おがわの音♪　第1573版の配信

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製品の設計方法をコンピューターに学習させて数千回の反復設計をさせる一方、エンジニアがパラメータの影響分析に徹する新設計手法を採用した米Callaway Golfの事例は興味深い。「AIと機械学習は人間に取って代わるか」などについての見解も示しているので、AIに興味を持つ設計者だけでなく、懸念を持つ設計者も見逃せない。

2年前、当時SOLIDWORKSのCEOだったGian Paolo Bassi（現在は3DEXPERIENCE Works、ダッソー・システムズのエグゼクティブVP）の次の発言がDesign World誌の記事に引用されました。

「AIはどの業界でも、一言ですべてを網羅するような定義がまだありません。現在、AIとは何かという問いが大きな議論となっています。AIとは機械学習であると言う人もいれば、AIはニューラル ネットワークや神経科学に関連していると言う人もいます。その定義はさまざまです」

時は進んで2023年。ハーバード大学の卒業生であり、SOLIDWORKSの現CEOであるManish Kumarは、AIを次のように見ています。

「まず、知能とは何かを問わねばなりません」彼の答えはこうです。「知能とは、複雑な目標を達成する能力です」

「人間は本を読んで知を獲得し、自力で行動できるようになります。同様に、機械は学習を通して知を発達させ、自力でタスクを実行できるようになります。機械はこうして人工知能になります」

「設計の領域についても同じ考え方ができますが、CADだけでなく、概念設計、シミュレーション、CAM、製造、ライフサイクルなど、設計プロセス全体に当てはめることができます」

Savant博士は、AIと機械学習が力を発揮するのは設計プロセスと最終設計の2つの領域だと考えています。

最終設計については、これまでの製品設計を通して培った専門的な知識や情報を、次世代の製品の設計に活かすという発想です。

「人間が設計を通して獲得した専門的な知識や情報を失いたくありません。私たちは、こうした知識を集めて次のユーザーに手渡したいのです。ワークフローを自動化するソリューションにワークフローパターンを実装したいのは、そのためです」

この方程式に当てはまるのが、クラウドベースの3DEXPERIENCEプラットフォームのようなソリューションです。

設計サイクルのすべての履歴を保存・追跡し、これらの情報を獲得します。

同様に、3D CreatorなどのSOLIDWORKSブラウザベース ロールには、タスクを自動化するための機械学習アルゴリズムやワークフロー パターンが組み込まれています。

たとえば、Design Assistantは、そうした知識を使用してAIによる設計ガイダンスを提供します。

これは、ユーザーが何かを選択すると、その時点で完了している作業に基づき、次に何を選択すべきかを提案（予測）する、Design Assistantの機能です。

また、合致とスケッチのタスクを自動化し、問題解決を支援するAIツールもあります。

設計者が設計を進める従来のアプローチではなく、難しく手間がかかる部分をコンピュー タに任せて、データに設計を進めさせるのが最適なケースがあります。

McGinnの説明によれば、機械学習は、人間には複雑すぎて視覚化できないパターンや高次元データを特定して、データ主導型の意思決定や予測を行う手法として活用できます。

熱心なゴルファーであるPagliariniは、ゴルフ用品メーカーのCallaway Golfが機械学習とAIを使って「Flash Face」というゴルフ クラブ フェースを作った事例を使って説明します。同社 はスーパーコンピュータを使用し、データ主導で数千回の反復設計を行いました。

そうして 生まれたのが、人間が従来の手法で設計していたら想像すらしなかったであろう、Epic Flashドライバーです。

しかし、そのコストは安くはありませんでした。Today’s Golfer誌 は、Callaway Golfが500万ドルのスーパーコンピュータを使用したと報じています。

Callaway Golfのホワイトペーパーには、同社の複数のエンジニアがソフトウェアを開発してAIプロセスを始動したと記されています。コンピュータメーカーは、ソフトウェアが稼働するコンピュータの構成を一緒に考えましたが、当初はエンジニアを検討事項から外していました。

