ChatGPT と機械設計：汎用 AI ツールの限界と CAD 専用 AI の可能性

ChatGPT は人工知能 (AI) と自然言語処理 (NLP) を使用して、対話形式でユーザーからの問いに回答する高度な言語モデルです。膨大なテキストデータで学習することで、人間が使うような言語を理解し生成できます。この技術によって人間がコンピューターを扱う方法が大きく変わり、より直感的で効率的に利用できるようになる可能性を秘めています。
ChatGPT はこのように優れた能力を持っているものの、機能には限界がありいくつかの主な部分においてこの限界範囲が明らかになっています。
このブログでは3DCAD ソフトウェア「Creo」に搭載されている、ChatGPT のような汎用 AI ツールを超えるCAD 専用 AI 機能の「ジェネレーティブデザイン」とこの機能が機械設計や製品開発に適している理由をご紹介します。

記事の最後で Creo のお客様導入事例もご紹介しておりますので、ご興味ある方はぜひ最後までご覧ください。
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ChatGPT の限界とは

ChatGPT の限界は、学習したデータの質によって決まります。ChatGPT は膨大な量のテキストデータを使って学習します。しかし、このデータは必ずしも実世界で使われている言語の代表的なサンプルというわけではなく、特定のトピックや属性に偏っている可能性があります。そのためそれ以外のコンテキストを理解する能力に限界が生じます。さらに、データには不正確な情報や矛盾する情報が含まれていることもあり、このような情報によって性能が損なわれる可能性もあります。

ChatGPT の限界は言語の複雑性によっても生じます。ChatGPT は幅広い質問やプロンプトに対する回答を生成できますが、使われる言語のニュアンスをすべて理解しているわけではありません。そのため、解釈の間違いや不完全な回答を生成する場合があります。また慣用的な表現や皮肉をそうと理解できずに、不適切なあるいは見当違いの回答をすることもあります。

膨大な量のデータを迅速かつ正確に処理するという ChatGPT の能力は、リサーチやデータ分析などの分野でその価値を発揮します。ChatGPT は確かに素晴らしい技術ですが、機能面ではいくつかの限界もあります。これに十分留意しChatGPTの向き、不向きを把握してから特定のユースケースや分野に活用することが重要となってきます。

ChatGPT が設計に及ぼす影響 

ChatGPTは機械設計者の作業支援ツールとして活用できても、設計者が製品開発プロセスで発揮する知識や専門技術、創造性の代わりにはなりません。AI ツールは、工学技術計算への回答や一般的な設計に関する質問に答えることはできますが、ユーザーはこのような回答に対して健全な懐疑心を持ち、事実確認を行うことが重要です。

たとえば、ChatGPT にダクタイル材料の破壊理論で最適なものは何かと尋ねると、フォン・ミーゼスの降伏条件に関する詳細な説明が回答として返ってきます。しかし「特定の条件下でビームの慣性モーメントを計算するように」と指示しても、X-X 軸周りの慣性モーメントの確立された値と一致しないものを回答してしまいます。
ChatGPT は特定のトピックに関する質問への回答や説明によって設計者を支援できます。しかしその回答はあくまで学習したデータの知識に限定されているため、人間の設計者が培ってきた経験や直感、問題解決能力に取って代わることはできないというわけです。ChatGPT を使ったとしても業界やエンドユーザーの要件や基準、期待を満たす最終製品を提供するには、設計者が引き続き設計プロセスに携わる必要があるのです。

設計には特定の質問に回答したり、情報を提供したりするだけでなく、さまざまなスキルや活動が必要です。また、機械設計者はデータの分析、試作品の開発やテスト、トレードオフの評価、技術的、経済的、環境的、社会的配慮などを含む複数の要因に基づく意思決定もできなければなりません。このようなスキルは技術的な知識、批判的思考、創造性をすべて駆使する必要があり、AI ツールでは代用不可能です。
ChatGPT は設計者の作業を支援できる貴重なツールですが、人間の設計者の代わりにはなれません。設計者は今後も新製品の設計や開発において重要な役割を果たします。また問題解決者やイノベーターとして独自の価値を維持しながら、AI ツールの力を活用できるような新しいスキルや働き方を開発する必要があります。
ChatGPT は設計者の作業を支援できる貴重なツールですが、人間の設計者の代わりにはなれません。設計者は今後も新製品の設計や開発において重要な役割を果たします。また、問題解決者やイノベーターとして、独自の価値を維持しながら、AI ツールの力を活用できるような新しいスキルや働き方を開発する必要があります。

3DCAD ソフトウェア「Creo」のジェネレーティブデザインは、AI の力を活用し、設計プロセスに変革をもたらします。ChatGPT とは異なるタイプの AI ですが、ジェネレーティブデザインも AI アルゴリズムを用い設計オプションを生成し評価します。そして設計者は従来の設計方法よりも短時間で、より革新的で効率的な製品を開発できます。

ChatGPT は質問に対して適切な形式で回答することで、コミュニケーションの障壁を軽減または除去します。同じように、ジェネレーティブデザインでは日常的な試行錯誤のテストから設計者を解放することで、設計者がより高度な設計目標に注力できるようになります。

Creo のジェネレーティブデザインの主なメリットのひとつとして多くの設計オプションを一度に素早く検討、評価できる点があります。設計における一連の拘束と目的を定義することで、AI アルゴリズムを使用して、特定の基準に応じて最適化された数百から数千もの設計ソリューションの候補を生成できます。さらにCreo のジェネレーティブデザインではこの中から最適なオプションを特定し評価や比較ができるため、設計者は最も有力なオプションを絞り込んだうえで繰り返し検討できます。

ジェネレーティブデザインのもうひとつのメリットは特定の製造プロセスや材料に応じて設計を最適化できる点です。材料特性や、製造上の拘束、コストなどを考慮することで、効率的で機能的なだけでなく実用的でコスト効率の良い設計を実現できます。

そして最も重要なメリットはジェネレーティブデザインによって、従来の設計方法では不可能だった、あるいは非現実的と思われていた新たな設計コンセプトや可能性を追求できるようになった点です。Creo は従来の設計アプローチに生じていた拘束を解消することで、真に革新的で創造的な製品設計を支援します。

ChatGPT に代表される汎用 AI ツールは便利ですが、製品開発に必要な高度な判断や専門的な設計最適化には限界があります。学習データに依存する汎用 AI では、設計者の創造力や経験を代替することはできません。

一方、Creo のジェネレーティブデザインはCAD 専用 AI として設計プロセスに特化しており、効率的かつ革新的な製品開発を強力に支援します。多くの設計案を短時間で評価し最適な選択肢を導き出すことで、設計者の意思決定を加速させます。

設計支援ツールの選択において、汎用 AI よりもCreo のような設計専用ツールを選ぶことが、設計の質と効率を高める近道です。
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。

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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】

• UD trucks社 | 3D データで、意思決定を迅速化
• シンクロン社｜過去データの継承と採番・BOM作成など業務効率アップを実現
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