AI Topica

AI・ITの最新トレンドを、わかりやすく。

設計エンジニアの検証作業、AI「バーチャルコンパニオン」が肩代わりへ

設計者が図面を描いてから解析結果が出るまで数日待つ、という体制を続けている製造業は少なくありません。ダッソー・システムズが開催したイベントでは、この待ち時間を縮める構想が示されました。設計・シミュレーションの実務を担う人にとって、日々の検証作業の進め方が変わる話です。

2026年10月30日 13:40 公開約4分で読めますAI Topica 編集部

この記事の要点

1ダッソー・システムズがSIMULIA Community Conference Japan 2026を開催
2物理ソルバー・MODSIM・AIの3層戦略と「バーチャルコンパニオン」構想を提示
3設計者がその場で検証できれば、解析待ちの時間が縮まる
01

何が起きたか

ダッソー・システムズは2026年9月11日、「SIMULIA Community Conference Japan 2026」を開催しました。基調講演にはDassault Systemes SIMULIAブランドCEOのミシェル・アッシュ氏が登壇し、「SIMULIA Brand Insights」と題してブランド戦略と技術ビジョンを示しています。アッシュ氏は、物理ソルバー、MODSIM、AIの3層からなる戦略構造を提示しました。研究開発部門約800人のうち約400人が物理基盤とソルバーの強化に、約150人がMODSIMの機能強化に取り組んでいるといいます。さらに、設計者と協働するAI「バーチャルコンパニオン」や生成型設計、複数のバーチャルツインを連携させる長期構想「3D UNIV+RSES」にも言及しました。

02

背景・解説

MODSIMとは、CADによる設計(モデリング)とCAEによるシミュレーションを一体化させる考え方を指す用語です。出典によれば、設計者が自らの設計をリアルタイムに検証し、現実世界での挙動をその場で把握できるようにすることを狙いとしています。これにより後工程の解析専任者が確認する段階でも、設計がすでに高い確信を持って要求を満たしている状態で引き継げるとされます。

バーチャルコンパニオンは、この3層構造の最上位に位置するAI層の一部として紹介されたもので、エンジニアと共に設計作業を進める存在として位置づけられています。3D UNIV+RSESは、自社製品単体のバーチャルツインにとどまらず、サプライヤー部品や製造プロセス、市場での使用状況、回収・リサイクルまでを一つの「ユニバース」として捉え、複数のバーチャルツインを連携させる構想です。アッシュ氏は、産業用途で精度の高いAIを実現するには正確な物理法則に基づくシミュレーション結果が土台として欠かせないと説明しています。

03AI Topicaの見方

仕事や業務への影響

設計・シミュレーションを担当するエンジニアの仕事は、検証作業の「待ち時間」が減る方向に変わります。従来は設計者が図面を描いたあと、解析専任者に渡してシミュレーション結果が出るまで数日待つという流れが一般的でした。MODSIMとバーチャルコンパニオンが現場に浸透すれば、設計者自身がその場で挙動を確認でき、手戻りの回数が減ります。例えば、従業員80人の産業機械メーカーで設計者3人・解析担当者2人の体制を組んでいる場合、1案件あたり解析待ちで2〜3日かかることも珍しくありません。この待ち時間がその場での確認に置き換われば、設計変更のサイクルを1日単位に縮められます。

ただし、仕事そのものがなくなるわけではありません。解析専任者の役割は、個別案件のチェックから、AIが示した結果の妥当性を見極める役割へと重心が移ります。経営側は、設計者にシミュレーション結果を読み解く基礎知識を持たせる教育投資を検討すべきです。

3D UNIV+RSESのような構想が実用段階に進めば、設計段階でサプライヤー部品や製造ラインとの相性まで俯瞰できるようになり、量産移行後の仕様変更が減ります。例えば、自動車部品を扱う従業員200人規模の企業の購買部門にとっては、設計変更に伴う金型の作り直しコストを数百万円単位で避けられる場面が出てきます。

今回示されたのはダッソー・システムズ側の戦略と長期構想であり、実際に自社の設計業務にどこまで組み込めるかは、導入企業ごとの検証が必要です。

04

不確かな点・注意

出典で示された約800人、約400人、約150人という人員数値は、ダッソー・システムズの研究開発部門の内訳であり、顧客企業が得られる効果を示す数値ではありません。バーチャルコンパニオンや生成型設計、3D UNIV+RSESの提供時期や価格、対応するソフトウェア製品の範囲は出典に記載がなく、不明です。NVIDIAとの協業についても見出しで触れられているだけで、具体的な内容は示されていません。導入による業務時間の短縮効果やコスト削減額についても同社による数値は示されていないため、各社が自社の案件で確かめる必要があります。

出典

1

この記事のつくり方

1集める

国内外の情報源(企業の公式発表や、国内外の報道)を巡回して、新しいニュースの候補を集めます。

2書く

AIが、選んだ出典だけをもとに記事を書きます。出典に無い数字・日付・発言は作りません。

3確かめる

20を超える決まりの検査と、別のAIによる出典との照らし合わせを通った記事だけを公開します。通らなかった記事は公開しません。

4公開したあと

公開した記事には、運営者が目を通しています。誤りに気づいたときは、訂正するか、公開を取り下げます。

AI Topicaの記事は、AIが書いています。編集方針を読む →