13:00 - 13:10 | ご挨拶
アルテア 代表取締役社長 加園 栄一
13:10 - 13:30 | From Chaos to Clarity: Unlocking Innovation with AI in R&D
アルテア データアナリティクス グローバルディレクター Sudhir Padaki
急速に進化する現在、生成AIやエージェントフレームワークなど、毎日のように新しいAI関連の「バズワード」が登場しています。研究開発（R&D）の現場は、爆発的に増加するデータ量、短縮される開発スケジュール、そして革新的な成果への期待により、ますます複雑化しています。その中で、数多あるAI技術の中から何を採用し、何を見送るべきかを見極めるのは容易ではありません。
本セッションでは、AIがR&Dの現場をいかに変革し、混沌に秩序を与え、発見のスピードを加速させ、意思決定に知見をもたらすかを探ります。物理モデル、機械学習、デジタルツインを組み合わせることで、AIはプロセスの最適化だけでなく、これまで見えなかった新たな機会の発掘を可能にします。実際のユースケースや学び、そしてR&DライフサイクルにAIを組み込むための戦略を共有し、企業が「受動的な課題解決」から「能動的なイノベーション」へと転換する道筋を示します。最終的には、AIが複雑さという課題を競争優位へと変え、R&Dにおける明確性、効率性、そして持続的な成功を実現する姿を描きます。
13:30 - 13:55 | RapidMinerプラットフォームを用いた包括的なAI開発・運用支援
本田技研工業株式会社 四輪開発本部 完成車開発統括部 車両開発一部 衝突安全開発課 アシスタントチーフエンジニア 村上 幸隆 様
開発期間の短縮に向けた取り組みは、国内外の各OEMやサプライヤで行われており、中でも機械学習・AIについては急激な技術進化のエッセンスを開発業務に取り入れる動きが、弊社内においても様々な部門で活発に議論と検討が進められています。四輪開発部門だけで見ても、車体・PU各領域が各々の視点で自部門の業務に対する効率化の検討を熱心に取り組んでいます。加えて、開発されたAIツールを車両開発現場で効果的に開発・運用する議論や取組みも並行して起きており、AI活用を前提とした開発への移行は加速し続けている状況です。
本講演は、弊社開発プロセス改革部 開発DX推進課の取組みと連携して進めた、RapidMinerプラットフォームを活用した包括的なAI開発・運用支援の仕組みをAI開発者の視点からとりまとめたものです。（株）IDAJ様と弊社が共同で推進した、画像データを使ったCNNによる車体断面性能予測ツール開発と連動して検討を進めた、車両開発現場へのAIツールの適用を見据えたRapidMinerの活用事例をご紹介します。
13:55 - 14:20 | PhysicsAIを用いた二重配管圧損予測モデルの作成
川重マリンエンジニアリング株式会社 技術一部 構造設計課 主事 向永 和人 様
機械学習・AIが各業界で急速に広まる中、CAEにおいても解析結果を高速に予測するサロゲートモデルへの取り組みが増えてきている。一方で、その便利さの反面、精度と汎用性を両立するモデルを作成するには、機械学習への理解が必須である。
当社では現在、サロゲートモデル作成のノウハウ習得のため、PhysicsAIを用いたトライアルを実施中である。本事例では、CFD結果予測モデルの作成を通じて得た知見や苦労した点を紹介する。
14:20 - 14:45 | PhysicsAIによるサロゲートモデルを用いた板金型形状設計
株式会社SUBARU 航空宇宙技術開発部 先行機体技術課 青木 一行 様
スプリングバック及び型の変形を見込み、板金成形用の型形状をPhysicsAIによるサロゲートモデルを用いて最適化する。
14:45 - 15:10 | コーヒーブレイク
デモスペースをご用意しています。ぜひお立ち寄りください。
15:10 - 15:30 | AI-Powered Engineering - Develop, Deploy, Democratize
アルテア Warren Dias
多くのAIプロジェクトは、データ品質の問題により失敗、もしくは本番環境に到達できないといわれています。
あなたのデータは「AI対応」できていますか？十分な計算リソースは確保できていますか？組織内でAIをスケールさせるための民主化されたアクセスは整っていますか？
本講演では、「AI-ready」とは何を意味するのか、そして過去のシミュレーションデータを活用して価値を引き出し、実運用につなげる方法について解説します。ガバナンスによりデータへの信頼性を確立し、設計者からアナリスト、エンジニアからデータサイエンティストまで、組織全体でインサイトを活用することが可能です。迅速な予測、生成AIの応用、そして協働を支えるデータ基盤を通じて、企業におけるAIの導入とスケーリングを実現し、イノベーションを加速させましょう。
15:30 - 15:55 | PhysicsAIを用いたサステナブル設計の効率化
旭化成株式会社 デジタル共創本部 データインテリジェンスセンター データサイエンス部 貫井 隆行 様
旭化成グループは多様な事業・技術・人財を基に、研究開発から生産、事業戦略まで幅広い分野でDXを推進しています。中でも機能性樹脂事業におけるCAE技術の活用は年々拡大しており、近年ではサステナブルな部品設計を目指し、トポロジー最適化による樹脂部品の軽量化・環境負荷低減に取り組んでいます。一方で、このような取り組みは複数の解析を伴うため、実施に時間がかかる課題がありました。そこで我々のチームでは、CAEとAIを融合したサロゲートモデルの開発と活用により、解析の高速化・効率化を図っています。
本講演では、トポロジー最適化より得られた複数のサンプルにPhysicsAIを適用し、より良い形状を効率的に選定する手法について検討した内容をご紹介します。
15:55 - 16:20 | AI Studioによる自動車座席のナレッジ継承の仕組み構築
富士シート株式会社 性能開発部CAE 開発課 課長 辻本 清 様
自動車の「SDV」に代表されるように、現代のものづくりは複雑さを増し、今後さらなる多様化・高度化が予測されます。このような時代に持続可能なモビリティを生み出し続けるには、過去の経験を共有し、部門を超えた連携を強化することが不可欠です。また、長年培われた熟練技術者の貴重な暗黙知が、円滑に次世代へ継承されない課題も顕在化しています。私たちは、多様なニーズに応える高品質な製品を創出するため、個々の知恵を結集し、迅速な課題解決と新たな価値創造を促す「共創の仕組み」が重要だと考えています。
本講演では、この課題解決に向けたAI を活用したものづくり知識の共有促進、熟練者の知見を次世代への伝承する自立育成プロセス、そして毎日第一線で活躍してくれている設計者の思考をサポートし創造性を引き出すパートナーAI の可能性について提示します。 デジタルテクノロジーを駆使し、形式知と暗黙知を融合した新たな知識共有基盤を構築することで、世代を超えて協調する未来のものづくり環境を目指しています。この弊社の活動内容をご紹介します。
16:20 - 16:45 | PhysicsAI、ExpertAIを用いたプレス成立性評価サロゲートモデルの構築
トヨタ自動車株式会社 先進プロダクト開発部 CAE技術室 主任 原田 貴明 様
近年、自動車の軽量化・安全性向上に加え、デザインの先鋭化が進み、複雑な形状や高強度材の採用によりプレス成形の難度が増している。従来のCAE解析は高精度ながら計算負荷が大きく、開発期間短縮の制約となっている。
本研究ではAltairのPhysicsAIによる物理予測と、ExpertAIのクラスタリング機能を組み合わせ、成形性評価の高速化と高精度化を図る。
