[비즈한국] エンジニアリング設計分野が、数十年間維持してきた伝統的な作業方式から脱却し、AI中心のインテリジェントなエコシステムへと再編された。かつて、コンピュータ支援設計（CAD）がデジタル図面作成ツールであったとすれば、今日のエンジニアリング環境は、設計の意図を理解し、物理的制約条件の中で最適解を自ら提案する「認知的エンジニアリング」の時代に突入した。
現在、エンジニアリングAIは「生成型設計（Generative Design）」と、インタラクションおよび自動化に基づく「生成型AI」に分類される。生成型設計は、「部品が耐えるべき荷重と材料の範囲内で最も効率的な形状は何か？」という問いに対する答えを提示し、製造産業の軽量化に寄与する。一方、生成型AIは自然言語コマンドでモデルを生成したり、過去の設計データから最適基準を見つけ出して提案したりすることで、設計者の反復作業を軽減する。
AIがエンジニアリング設計に及ぼした影響は、莫大な資本を投下し、高度な精密さを要求する産業分野において極めて顕著に現れている。造船やプラント産業がその代表例だ。
造船業界、特に船舶エンジニアリング分野にAIツールが本格導入され、業務のあり方が変わりつつある。ChatGPTやGeminiなど、汎用的な生成型AIも複雑なエンジニアリング計算や問題解決に使用される。設計中に詰まる部分があれば、同僚に聞く代わりに、今では生成型AIに質問する。造船業に従事するA氏は、「以前は船舶の複雑な配管設計をする際、エクセルに一つひとつ数値と環境条件を入力してパイプサイズを計算しなければならなかった」とし、「今はAIが特定の条件に合う最適値を即座に提示してくれるため、エンジニアは検証作業を行うだけで済み、時間が大幅に短縮された」と語った。
船舶設計の草案作成の自動化も導入を控えている。船舶はプロジェクトごとに構造や装備が異なるため、毎回新しく設計しなければならない。以前は過去のデータを検索するだけでも1週間ほど要していたが、今では社内データベースと連動したAIに質問することで、1〜2日で必要な船舶の諸元を検索できるようになった。さらに近年では、造船企業で設計図の草案を作成するAIの開発も進んでいる。A氏は、「設計プロセスの中で最も時間がかかるのは、白紙の状態から草案を作成する段階」であり、「AIが設計の草案を作成してくれれば、時間が劇的に短縮されるだろう」と述べた。
配管、電気、計装など、数多くの要素を組み合わせなければならないプラント業界においても、AI導入は話題の的だ。現代エンジニアリングは、自社のスマート技術センターやエンジニアリングセンターを軸に、AI基盤の設計自動化技術の研究開発に積極的に取り組んでいる。
国内で初めて開発し、特許出願を完了した「AI基盤プラント鉄骨構造物自動設計システム」は、通常3〜4日かかっていた構造設計を10分以内に短縮した。構造物の最適形態を予測して施工物量を最小化し、設計費用も約20％削減できるため、入札や実際のプロジェクト遂行に幅広く活用している。
また、ディープラーニングとコンピュータビジョン技術を組み合わせた「プロセス配管計装図（P&ID）自動認識システム」は、手作業で行っていた図面分析の手法を一変させた。主要な工程図面であるP&IDを自動認識した後、配管・計装リストやCAD図面などの成果物を自動生成する。このシステムは、図面1枚あたり1〜2分で95％以上の精度で情報を抽出する。
生成型AIの高度化にも注力している。2024年には「AI Ready」カンファレンスにて、独自開発したプラント特化型LLM（大規模言語モデル）を公開した。165億個のプラント建設コーパスと社内専門資料を学習させたこのモデルにより、社内技術文書を質疑応答形式で検索、要約、翻訳する「ChatFiles」サービスや、過去の事例、法律条項、標準契約条件（FIDIC）などに基づき、入札案内書（ITB）の項目を比較分析・検討するサービスを開発している。
エンジニアリングAIの導入により生産性は飛躍的に向上するだろうが、現場のエンジニアたちは前例のない労働環境の変化と雇用不安という課題に直面している。企業がAIを活用して業務時間を劇的に短縮することで、それを人件費削減の機会と見なす可能性があるからだ。
自動車業界に従事するB氏は、「アトラスのようなフィジカルAIよりも、現実として早く迫ってきたのがエンジニアリングデザインの分野だ」とし、「一チームが一カ月かかる仕事をAIが30分で6種類の草案を提示できる状況で、企業が以前の人員を維持する理由はないだろう」と語った。