条件に合った「設計」を自動生成してくれる「Generative Design」とは何か？

　ここ数年、多くの企業が生成AI（ジェネレーティブAI）の活用方法を模索するようになったが、そうした中で、工業製品や建物・都市などの設計領域においても「Generative Design（ジェネレーティブデザイン）」と呼ばれる“生成”のアプローチが進み始めている。今後、Generative Designによって設計工程の自動化が進めば、モノづくりは大きく変わっていくかもしれない。本記事では、世界的CAD・PLM・BIMベンダーである、Autodesk（オートデスク）、PTC（ピーティーシー）、Dassault Systèmes（ダッソー・システムズ）などが開発した「設計を自動化するツール」の実力を解説する。 【詳細な図や写真】大規模製品モデルを活用した製品設計・図面の自動生成（出典：Autodesk）

設計が激変する？「Generative Design」とは

　Generative Designとは、建築物に関わる使用材料、負荷や制約（重さ、強度などの条件）、製造プロセス（キャスティング、切削、3Dプリンティングなど）といったシステムデザイン要件（ゴール）を指定するだけで、最適な設計を自動生成してくれる技術だ。生成AIと同じように、あらかじめ過去の設計データやノウハウ・知見などを学習させておくことで、学習データから設計を生成するGenerative Designを作ることができる。 　このGenerative Designによって製品・建物・製造ラインの設計・デザイン案を自動生成すると、作業時間は大幅に短縮されるほか、付加価値の高い業務へのシフトや、製造ノウハウ・暗黙知の伝承・体系知化に時間を使うことができるようになる。また、市場投入期間の短縮や、製品コストの低減などにつながるほか、人間が気づかなかった設計の提案にもつながるメリットもある。 　近年、製造業では、人手不足とともに熟練設計エンジニアが高齢化・退職が進み、技能伝承が課題となる一方、顧客からの製品仕様に対する要望は多様化・複雑化しているほか、納期短縮を求めるようになってきている。そうした厳しい状況の中で、Generative Designが設計品質を維持・向上させる重要なアプローチとして期待されているのだ。 　このGenerative Designに関しては、CAD/PLM企業、BIM企業などが積極的に開発・展開に注力している。ここからは、世界的CAD・PLM・BIMベンダーである、オートデスク（米）、PTC（米）、ダッソー・システムズ（仏）に加え、半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）のGenerative Designの実力を解説する。 Generative Designの“生成”に使われる技術 　Generative Designは、企業によっても異なるため一例だが「敵対的生成ネットワーク（GANs）」や、「遺伝的アルゴリズム（GA）」などの技術が用いられることが一般的だ。本記事では詳細な技術解説は踏み込まないものの、2つの技術の概要としては下記の通りだ。 ■敵対的生成ネットワーク（GANs） 機械学習のディープラーニングの一種。生成モデルの一種であり、データから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換できる仕組み。 ■遺伝的アルゴリズム（GA） 生物の進化（自然淘汰）を模した最適化アルゴリズムの1つ。ある条件（=評価関数）に適した値の組み合わせを探索するため、解の候補を遺伝子として表現し、遺伝子を変化させながら最適な値を探索する仕組み。