Ansys Asia Pacific「Additive Thinking Digital Future」シリーズ: 自動化の時代に人工知能が設計をどう変えるか

出典: アリアンツ・アジア・パシフィック

世界的な流行によりデジタル時代の到来が加速し、テクノロジーがビジネスに与える影響はますます大きくなっています。人工知能（AI）、自動化、モノのインターネット（IoT）、ブロックチェーン、第5世代移動通信技術（5G）といった指数関数的に発展する新技術の融合は、ビジネスモデル、運用プロセス、働き方を再構築する力を持っています。新技術と専門技術の統合によって生み出されるインテリジェントデザインも、デジタル変革の重要な発展方向の一つです。アンセムアジアパシフィックは、長年にわたりデジタルシミュレーションとフォワードデザインの革新的なアプリケーションに深く関わってきました。私たちは、付加製造が製造業のデジタル変革の原動力であり、デジタル設計がその変革に欠かせない要素であることを深く認識しています。長年のプロジェクト経験と思考に基づいて、「付加的思考のデジタル未来」に関する一連の記事を開始しました。

この記事はシリーズの第3回目です。今後はコスト管理、マルチソース技術の統合、新エネルギーの応用などに関するコラムを立ち上げ、積層造形のデジタルの未来を解説していきます。

△AIインテリジェントデザインによりエンジニアは失業するのか？

1. 自動化技術の影響と発展の可能性 誰もがテクノロジーの進歩の加速を身をもって感じることができます。2007年にスティーブ・ジョブズが「我々は携帯電話を再発明した」と言って以来、わずか数年で携帯電話はすべての人のライフスタイルを変え、欠かせないスマートアシスタントになりました。読書、娯楽、コミュニケーション、旅行、ショッピングはすべて携帯電話に依存しています。2年前には関係のない質問に答えていた音声ロボットが今では流暢に答えており、それが本物の人間なのかロボットなのかますます区別がつきにくくなっています。しばらく病院に行っていませんでしたが、戻ってみると、医療プロセスが完全にデジタル化され、医薬品の配布が完全に自動化されていることに気づきます。テクノロジーの進歩は、私たちが実感できるスピードで自動化の新時代を生み出しています。ある製品や職業が徐々に消えていく一方で、新たな製品や職業が次々と生まれていくのを私たちは目の当たりにしてきました。怖がる人もいるかもしれないが、受け入れて楽しみにしている人のほうが多い。

マッキンゼーの調査によると、ほとんどの人は AI が生活を向上させる可能性に前向きで、AI に関連する重大なリスクがあると考えている人はわずか 25% でした。このオープン性は主に、AI アプリケーションによってもたらされる快適性と利便性の向上によって推進されています。たとえば、消費者の 75% が、AI 搭載ロボットに家事をしてもらうことに興味があると答えています。

好むと好まざるとにかかわらず、知能化と自動化のプロセスは加速しています。人々の生活を向上させると同時に、すべての人の日常の仕事活動を変え、企業の生産性も変えています。ロボットやコンピューターは、さまざまな日常的な身体的作業を人間よりも優れて安価に実行できるだけでなく、かつては自動化が困難だと考えられていた自動車の運転などの認知的作業も、ますます実行できるようになっています。

マッキンゼー・グローバル・インスティテュート（MGI）による、テクノロジーが仕事の未来に与える影響に関する調査では、800 を超える職業における 2,000 を超える業務活動が分析され、世界経済において人々が行う有償活動の 50% は、現在実証されているテクノロジーを使用して自動化できる可能性があると推定されました。完全に自動化できる職業は 5% 未満ですが、一部の活動は自動化できるため、ほぼすべての職業で部分的な自動化の可能性があります。また、約 60% の職業では、少なくとも 30% の活動が技術的に自動化可能です (図 1 を参照)。

