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DX時代のAIとCAE活用のヒント
～ CAEデータ×AIで「解析作業をしない解析」を実現～
公開日2021年10月
目次
- CAEにおけるDXとは
- CAEツールの導入≠DX
- あまり活用されていないCAEデータ
- CAEデータ×AIで新たな価値を創造
- ディープラーニングの特長
- CAEデータ×AIでサロゲート（代理）AIを作る
- 新たな価値①解析作業をしない解析を実現
- 新たな価値②専門家の知見が手元に
様々な業界で、DX（デジタルトランスフォーメーション）に向けた取り組みが進められています。本稿ではAIとCAEデータの活用により「解析作業をせずに解析できる環境」を実現するDX時代のCAEについてご紹介します。
CAEにおけるDXとは
DXは「データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」 ［1］ と定義されていますが、「デジタル化」と混同されていることも多いようです。
CAEツールの導入≠DX
DXには3つの段階があります ［2］ 。第1段階がデジタイゼーションです。アナログからデジタルへの移行のことで、CAEにおいては手計算や実験からCAEによる仮想試験への移行にあたります。以前から設計開発プロセスにCAEツールの導入やCAE教育が進められてきましたが、これだけではデジタル化でありDXではありません（図1）。
図1 CAEにおけるDXの3つの段階 参考資料
［1］ 経済産業省「DX推進ガイドライン」
［2］ 「いまこそ知りたいDX戦略 自社のコアを再定義し、デジタル化する」石角 友愛（著）
