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Critical new security patches will be available on Tuesday, July 14. Customers are urged to plan accordingly and apply the patches immediately upon their release.

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CAD における AI

CAD における AI は、設計プロセスの自動化、ワークフローの最適化、ジェネレーティブデザインを可能にすることで、生産性を向上させ、市場投入までの期間を短縮し、イノベーションの促進を実現します。

概要 メリット 機能 お客様事例 関連情報 よくあるご質問 (FAQ)
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CAD 業界における AI の役割


人工知能 (AI) は、設計の効率性、精度、イノベーションを向上させ、CAD 業界に革命をもたらしています。AI 主導のツールは、機械学習アルゴリズムにより、反復作業を自動化し、設計を最適化して、潜在的な問題を未然に予測します。その結果、設計プロセスが加速するだけでなく、完成品の品質と機能も向上します。また AI を活用したジェネレーティブデザインとシミュレーションにより、設計者は複数のシナリオを迅速にテストできます。そのため設計の可能性を広げられるだけでなく、物理的な試作の必要性を減らしてコストを最小限に抑えられます。さらに、AI はリアルタイムの知見をもたらし、チームメンバー間のシームレスなコミュニケーションを促進することでコラボレーションも強化します。AI が進化を続ける中、CAD システムに統合された AI は、今後も製品開発や製造の現場でさらなる進化を推進することになります。

CAD における AI の役割

AI による従来の CAD プロセスの代替可能性

CAD に AI を組み込む目的は、既存のプロセスを置き換えることではなく、設計者が主導権を維持したまま作業を効率化することです。PTC の Creo に搭載された AI ツールは、反復作業を自動化し、設計の最適化を行い、ナレッジベースとも連携することで、日常の業務を効率化します。AI によって CAD ジオメトリの編集や新機能の学習、モデルに関するデータ収集は高速化しますが、設計者の専門知識や創造性が AI に取って代わられることはありません。AI はあくまで有用な知見や機能によって従来の CAD を補完し、優れた設計をより短時間で実現するためのツールなのです。

CAD における AI が重要な理由

CAD における AI が重要な理由は、設計プロセスを変革できる点にあります。設計者は AI によって設計データの収集などの単調な作業から解放され、その分の貴重な時間を創造的な活動や問題解決に充てられます。ジェネレーティブデザインを用いた迅速な設計案の検討や、組み込みの LLM チャットによる迅速なワークフローガイダンスを活用することで、プロセスの早い段階で十分な情報に基づく意思決定を行うことも可能です。AI は最終的に、開発スピードと製品全体の性能を向上させながら、設計者がイノベーションの創出に注力できる環境をもたらします。

AI と CAD を使用するメリット

AI と CAD を統合することで、製造業者は最高の設計を短期間で実現できます。PTC の Creo にも搭載されている AI ベースのツールを活用すれば、反復作業の自動化、設計の最適化、潜在的な問題の予測が可能になります。また AI を活用したシミュレーションにより複数のシナリオを迅速に検証できるため、物理的な試作の必要性が減り、コストの削減につながります。このように、CAD システムに AI の力を組み込むことで、かつてないレベルの精度、イノベーション、生産性が実現し、設計者はより優れた製品を作成できるようになります。

AI と CAD を統合することで、製造業者は最高の設計を短期間で実現できます。PTC の Creo にも搭載されている AI ベースのツールを活用すれば、反復作業の自動化、設計の最適化、潜在的な問題の予測が可能になります。また AI を活用したシミュレーションにより複数のシナリオを迅速に検証できるため、物理的な試作の必要性が減り、コストの削減につながります。このように、CAD システムに AI の力を組み込むことで、かつてないレベルの精度、イノベーション、生産性が実現し、設計者はより優れた製品を作成できるようになります。

生産性の向上

CAD における AI は、反復作業を自動化し、インテリジェントな提案を行うことで、生産性の向上を実現します。これにより、市場投入までの期間が短縮され、設計品質が向上し、イノベーションが促進されるため、設計者は創造的な課題解決に専念できるようになります。

CAD における AI は、反復作業を自動化し、インテリジェントな提案を行うことで、生産性の向上を実現します。これにより、市場投入までの期間が短縮され、設計品質が向上し、イノベーションが促進されるため、設計者は創造的な課題解決に専念できるようになります。