自動化できるのは、低スキル、低賃金の仕事だけではありません。中程度のスキル、高収入、高スキルの職業にも、ある程度の自動化の可能性があります。アクティビティの自動化により、企業はエラーを減らし、品質とスピードを向上させ、場合によっては人間の能力を超える結果を達成することでパフォーマンスを向上させることができます。自動化は、これまで行われてきたように、生産性の向上にも役立ちます。これは、生産性の伸びが弱い時期に、経済成長と繁栄に必要な後押しをもたらすでしょう。また、多くの国で労働年齢人口の割合が減少していることの影響を相殺するのにも役立つでしょう。 MGI のシナリオモデリングによると、自動化により世界の生産性成長が年間 0.8% ～ 1.4% 増加する可能性があると推定されています。

2. 設計活動のインテリジェンスと自動化の現在のレベル 製造業や業務プロセスのデジタル化、インテリジェント化に比べ、設計のインテリジェント化、自動化の発展は比較的遅れています。多くの分野で、CAD 図面を使用した非効率的な設計プロセスは、製品開発全体や企業の生産能力拡大のボトルネックにもなっています。多数の設計者が、企業にとって最大のコスト支出になることもあります。企業は研究開発の効率化を急ぐ必要がありますが、設計や研究開発活動を自動化できるかどうかについては、AIがエンジニアの作業を代替できるとは到底考えられないと懐疑的な人や、あらゆる設計上の問題を解決できる汎用的なインテリジェント設計AIが存在すると盲目的に信じている人が多くいます。

では、設計作業を自動化することはできるのでしょうか?もしそうなら、それは完全に自動化されていますか、それとも部分的に自動化されていますか?

同済×テザン設計人工知能研究所のファン・リン氏は、「人工知能とデザインの未来 - 2017年設計人工知能レポート」で、デザイン自体をアルゴリズム化、デジタル化できるかどうかという疑問に答えようとしており、人工知能とデザイナーの関係は置き換えではなく共進化であると信じ、「脳と機械の比率」という概念を提唱している。彼らは6つの業界のデザイナー1,300人を調査・分析し、デザイナーがさまざまなタスクに割り当てる時間の割合が異なり（ほとんどのデザイナーは、デザインにおける反復的な肉体労働は実際の割合よりも低いと考えている）、さまざまなタスクにはインテリジェント化の可能性も異なることを発見しました。デザイン業界全体の「脳コンピューター比」は1.55です（図2を参照）。つまり、デザインタスクの39.21％はAIマシンで完了できます。
図 2 デザイン業界における全体的な脳とコンピュータの比率 (出典: Fan Ling のデザインと人工知能レポート)
デザイン活動のかなりの割合がインテリジェントかつ自動的に実現できるようになった今、デザイン AI はどの程度発展しているのでしょうか?関連するテクノロジーを持つさまざまな種類の業界を見てみましょう。

1) インターネットの遺伝子を持つテクノロジー企業 大手テクノロジー企業が AI テクノロジーの最前線に立っていることはよく知られています。それでは、彼らがインテリジェントデザインで何をしてきたかを見てみましょう。
アリババインテリジェントデザインラボには、人工知能デザイナーとも言える「ルバン」という最も有名なプロジェクトがあります。2015年の「双十一」以来、顧客のために何千もの顔を持つ数十億の広告画像を自動的に設計・生成してきました。また、トナカイプログラムも開始し、ユーザーが独自の鹿のクラスを訓練できるようにしました。
魯班に続き、JD.comもAI設計ツール「玲龍」をリリースした。玲龍は現在、画像処理、広告設計、動画設計、ページ設計、SNSインタラクティブマーケティング、ミニプログラム設計などあらゆる面をカバーし、商店や企業のデザイン、美しさ、効果などの問題を解決し、JD.comの設計コストを大幅に削減している。
Metaは最近、人間の指示なしに、高い成功率で子供の手描きの人物やヒューマノイドキャラクターを自動的にアニメーション化し、わずか数分で静止画像からアニメーションへの変換を実現できるAIシステムを開発したと発表した。

図3 Meta AI（画像提供元：Meta）
2021年10月にはByteDanceが一枚の画像を使った3次元再構成に関する論文を発表し、注目を集めた。

大手テクノロジー企業は、主に3D自動設計の観点から3D再構築に焦点を当てており、その応用シナリオは自動運転やメタバースなどの人気分野に重点を置いています。

前述の大手テクノロジー企業の AI 設計関連の例から、彼らが取り組んでいるインテリジェント設計の方向性は、産業分野や製品設計とは関係がないことがわかります。その理由としては、産業分野と製品設計が重点分野ではないこと、産業分野にはさまざまなニーズを持つ製品が多く、少数の AI アルゴリズムではカバーできないこと、人工知能技術と産業製品設計は異なる技術分野に属し、より学際的な統合が必要であるが、現時点では産業分野の遺伝子を持っていないことが挙げられます。

