザインは、過剰な設計になりがちです。ジェネレーティブデザインなら、材料の使用を最適化しながら、軽量かつ剛性を兼ね備えた構造を生成できます。ジェネレーティブデザインによる斬新なアイデアをベースに部品の設計をすれば、設計者は固定観念から解放され、製品コストを最適化できるようになるでしょう。
たとえば加工作業を補助する治具などは、量産の必要がありません。そこでジェネレーティブデザインを活用し短時間で治具を設計し、3D プリンターを使って実物をすぐ製作するようにすると効率的です。
設計アイデアの検証力
ジェネレーティブデザインは、生成した設計アイデアに対して応力解析を実行することで、品質と耐久性を検証します。このシミュレーションにより、コンピューティングによるバーチャルな世界だけでなく、現実世界で実際に機能することが確認できるのです。この検証力を活かせば、製造と販売後のカスタマーサポートにかかるコストも軽減できるでしょう。
90年代に生まれた「トポロジー最適化」との違い
ジェネレーティブデザインは、「トポロジー最適化（位相最適化）」と同様に「特定の要件に応じて、設計を最適化する」という目標を掲げていますが、2つは全く異なる技術です。
1990年代に登場したトポロジー最適化は、アルゴリズムを用いて 3D 設計空間内で最適な材料分布を特定する際に用いられます。材料を少しずつそぎ落とし、質量の削減、熱応力や変形の最小化などの目標を達成するために、もともと設計チームの応力解析担当者が使用するツールでした。
ジェネレーティブデザインは、トポロジー最適化もベースにした、高性能かつすぐに製造工程に移行できる設計候補を生成する手法です。トポロジー最適化とジェネレーティブデザインの違いは、2つあると PTC は考えています。
AI の搭載
ジェネレーティブデザインでは、トポロジー最適化と異なり、AI を搭載しています。指定された設定要件を満たす設計候補をすべて計算するので、非常に短時間で最適な形状を導き出せる点がトポロジー最適化との大きな違いです。
3DCAD ソフトウェアCreo のジェネレーティブデザインでは 2種類のAIを活用し、他社を凌駕するスピードで形状の最適化を行います。ジェネレーティブデザインは試行錯誤の連続や固定観念から設計者を解放し、より高度な設計目標に注力できるよう支援するので、従来の設計手法では非現実的と捉えがちな設計コンセプトも自由に探求できるのです。
複数の設計アイデアを生成
トポロジー最適化は、機能面の要件をベースに単一の設計候補を導き出します。一方、ジェネレーティブデザインは、機能面の要件だけでなく設計以外の要件の両方を満たした数百から数千もの設計候補を、一度に素早く導き出せる技術です。
設計要件の変更に対してすぐに再計算できるので、平面対称などのジオメトリ条件、複数の材料や製造方法などの要件の組み合わせも含め、短時間で何度も形状の最適化を検討できます。さらに Creo のジェネレーティブデザインでは、膨大な数の設計候補から最も有力な候補を絞り込んだうえで、評価や比較を繰り返し行うことが可能です。従来の設計手法よりも製品開発の高速化に役立つツールとして注目されているのです。
ジェネレーティブデザインの導入障壁
ジェネレーティブデザイン機能は、各社 3D CAD ソフトウェアに搭載されており世界中の製造業で導入されています。しかし「ジェネレーティブデザインを導入したがメリットを最大限引き出せていない」、「導入する前に挫折してしまった」といった事例も散見されます。導入前に起こりえる障壁や対策を確認し、確実にメリットを享受できるように準備しましょう。
よくある導入障壁
ジェネレーティブデザインのよくある導入障壁の一つとして「使用する元データの信頼性が低い」ことがあります。設計案を生成するためのデータ自体が劣化・破損していたり、設計意図が明確でなかったりすると、生成される設計データ自体の品質が落ちてしまいます。ジェネレーティブデザインを導入する前に、使用する設計データの品質を確認しましょう。
「どの目的やシーンで活用するかが明確でない」ことも導入後の業務効率化が進まない一因です。3D CAD ソフトウェア「Creo」では、GTO（Creo Generative Topology Optimization）とBMX（Creo Behavioral Modeling Extension）という2つの形状最適化機能を搭載しています。GTO はトポロジー最適化に特化した機能で、構想設計時に大まかな形状のアイデアを得る目的で使用します。BMX は数値最適化に特化しており距離や面積などのパラメータを最適化し製品仕様に落とし込む目的で使用します。このように目的やシーンを事前に明確にすることで、より自身の設計環境に適した活用が促進されます。
また「データの生成スピード」も、重要なファクターの一つです。設計者にとって、ストレスのないスピードでのデータ生成はツールの効果実感につながります。Creo のジェネレーティブデザイン機能は、設計者自身が使用する前提で開発されているため他社と比較しても「生成スピードが早い」と多くの顧客から評価されています。生成スピードは PC の仕様にも影響を受けるため、導入前に必要な PC 仕様を確認することも大切です。
ジェネレーティブデザイン機能を使用する目的やシーン（例）
ジェネレーティブデザインツールの選び方
近年、3D CAD ソフトウェアにジェネレーティブデザイン機能が搭載されていることは一般的になりつつあります。先ほど紹介した導入障壁をクリアしているかを確認しながら、無数にあるツールの中でどれが最適かを判断することは難しいでしょう。ここでは「各社におけるジェネレーティブデザイン」の違いとその選定方法を解説します。
