米国の新興企業InfinitForm社が、ジェネレーティブAIを活用した新しいエンジニアリングプラットフォームを発表しました。この技術は、切削や鋳造といった伝統的な製造方法の制約を設計段階で考慮し、製造可能な部品形状を自動で最適化することを目指しています。
ジェネレーティブAIによる設計最適化の新潮流
米国のInfinitForm社は、部品設計を自動で最適化する「Generative Engineering Platform」を発表しました。これは、近年注目されるジェネレーティブAI（生成AI）技術をエンジニアリング分野に応用したものです。設計者が要求仕様や荷重条件などを入力すると、AIが最適な部品形状を自動で生成する点は、従来のジェネレーティブデザインツールと共通しています。
「設計と製造のギャップ」という根深い課題への挑戦
本プラットフォームが特に注目しているのは、「設計と製造のギャップを埋める」という点です。製造業の現場では、設計部門が作成した図面が、製造部門から「この形状は加工できない」「金型から抜けない」「コストが高すぎる」といった理由で差し戻される、いわゆる「手戻り」が頻繁に発生します。これは、設計段階で製造現場の制約やノウハウ（DFM：Design for Manufacturability）が十分に考慮されていないことに起因する根深い課題です。
InfinitForm社のプラットフォームは、この手戻りをなくすことを大きな目標として掲げています。AIが設計を行う初期段階から製造上の制約を組み込むことで、設計完了後すぐに製造工程に着手できる、実現可能性の高い設計案を生み出すことを目指しています。
3Dプリンタではなく「伝統的な製造法」に対応する意義
ジェネレーティブデザインによって生成される複雑で有機的な形状は、しばしば3Dプリンタ（積層造形）での製造を前提としていました。しかし、多くの製造現場では、依然として切削加工、鋳造、射出成形、板金といった「伝統的な」製造方法が主流です。InfinitForm社のプラットフォームの大きな特徴は、これらの既存の製造プロセスを前提とした設計最適化を行う点にあります。
例えば、切削加工であれば工具のアクセス性や削り残し、射出成形であれば抜き勾配や肉厚の均一性といった、各工法特有の制約条件をAIが理解し、それを満たす形状を提案します。これにより、特別な新規設備投資を必要とせず、既存の生産設備やサプライチェーンを活かしながら、設計の高度化を図ることが可能になります。
日本の製造業への示唆
今回のInfinitForm社の発表は、日本の製造業にとってもいくつかの重要な示唆を含んでいます。
1. DFM（製造性考慮設計）の形式知化と自動化
これまで熟練技術者の経験と勘に頼ることが多かったDFMのノウハウを、AIが支援する時代が到来しつつあります。自社の製造プロセスの制約条件をデータとして整理し、こうしたツールにインプットできるよう準備しておくことが、将来の競争力に繋がる可能性があります。若手設計者でも、ベテランの知見が反映された製造しやすい設計を初期段階から行えるようになれば、人材育成の観点からも大きな利点となります。
2. 既存設備の競争力維持
最新の3Dプリンタ等を導入せずとも、既存の製造設備を最大限に活用して製品の高性能化・軽量化を実現できる可能性を示しています。自社が持つ製造技術の強みを再認識し、それを設計段階から活かすためのデジタルツールとして、こうした技術の動向を注視していく必要があるでしょう。
3. 設計・生技・製造の連携強化
AIが生成した「製造可能な設計案」は、設計部門と生産技術・製造部門との間の共通言語となり得ます。具体的な形状を元に、より高度で建設的な議論を行うためのたたき台として活用することで、部門間の連携をこれまで以上に強化できる可能性があります。単なる設計ツールとしてではなく、組織のコミュニケーションを円滑にするための触媒としての役割も期待されます。
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