2) 産業用ソフトウェア分野 CAD は広義では CAD/CAE/CAPP/CAM を高度に統合したツールであり、設計から製造までのすべての段階で使用されるツールを網羅しています。 CAD は特定の製品を対象にしているわけではなく、設計ニーズを持つさまざまな業界の企業を対象としており、製品の研究開発に必要な基本的な一般的な機能を提供します。技術者は CAD を使用して、能力の範囲内であらゆる製品の設計、シミュレーション、分析、プロセスの策定、CNC プログラミングを実行できます。

狭義では、CAD は主にコンピュータグラフィックスに基づいた純粋なコンピュータ支援設計を指します。コンピュータグラフィックス (視覚的コミュニケーション) の中心的な目標は、表現、インタラクション、描画という 3 つの基本的なタスクに分類できます。つまり、コンピュータ内でカラフルなグラフィックスやモデルを「インタラクティブに」「表現」および「描画」する方法です。簡単に言えば、CAD はユーザーにコンピューター上で対話型の描画を行うツールを提供します。設計の問題ではなく描画の問題を解決します。

板金CAD、金型CAD、配管CADなど、特定業界向けの専用CADには専門知識やルールが組み込まれており、特定業界の構造設計に一定の利便性をもたらします。

近年、大手 CAD メーカーは CAD と CAE を統合してシミュレーション主導の設計を行うようになり、その最も代表的なものがトポロジー最適化アルゴリズムを設計に活用することです。これは、材料の最適化された分布タイプの設計最適化問題を解決できるインテリジェントな軽量設計へのアプローチです。

さらに、多くの CAD ソフトウェアでは、インテリジェントな設計プログラムの開発に使用できるプログラミング言語とプログラミングツールが提供されています。優れたプログラマーであれば、アルゴリズムを書いて設計することができます。しかし、ほとんどの設計エンジニアにとって、プログラミングはアプリケーションの難しさです。設計とプログラミングの両方ができる人は非常に少なく、その結果、CAD のプログラミングツールの利用率は極めて低くなっています。ローコードプログラミング設計プラットフォームが将来の方向性となります。

PARTコミュニティオンライン3Dパーツモデルライブラリでは、国内外メーカーのパーツ製品モデルを提供しています。モデルの設計と生成にはインテリジェントなアルゴリズムは使用せず、代わりにインテリジェント AI の「あなたの好みを推測」機能、モデルのインテリジェントな比較などの推奨機能、選択アシスタント機能を使用して、ユーザーがモデルを選択できるようにしました。

nTopology は、現在の CAD 市場では比較的インテリジェントなソフトウェアです。このソフトウェアには、ユーザーのモデリングプロセスを簡素化できる多くのアルゴリズムが搭載されています。同時に、複数のアルゴリズムを表形式で連結して独自の設計ワークフローを定義し、その後繰り返し使用することで、同じ設計タスクの自動化を実現することもできます。