ジェネレーティブデザインには Level 0 から Level 5 まで、5つのレベルが存在します。
多くの 3D CAD ソフトウェアは、Level 0～2 までのジェネレーティブデザイン機能を搭載しています。このレベルではトポロジー最適化や、製造性を加味したジオメトリ生成、設計コンビネーションの複数生成＆クラウド上での検証が可能です。このレベルでもある程度の設計効率化は可能ですが、別途解析の知識がある熟練者でないと生成した設計案をさらに進化させることは難しいでしょう。
Level3 では進化したシミュレーションに AI を適用し、クラウド上でマルチフィジックス（物理現象間の相互作用解析）を行うことで生成した複数の設計案をさらに進化させることができます。これなら非熟練者でも、製品を素早く良い設計へ導くことができます。PTC の 3D CAD ソフトウェア「Creo」は世界中の 3D CAD ソフトウェアにおいて唯一 Level 3 のジェネレーティブデザイン機能を搭載しています。
こうした違いを認識した上で、自社にとって最適なレベルのジェネレーティブデザインを搭載したツールを検討しましょう。
また外部調査機関のレポートを参考にすることも有効です。世界的なテクノロジーインテリジェンス企業である ABI Research 社の最新レポート「Generative Design Software Suppliers – Competitive Ranking」では、産業および製造業の顧客にサービスを提供する9つのジェネレーティブデザインソフトウェアサプライヤーを比較しています。イノベーションと実装という2つの基準でベンダーを評価しており、Creo は両カテゴリーで上位にランクインし世界トップレベルのジェネレーティブデザインを搭載しているツールに選出されています。自社の検討しているツールがどのような評価をされているのか、ぜひ該当レポート（英語）をこちらからダウンロードして確認してみてください。
ジェネレーティブデザインの成功事例
ここでは、Creo のジェネレーティブデザイン活用に成功した事例をいくつか紹介します。
エンジンの部品
発電関連ビジネスに携わる Cummins 社では、ジェネレーティブデザインを活用し、設計担当者と解析担当者が何度もやり取りする無駄を省きました。機能要件を満たしながら適切に設計できることから、構成部品が設計制限を満たしているかを確認する必要がなくなったのです。
さらにジェネレーティブデザインなら、より有機的な形状や、従来の発想にはない代替材料を自由に検討できる点もポイントです。同社では従来通りの製造方法を踏襲しながら、エンジンに使用する部品の 15〜20％ もの超軽量化を実現し、市場での差別化に成功しています。
トラックのマウント部品
スウェーデンに本社を置く Volvo Group は、自動車のみならずトラック、バス、建設機械、舶用・産業用発電装置を製造する世界的な企業です。Volvo 社はジェネレーティブデザインを活用することで、トラックのエンジン部分にファンをマウントする部品を改良しました。もともと3つに分かれていたマウント部分を1つに統合できたことで、部品調達や組み立てコストの削減に成功しています。
このようにジェネレーティブデザインは、新たな設計コンセプトや可能性を追求できることから、従来の設計手法の限界を突破できる可能性を秘めているのです。
レースカーの部品
バルセロナで創業したスポーツカーおよびレースカーブランドの CUPRA 社は、設計要件の高度化に伴い Creo の拡張機能を追加することで、より快適な環境で新しい自動車部品の設計を迅速に行えるようになりました。
Creo を使用することで機械的特性を維持しながら、部品の軽量化に成功しています。また中には、設計に着手してから2週間以内に製造に回せるケースもあるようです。競争力強化につながる新しいモジュールとして、AI を実装したジェネレーティブデザインを同社は導入する予定であり、さらに革新的かつ独創的な部品開発が期待されます。
航空宇宙業界の生命維持バックパック
NASA の契約業者である Jacobs 社は、Creo 7 のジェネレーティブデザインにより、 生命維持バックパックの設計を最適化しました。 ジェネレーティブデザインの活用によって、従来の固定観念で選びがちな直角や平面、丸い形状よりも、最適な設計候補がある可能性を発見したのです。
その結果、Jacobs 社は部品重量の最大 50% 削減に成功し、使用燃料の節約と宇宙飛行士の機動性向上を実現しました。さらに設計時間の 20% 短縮にも成功したことから、ジェネレーティブデザインの活用は設計チームの生産性向上につながることが実証されたのです。
Creo のジェネレーティブデザインについて詳しく知りたい方は、こちらもご覧ください。
3D CAD Creo：AI 設計（ジェネレーティブデザイン）を実現
ジェネレーティブデザインの概要や解決できる課題、導入事例について解説します。
詳細はこちら世界トップレベルのジェネレーティブデザイン機能搭載 3D CAD「Creo」 お客様導入事例
Creo は、世界トップレベルのジェネレーティブデザイン機能を搭載した 3D CAD ソフトウェアです。ハイエンド 3D CAD ソフトウェアの機能をミッドレンジ3D CAD並みのお手頃な価格で提供しています。
以下に Creo を活用して設計業務を最適化した企業の導入事例を紹介しますので、こちらもぜひご覧ください。
【導入事例】
3D CAD Creo お問い合わせ
詳細はこちらご参考
注1：製造業を巡る動向と今後の課題（2020年6月）｜経済産業省
注2：2024年版ものづくり白書（第 2 節 DX による製造機能の全体最適と事業機会の拡大）｜経済産業省