データ駆動型エンジニアへの進化：CAE×データサイエンスで拓く新時代

CAEデータサイエンティストとは、CAEのシミュレーションや実験データを分析し、機械学習や統計的手法を駆使して効率的な設計開発プロセスを構築するスペシャリストのことを指します。欧米では既に注目されており、日本でもその必要性が高まっています。

日本のCAEエンジニアが新たな手法を取り入れる際には、組織文化や意思決定プロセス、スキルセットの差異などといった課題に直面します。これらの壁をどう乗り越えるか、その具体的な視点と取り組みを紹介しています。

「エンジニアがどのようにデータサイエンスを学び、CAEに活かせるようになるか」という道のりを、学習時間およそ1000時間を目安としたロードマップとして提示しています。
Pythonの基礎学習から機械学習、CAE特有のデータ処理まで、段階的にスキルを習得する方法を解説しています。

習得したスキルを社内で発揮し、キャリアを切り拓くための戦略を紹介しています。社内の”データ活用のハブ”としての役割や、成果の見える化、部門横断チームの構築など、影響力を高めるための具体的な方法を提案しています。

今後のCAEデータサイエンティストの役割や、組織内でのポジショニング、必要なスキルセットなど、未来に向けた展望を示しています。技術の進化とともに変化するエンジニア像を描いています。