3) エンタープライズレベルの設計インテリジェントアプリケーション BMWは、BMW VISION NEXT 100コンセプトカーにおいて、インテリジェントな設計アルゴリズムを通じて車のダイナミックで機能的な外装と内装を開発し、4Dプリントを使用して製造することで超高性能を実現しました。設計エンジニアは、CAD を使用してこのような動的なスキン構造をモデル化することがいかに困難で時間がかかるか想像できます。設計を支援するインテリジェントなアルゴリズムを使用すると、すべてのユニットを一括処理して変更を導入できるだけでなく、動的シミュレーションも実現できます。
図4 BMWのインテリジェントアルゴリズムによって設計されたダイナミックスキン（インターネットからの画像）
動的機構設計の例: 多くの製品設計では機構設計が必要であり、理想的な機構設計方法は動的である必要があります。例えば、ロボットアームの開発に必要なコネクティングロッドの曲線設計は、従来のCAD図面設計方法では難しく、動的な設計はさらに難しく、多くの描画作業が必要です。しかし、ルールに従って記述されたアルゴリズム支援設計では、描画が不要になり、動的な設計を簡単に実現できます（図5をダブルクリックするとアニメーション画像が表示されます）。
図 5 インテリジェントコネクティングロッド曲線設計 (画像提供: Ansem Asia Pacific)
金型コンフォーマル水路のインテリジェントかつ自動的な設計: コンフォーマル水路は、積層造形金型用の独自の冷却構造であり、成形部品の品質を大幅に向上させることができます。コンフォーマル冷却チャネルの形状は不規則であり、部品金型ごとにコンフォーマル冷却チャネルの形状が異なります。従来の CAD 描画方法を使用してコンフォーマル冷却チャネルを設計するのは非常に手間がかかり、時間がかかります。 Ansys Asia Pacific のインテリジェントなコンフォーマル水路自動設計アルゴリズムにより、手作業による描画の必要性が完全になくなり、設計効率が 20 ～ 100 倍向上します。
図6 インテリジェントなコンフォーマル水路自動設計（画像提供：Ansem Asia Pacific）
大規模なカスタマイズ靴の自動設計：現在の市場のカスタマイズ靴はまだ手工芸工房の段階にあり、少数の人々にしかサービスを提供できません。しかし、実際には誰もがカスタマイズされた靴に対する潜在的な需要を持っています。 3D プリントなどのデジタル製造技術は、すでにカスタマイズされた靴の製造に備えています。現在、カスタマイズのボトルネックとなっているのはデザインです。靴作りに欠かせない靴型を例にとると、現在の靴型のカスタマイズは主に選択方式に依存しており、特殊な足の形を持つものは靴型メーカーによる手作りであり、多数のカスタマイズとスタイルの要求を満たすことができません。 Ansem Asia Pacific が開発したカスタマイズされた靴型自動生成アルゴリズムは、わずか数分で靴のカスタマイズされた靴型モデルを生成できます。この改善により、カスタムシューズ事業は手動の時代から自動化の時代へと飛躍し、デザインプロセスの効率を数百倍に高めることができます。
図7 靴型の選択とインテリジェントな自動靴型設計（上の画像出典：インターネット、下の画像出典：Anshi Asia Pacific）
この章の分析と例から、次の結論を導き出すことができます。

設計作業の一部は自動化できるはずだ
自動化された設計アルゴリズムはタスクに特化しており、すべての設計問題を解決できる汎用的な AI アルゴリズムは存在しません。
インテリジェントな設計アルゴリズムは、エンジニアがインタラクティブなCADモデリングではできないことを可能にします。
インテリジェントに設計されたアルゴリズムは、同様の問題を解決するために無期限に再利用できます。
自動化された設計アルゴリズムは人間よりもはるかに効率的にタスクを完了できる

3. インテリジェントデザインは企業にどのような力を与えるのでしょうか? 改革開放以来40年にわたり、わが国の製造業は設備、製造、生産管理の面で大きな進歩を遂げてきました。先進的な自動化生産ラインやERPなどのデジタル管理システムを導入し、企業は大量の製造注文を請け負うことができ、経済も大きく前進しました。しかし、筆者が知る限り、一部の外資系中国企業には研究開発部門がなく、生産上の問題解決に重点を置く技術部門のみを有しており、研究開発部門があったとしても、適応修正設計などの業務が主となっている。こうした外資系企業は常に、ハイテク分野における我が国の発展を制限しようとしてきました。特に近年、わが国の工業企業は、製品の積極的な設計革新、人材不足、外部ボトルネックなど、より深刻な課題に直面しています。高度な生産設備とデジタル管理システムを備えた多くの企業では、研究開発と設計のつながりが企業の発展を制限するボトルネックになっていることさえあります。今こそ、R&Dの能力と効率を緊急に向上させるべき時であり、インテリジェント設計によるR&Dのデジタル変革が最も効果的な方法となるでしょう。