パフォーマンスの向上

CAD における AI は、設計プロセスの最適化、エラーの削減、設計の繰り返し作業の迅速化を通して製品性能を向上させます。AI がインテリジェントなアルゴリズムを用いてリアルタイムの知見や予測分析を提供するため、優れた設計品質と効率性が保証されます。

CAD における AI は、設計プロセスの最適化、エラーの削減、設計の繰り返し作業の迅速化を通して製品性能を向上させます。AI がインテリジェントなアルゴリズムを用いてリアルタイムの知見や予測分析を提供するため、優れた設計品質と効率性が保証されます。

コスト削減

CAD における AI は、反復作業を自動化し、エラーを最小限に抑え、材料の使用量を最適化することでコストを削減します。設計の反復検討を迅速に行えるようになるため、時間とリソースの両方を大幅に削減できます。

CAD における AI は、反復作業を自動化し、エラーを最小限に抑え、材料の使用量を最適化することでコストを削減します。設計の反復検討を迅速に行えるようになるため、時間とリソースの両方を大幅に削減できます。

AI が CAD の自動化を強化する方法

CAD の自動化とは、CAD ツールにルールや制約、またはガイドラインを入力して再現性のある結果を取得し、反復的なワークフローを効率化および最適化するプロセスです。複雑さの度合いによっては、CAD の自動化に時間がかかる場合もありますが、最終的には劇的な効果をもたらします。PTC の Creo に搭載されているような AI ツールを活用すれば、設計者は設計やワークフローを生成するためにデータを分析する必要がなくなります。AI ツールが Creo の一般的なガイダンスの提示やモデル固有の情報の提供、設計の最適化やプロセスの自動化にいたるまで、作業をサポートするからです。

AI/IA を活用した CAD 機能

Creo AI Assistant: Advise

モデルに依存しないインテリジェンス 設計ウィンドウの隣に組み込まれています。Creo AI Assistant の Advise 機能は、Creo ヘルプドキュメントやベストプラクティスに基づいた実践的な設計ガイダンスを提供します。設計に関する一般的な質問に対して、目的に応じた Creo 内の操作をユーザーに正確に提示することで、明確な解決策を導きます。

Creo AI Assistant: Assist(ベータ版)

モデルを認識したインテリジェンスが、モデルの操作やデータ収集を高速化します。Creo AI Assistant の Assist 機能は、3D 設計のコンテキストを把握して動作します。たとえば製品データに基づくモデルの情報の抽出、トラブルシューティング、および入力されたモデル情報が想定どおりであるかの検証を行います。Assist 機能を利用することで、設計全体の整合性を確認するための時間を大幅に削減できます。

Creo AI Assistant: Automate(アルファ版)

CAD に次世代のスピードをもたらします。Creo AI Assistant の Automate 機能では、設計の専門家と連携できるよう、設計インテリジェンスがウィンドウに組み込まれています。Automate では、アシスタント機能が高度な形状を作成して解析を実行した後、最適化されたこの設計の承認を得るために設計者に提示します。サンドボックス環境で実行されるため、設計者が気づかないうちにモデルが変更されることは一切ありません。

ジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブデザインは、AI を使用して一連のシステム設計要件から最適な設計を自律的に作成する 3D CAD 機能です。ジェネレーティブデザインソフトウェアを使用することで、優先材料や製造プロセスなど、独自の要件や目標をインタラクティブに指定できます。

ジェネレーティブデザインの詳細はこちら

Behavioral Modeling

Creo Behavioral Modeling では、インテリジェントな自動化機能によってプラグインパラメータ、範囲、設計目標を最適化することで、設計の目標を達成できます。Creo Behavioral Modeling Extension (BMX) が繰り返し作業を行うことで実現可能な最適解を導くため、ユーザーはその提案を採用、却下、あるいはさらなる実験のベースとして活用するかを選択できます。

BMX の詳細はこちら

幾何寸法公差

Creo GD&T Advisor は、インテリジェントな自動ガイダンスを提供することで作業時間を短縮し、ミスを防止します。 完成したモデルは、関連する ASME 規格や ISO 規格に準拠していることを検証できます。

GD&T の詳細はこちら

AI を活用したジェネレーティブデザインのお客様事例

製造業のお客様が、ジェネレーティブデザインをどのように活用してビジネス成果を生み出しているかをご紹介します。

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サステナビリティを優先して新製品の設計を最適化する Cummins 社

