人工知能 (AI):部屋の中のもう1人のデザイナー

Emily Suzuki Emily Suzuki 2月 23, 2023

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ジェネレーティブデザインから高度なロボティクスまで、AI がすでにデザインとエンジニアリングの分野に影響を与えている3つの方法を探ります。

ジェネレーティブデザインに与える人工知能の影響

この記事は、プロダクトデザインの大衆化に関する Raconteur のレポートに基づいて構成されています。Raconteur の報告書の全文はこちらからダウンロードできます。(英語)

近年のコンピューター能力、クラウドの接続性、ニューラル ネットワークの複雑性の進歩により、”拡張の時代 “と呼ばれる新しい時代を迎えようとしています。人工知能(AI)ツールは、すでに私たちの日常生活の多くの側面を補強しています。今後 5 年間で、製品デザインを行う会社の大部分は、AI に大きく依存するようになると予想されています。この言葉を生んだモーリス コンティ氏は、デザイン プロセスのあらゆる段階で、AI が製品をデザインし、製造し、使用する人間の能力を補強する世界を表現しています。

本稿では、AI がすでにデザインやエンジニアリングの分野に影響を与えている 3 つの点について探ります。

アイデア出しのためのジェネレーティブ デザイン

アイデア出しは、AI を活用した製品開発の最初の、そして最も印象的な場面です。作業が早い設計チームでさえ、プロジェクトを通して繰り返し行うコンセプトの検討やプロトタイプの数は、通常 100 以下です。

今日、ジェネレーティブ  デザインを使用することで、何千もの製造可能な設計案を模索することができます。Autodesk のリサーチ エンジニアであるピーター シャンプニーズ氏は、「図面から始めるのではなく、設計者は最終製品に必要なパラメーターから始めます。」と説明します。「その後、システムはわずか数時間で数多くのソリューションの候補を生成し、要件に最も適合する上位数点の選択肢を特定します。」

人工知能を活用した製品開発: ジェネレーティブ デザインを使用したアイディア出し

ただしすべての AI が生成した設計が有効な解決策になるわけではありません。AI の設計結果は、これまで人が考えたものよりも軽く、強く、製造可能な製品を生み出し、印象的なものになることはありますが、あくまでアウトプットまでの段階での事です。やはり最終的には「人間が、その後アウトプットを分析し、最も性能がよく、最もコスト効率がよく、視覚的に魅力的な解決策を導き出すことが重要です。」

開発用先端ロボット工学

製品設計サイクルにおける AI の応用として見過ごされがちなのが、プロトタイピングや 造形へロボット工学が活用されていることです。積層造形、CNC 機械加工、自動溶接、その他多くのツールは、人間の能力を超える機能性と精度を実現するために、AI に大きく依存しています。高度なロボット工学により、単調な反復作業を行う必要がなくなってきています。もはやロボットは、視覚、触覚、温度、音などの感覚的な入力さえも利用することができています。

ハイブ プロジェクト (Hive Project)

人間と人工知能ロボットの相乗効果を示す優れた例として、ハイブ プロジェクト、Hive Project(英語)があります。これは、Autodesk とシュトゥットガルト大学のコンピュータデザイン研究所ICD)が共同で行ったものです。竹と糸を使って、特殊な 3 次元表面を構築することが目的でした。

AI を活用した機械やロボットは、高度な施工責任者、精密機械加工技術者、糸組み技術者として採用されました。一方、不規則性の高い竹材を選択し、操作したのは人間です。人間と AI の協働なしには作れない構造物を、共に作り上げたのです。

クローズド ループ エンジニアリング

拡張の時代へと導くパズルの最後のピースは、設計のループを閉じることです。これは、製品ライフサイクルのデータを反復プロセスにフィードバックすることを意味します。ループを閉じるには、2つの方法があります。ひとつは、製品内の各種データの集計と分析。そしてもうひとつは、製品に触れて使用することで得られる顧客からのフィードバックです。近年はセンサー ネットワークの普及とクラウドベースで計算して保存され、集約されたデータは膨大な量になっています。実際これは人間が解釈するにはあまりにも多すぎる量です。

AI は、実際のアプリケーションで製品がどのように機能するかについて、有意義なデータの傾向と変曲点を抽出するために活用することができます。このデータは、人間のデザイナーの補助を得ながら、ジェネレーティブ デザイン プロセスにフィードバックされ、パラメーターを更新し、製品の将来の変化を最適化することができます。

EDAG グループによる CityBot

YouTube Fusion 360 Japan 公式チャンネルより: Autodesk Fusion 360 | EDAG Engineering ReimaginesAutonomous Mobility with Generative Design

クローズ ドループ (closed-loop)、ジェネレーティブデザインの一例として、CityBot(英語)が挙げられます。Citybot は、EDAG エンジニアリングが開発した、モジュール式で構成可能な多機能モビリティー プラットフォームです。倉庫でのフォークリフトから、公共の公園でのゴミ収集車まで、用途に応じてさまざまなフォームファクターに再構成できる、適応性の高いモビリティー ロボットです。お客様の要望の仕様と CityBots の使用データがジェネレーティブ デザインのループにインプットされ、最適化された製品が実現されます。

EDAG グループのプロジェクト リーダーであるセバスチャン フリューゲル氏は、次のように説明します。「(従来のプロセスからの)大きな変化は、ジェネレーティブ デザインで形状を自動的に作成し、Fusion 360 では、これらの製品を自動的に再計算し、変更された条件に基づいて新しい解決策を生み出すことができることです。」

EDAG エンジニアリングのグローバル デザイン マネージャーであるヨハネス バックマン氏は、「部品に組み込まれたすべてのセンサーによって、部品にストレスがかかっているかどうか、機能ごとにどの部品を改善すべきか、軽くすべきか、強くすべきかが正確に分かります。」と語ります。

この自動的かつ継続的な最適化タイプは、従来の製造環境では決して見られなかったものです。その結果、これまでにない柔軟性と顧客満足度を実現します。

AI 導入の現実

ジェネレーティブ デザイン、高度なロボット工学、クローズド ループ エンジニアリングの普及には、単なる技術的な進歩だけでは不十分です。文化的な転換を広く行う必要があるのです。エンジニアとデザイナーは、拡張の時代の可能性を最大限に実現するために、日々の思考の中で AI の価値を活用する必要があります。

ものづくりの未来についてもっと知りたい方は、Autodesk の製品設計と製造の未来(英語)をご覧ください。

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