1) 任意の複雑さのアルゴリズム生成ジオメトリモデリング - パフォーマンスの向上 積層造形技術の進歩により、優れた性能を持つ多くの構造を製品に利用できるようになりました。従来の CAD インタラクティブモデリング方法では、複雑な構造や不規則な構造を描画することが困難です。たとえば、下図に示すように数学関数で定義された TPMS セル構造のモデリングは、アルゴリズムによってサポートされています。同じアルゴリズムロジック、異なる数学関数、およびパラメータの変更により、特定のパフォーマンス要件を満たすセル構造を生成できます。さらに、より統合されたアルゴリズムを使用して、部品レベル、コンポーネントレベル、製品レベルの構造の自動設計とモデリングを実現できます。
図 8 アルゴリズムにより複雑な形状の自動モデリングが可能に (画像提供: Ansem Asia Pacific)
2) シミュレーション主導のインテリジェントな高速ダイナミック設計 - パフォーマンスの向上 インテリジェントアルゴリズムによって駆動される設計は完全に動的です。幾何学的関係の制約を満たす動きであれ、力の作用による実際の物理世界における物体の動きや変形であれ、設計プロセスで実現でき、プロセス中のあらゆる状態の幾何学モデルを出力できます。この動的でインテリジェントな設計プロセスでは、シミュレーションが設計を推進する真のツールとなり、自然と同じように力を直接使用して形を作ることができます。

図9 迅速な動的設計とシミュレーションの例
3) 思考の制約を打ち破り、想像を超えるデザインを実現する - 能力を高める 従来の設計モデリング手法は、エンジニアが考えたとおりに描くというもので、非常に時間がかかります。想像できないものは描けません。エンジニアは通常、設計を行う際に 3 つの代替設計を考え出します。10 の設計を考え出せれば、トップデザイナーとみなされます。しかし、応用問題に対してインテリジェントな設計アルゴリズムによって自動的に設計された結果の数は、最高の人間の設計者の数をはるかに上回ります。図 10 に示す自動ハブアンドスポーク設計アルゴリズムは、5 つのパラメータを通じて 400,000 の設計オプションを生成できます。その多くは目を引くものになるでしょう。

図10 アプリケーションアルゴリズムは多くの代替ソリューションを生成できる
4) アルゴリズムの無制限再利用のための設計自動化 - 効率向上 図 6 に示すコンフォーマル水路設計のインテリジェントアルゴリズムは、無期限に再利用できます。インテリジェントアルゴリズムは、さまざまな金型に適したコンフォーマル水路を自動的に計算して生成します (図 11 をダブルクリックするとアニメーション画像が表示されます)。アルゴリズムの生成時間はわずか数分です。従来の手動モデリングプロセスでは 2 時間から 1 日かかっていましたが、自動設計では効率を 10 倍から 100 倍向上させることができます。

図 11: 自動設計を実現するためのインテリジェントアルゴリズムの再利用 (画像提供: Ansem Asia Pacific)
5) システムレベルのフォワードデザインを指導し、実装する - イノベーション 前述したように、自動設計アルゴリズムはタスクに特化しており、すべての設計問題を解決できる汎用的な AI アルゴリズムは存在しません。各インテリジェント設計アルゴリズムには、設計要件と設計アイデアから抽出する必要があるタスク関連の設計ルールが含まれています。ルールを抽出して洗練するプロセスが MBSE プロセスです。要件からルール、インテリジェントな設計アルゴリズムに至るまで、完全に前向きな設計プロセスです。このセクションの関連コンテンツはより深いトピックを扱っており、今後は特別トピックで議論される予定です。

6) デジタル設計により、エンドツーエンドのデジタルプロセスが実現し、コストが削減され、利益が増大します。 デジタルインテリジェント設計モデルは、非標準部品のオンラインカスタマイズ、顧客が設計に参加するカスタマイズ体験（図12をダブルクリックするとアニメーション画像が表示されます）、製品の多様性とシリアル化によってもたらされるマーケティングチャンス、大規模なカスタマイズサービスなど、企業に多くの可能性をもたらします。

