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AI×データ時代のCAE活用術
来るべき「AI×データ時代」において、特に重要となるのが自社で蓄積してきたデータの「量」です。データの蓄積には時間を要するため、すぐにAIの活用を考えていなくても、それに備えたデータ管理の準備には大いに意義があります。 本資料では、AI活用を見据えたCAEデータ管理方法から、蓄積したデータに対してAI技術を活用してどう設計開発に役立てるかをご紹介します。
【前編】基盤づくりとしてのCAEデータ管理
CAEの競争軸はフローからストックへ
CAEデータ管理の必要性を感じている方は多くいらっしゃいますが、 CAEデータ管理は、 即効性のあるポジティブな戦略というよりも消極的で保守的な戦略と認識される傾向があります。 現状なんとかなっているので、 投資をしてまで「管理」する必要はない、「管理」することによって生じる効率化が測りにくいので積極的な投資ができないということがその所以だと思います。
しかし昨今、 ビジネスの現場でのAI活用が急速に進められています。 製品開発においても、 シミュレーション技術に機械学習を採り入れる取り組みに注目が集まっています。 この流れは今後も加速し、 自社のデータとAIを組み合わせ、 全く新しい製品を作り出していくことが当たり前になる時代が、 すぐ近くまで来ていると予想されます。
そうした来るべき「AI×データ時代」において、 特に重要となるのが自社で蓄積してきたデータの「量」です。 データの蓄積には時間を要するため、 すぐにAIの活用を考えていなくても、 それに備えたデータ管理の準備には大いに意義があります。
そこで本稿では、 AI活用を見据えたCAEデータ管理方法について解説します。
動化の部分が完成したらCAEデータを登録するインターフェースを作成。このような仕組みを構築することでAIに必要なデータを効率的に蓄積することができます。
【後編】サロゲートモデルがもたらす設計改革
前編では「AI×データ時代」を見据えたCAEデータの管理についてご紹介しました。 従来のデータ管理では最終設計で使用したチャンピオンデータのみを保存していることが多いと思います。 しかし、AIを活用するにはデータの「量」が重要となるため、 最終設計までの過程で得られたCAEデータも管理することが重要となります。 そのためAI活用に必要なデータの種類、 データ保存の仕組み作り、 データ加工方法をご紹介しました。
後編では蓄積したデータに対して、 AI技術を活用してどう設計開発に役立てるかご紹介します。
（左）3Dサロゲートモデル作成フロー （右）サロゲートモデルの利用イメージ
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