Cummins 社は、Creo のジェネレーティブ機能を使用してシミュレーション主導の設計を実現し、リソースを最適化しています。

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Jacobs 社、ジェネレーティブデザインで製品設計をさらなる高みへ

NASA の生命維持バックパックを改良するため、Jacobs 社は従来の設計の固定観念を克服し、性能と安全性の最適なバランスを実現しました。

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イノベーションを加速させる HPE COXA 社

イタリアのモデナを拠点とする HPE COXA 社は、世界的に有名な高級スポーツカーブランドの自動車部品とシステムを設計および製造しています。

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CAD における AI の未来

CAD における AI の未来はきわめて明るく、設計プロセスは AI によってさらに大きく変化する見込みです。Creo に搭載された AI ベースのツールはすでに、自動化や最適化の機能を提供しています。この先も CAD における AI の活用方法が進化するにつれ、これまでにないレベルの精度と効率性を備えた、より迅速なワークフローが実現します。設計者はこのワークフローを活用することで、優れた設計をより短時間で生み出せるようになります。

CAD における AI に関するよくあるご質問 (FAQ)

CAD における AI 活用の課題はどのようなものですか?

AI を CAD に導入してその可能性を最大限に引き出すには、解決しなければならないいくつかの課題が存在します。まず、AI アルゴリズムを既存の CAD システムに統合する作業は複雑で多くのリソースを要するため、テクノロジーやインフラへの多額な投資が必要となることがあります。また AI が正確な予測や最適化を行うには大規模なデータセットが不可欠なため、データの品質と一貫性を確保することが重要です。さらに、ユーザーへの定着とトレーニングも大きな障壁であるため、設計者が AI 主導のツールに適応するための包括的なプログラムが必要となります。データプライバシーやアルゴリズムバイアスなどの倫理的な検討事項も慎重に管理しなければなりません。拡張性も懸念事項となります。AI システムはパフォーマンスを損なうことなく、増大するデータや複雑さにも対応しなければならないからです。最後に、CAD における AI の法的および倫理的な使用を担保するには、規制やコンプライアンスの課題にも対応する必要があります。このような課題を解決するには、継続的な投資が必要です。

CAD における AI 活用は、設計のサステナビリティ向上につながりますか?

CAD に AI を導入することで、資源の利用を最適化して廃棄物を削減できるため、サステナビリティを大幅に向上させることが可能です。ジェネレーティブデザインなど、PTC による AI ベースのツールを使えば、サステナブルな材料や製造プロセスを特定でき、より効率的な設計を実現できます。また AI アルゴリズムによって、さまざまな設計の選択肢が環境に与える影響を予測できるため、二酸化炭素排出量を最小限に抑えるより適切な意思決定を行えます。さらに、シミュレーションを活用することで物理的な試作の必要性が減るため、廃棄物やエネルギー消費量の削減にもつながります。このように、Creo は AI の統合により、企業がサステナビリティ目標を達成できるように支援し、より環境に配慮した製品や環境に優しい製造工程の実現へと導きます。今後も AI 技術の進化に伴い、AI がサステナビリティの推進に果たす役割はますます大きくなります。AI はイノベーションを促進しながら、地球の環境課題の解決にも貢献するようになるのです。

CAD で AI を使用する際の倫理的な検討事項はありますか?

はい。CAD で AI を使用する際には、いくつかの倫理的な検討事項が存在します。AI システムは膨大な機密データに依存しているため、データのプライバシーとセキュリティを確保することが最も重要です。このデータを漏洩や悪用から保護することがきわめて重要です。アルゴリズムバイアスも懸念事項です。不公平あるいは差別的な設計につながりかねない偏った結果を回避するため、AI モデルは多様なデータセットでトレーニングする必要があります。さらに、ユーザーは AI がどのように意思決定を行い、誰がその意思決定の責任を負うのかを理解する必要があるため、透明性と説明責任の担保も不可欠です。加えて、持続可能な運営を実現するには、エネルギー消費や資源の利用など、AI そのものの環境への影響も考慮しなければなりません。このような倫理的検討事項に対応するには、責任ある AI 開発への取り組み、継続的なモニタリング、および倫理ガイドラインの遵守が必要です。これらの取り組みを行うことで、CAD における AI の活用が社会全体に利益をもたらすようになります。