図12 エンドツーエンドの完全デジタルプラットフォームの例（上：ProtiQ、下：shapelamp）
4. 企業はどのようにしてインテリジェントデザインに向けたデジタル変革を開始できるでしょうか?
1) 問題点や困難な問題を解決して効率を向上する インテリジェントデザインは工業企業にとってはまだ新しいものですが、将来的には確実にトレンドになるでしょう。一流企業には通常、新しい技術やトレンドに敏感で、新しいものに対してオープンな、先見の明のあるリーダーがいることが重要です。第二に、技術者にはオープンで前向きな姿勢が求められます。 3 番目に、出発点を決定し、R&D および設計プロセスでどのタスクを繰り返す必要があるか、どのタスクが特に時間がかかり、労力がかかるかを検討する必要があります。これらのタスクが R&D の大部分を占める場合は、これを出発点として使用できます。次に、インテリジェントな設計手法を使用してこれらの設計アクティビティを完了し、自動化によってもたらされる機能と効率性の向上、およびその他の定量化可能な値と定量化不可能な値を評価します。

2) 設計デジタル変革ロードマップを構築する 設計のデジタル変革の道を歩み始めるには、まず目標ビジョンを定め、その後、これまでのインテリジェント設計パイロットプロジェクトで蓄積された知識に基づいて、インテリジェント設計活動の優先順位を整理する必要があります。さらに、専門家のサポートを求め、彼らと協力して、デジタル変革に最適なルートを計画する必要もあります。

3) スタッフ全員の準備インテリジェント技術の応用により、反復的で退屈な作業が軽減され、研究開発と設計の効率が向上します。コンピューターの強力な計算能力により、人間の力では難しい多くのことを迅速に実現できます。しかし、これらすべての利点は、従業員の不安を軽減し、新しい労働モデルの中で彼らが自分の居場所を見つけられるように支援することで、すべての事業主の全面的なサポートがあって初めて達成できます。記者がLuBanのプロジェクトリーダーであるLe Cheng氏にインタビューした際、AIデザインに対するデザイナーの姿勢についての会話は注目に値します（図13）。

図 13: UX COFFEE と Le Cheng の会話 (画像: uisde.com より)
5. インテリジェントデザインの展望 同済×テザン設計人工知能研究室のファン・リン氏による「人工知能とデザインの未来 - 2017年設計と人工知能レポート」からの観察と分析を拝借しよう（図14）：需要測定の極端な細分化の傾向は、供給側の人工知能もそれに対応しなければならない。オンライン/接続/インタラクションの傾向は、オンライン情報から、オンライン関係、オンラインオブジェクト、オンライン各種スキル、そして最終的にはオンライン心脳、つまり人工知能/AIへと進化している。かけがえのない超細分化されたスキルを持つ個人が継続的に出現することで、凡庸の時代は終わりを告げる。将来の組織は、人間と機械のインタラクションの新しい組織となり、外部の人材、内部の人材に柔軟にタスクを割り当てたり、自動的に完了させたり、メカニズムの確立を通じて設計ワークフロー全体を統合し、最適なタスク完了パスを実現する。

図14
インテリジェントデザインの時代が到来すると、人間の技術やデザインの仕事は減るのでしょうか、それとも増えるのでしょうか? Photoshop の登場から 20 年を振り返ると、印刷や組版の仕事は消滅した一方で、グラフィックデザインの仕事は増え続けたことがはっきりとわかります。エコノミスト誌を引用すると、「テクノロジーは古い仕事を破壊するが、常に新しい仕事を生み出す。」

参考文献
1. 機能する未来：自動化、雇用、生産性、2017 年 1 月、マッキンゼーグローバルインスティテュート
2. 「人工知能とデザインの未来 - 2017年デザインと人工知能レポート」ファン・リン、同済×テザンデザイン人工知能研究所

-著者-
張暁軍は現在、Ansem Asia PacificのDfAM事業部門の上級技術コンサルタントを務めています。機械設計に関する教育、研究、製品開発で20年以上の経験があり、イノベーションコンサルティング、設計手法の研究と実践で10年以上の経験があります。当社は常に技術の進歩に注目し、デザインにおける新技術の応用において多くの成功した探求を行い、多くの革新的な成果を生み出し、数多くの発明特許を保有しています。