このスーパーコンピュータは3週間連続稼働し、ボールスピードを生み出すという点でこれ以上改善の余地がない設計に到達しました。

仮想試作品は1万5,000点を超えました。従来のデスクトップ コンピュータで同じ分析を行うと、34年かかります。

 Callaway Golfの研究開発担当上級副社長であるAlan Hocknell氏は、Golf Digest誌に次のように語っています。

「私たちは、人間のエンジニアをある意味中枢から外して、そこをコンピュータに置き換え、人間のエンジニアがこれまでやってきたよりも深いレベルで打面の個々のパラメータの影響を分析するというような、まったく異なる設計プロセスを必要としていました。しかしそのためには、ドライバーの打面を自力で設計する方法をコンピュータに学習させられる環境を構築する必要がありました」

 Hocknell氏はToday’s Golfer誌に、AIの可能性を探求する意欲は、コンピュータ ツールの活用方法の限界に挑戦したいという気持ちから来ていると語っています。

同社は、エンジニアリングの専門知識に基づいて作業を進める一般的なアプローチから脱却したいと考えていました。 

「私たちが自ら設定した課題は、こうした設計サイクルから抜け出して、ある意味で未来志向の妨げになっている、当社の人間主導の製品開発アプローチを検証するというものでした」とHocknell氏は語ります。

いいえ、それはないでしょう。

「設計プロセスの各段階で意思決定の一部をAIに委託したとしても、設計者が重要な意思決定者であることに変わりはありません」とMcGinnは語ります。

Pagliariniは次のように付け加えます。

「私が見る限り、AIと自動化はいろいろなモノに置き換わることはできても、完全に人に置き換わることはできないでしょう。そのことは、かつて製造ラインで人がやっていた仕事を倉庫でロボットがやっていることからもわかります」

 Callaway Golfの事例に対し、「決して置き換えることのできないものの1つに人間の創造性があります」とPagliariniは語ります。

「以前、決してなくならない仕事は創造性を必要とする仕事だ、というアドバイスをもらったことがあります。AIが私たちの代わりになっているのは見ませんが、AIが私たちの働き方に大きな影響を与えているのは目にします」

 同じ質問に対し、Kumarと質問返しで答えました。

「AIが役に立たない分野はどこでしょう？AIは、人との交流が必要な場面では役に立ちません。人間の創造力を高めたりもしないでしょう...またAIは、極めて予測不可能な環境では役に立ちません」

 Kumarが同意したのは、AIが繰り返しを伴う日常業務に有効であることです。不要なクリックや反復的な作業の負担が減れば、作業者の能力は高まります。

結局のところ、最終決定権を握るのは設計者です。

Callaway Golfの事例では、たしかに新しい視点によって別のソリューションが見つかりましたが、結果を検証するためのテストは必要です。

Callaway Golfの研究結果は、クラブの打面がどのようなパフォーマンスを発揮するかをスーパーコンピュータで予測できることを示しました。

その結果に基づき、物理的な試作品を作ってテストしたところ、コンピュータの予測精度が誤差0.1%以内であることがわかりました。

 しかし、業界の一部の専門家は、現在のAI対応CAD最適化ツールに完全に依存することには懐疑的で、慎重です。

こうした専門家は、AIはシミュレーションの代わりにはならず、結果を検証する必要があると考えています。

 今回話を聞いた、業界に詳しいSOLIDWORKSの専門家たちも同意見でした。結果を検証するのは依然として人間の仕事、というのが彼らの総意です。

いざというところでは、実際の物理的なリアルタイムテスト以上に正確なものはありません。

AIツールは設計者やエンジニアに置き換わるのではなく、支援することを想定して設計されています。 

AIツールは、ユーザーがより多くの時間を想像、思索、問題解決、創造に割くために活用すべきツールです。 

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