構造設計 AI エージェント

Φ-DesignAgent ファイ・デザインエージェント

既存の CAD を、
AI が要件を満たす形に直す

お手持ちの CAD と要件書から、エージェントとの対話だけで AI とシミュレーションが形を直し、要件を満たす改良案を「作れる・検査できる」CAD で複数案お返しします。流用設計の手直しを自動で回し、設計者は判断に集中できます。

お客様の部品と要件で効果を確かめる PoC(設計探索サービス)から始められます。

※ 板金曲げの L ブラケットの計算事例をもとにしたイメージです

  • IN
  • STEP
  • 要件書・図面
  • →
  • OUT
  • STEP(複数案)

CONCEPT既存の CAD から始める、
構造設計 AI エージェント

Φ-DesignAgent(ファイ・デザインエージェント)は、お手持ちの CAD と要件から AI が形を直し、要件を満たす設計案を「作れる・検査できる」CAD でお返しする設計 AI エージェントです。

  1. INPUT お手持ちの CAD(STEP)
  2. Φ-DesignAgent AI × シミュレーション 要件を満たすまで形の改良と性能の確認を繰り返します
  3. OUTPUT 要件を満たす改良 CAD(STEP) 複数案をお返しします

DEMO操作デモ(音声あり動画)

画面は開発中のものです。

PROBLEMS開発・設計の現場で、
こんなお困りごとはありませんか?

解析依頼と手直しの往復で、設計業務が回らない

形を直すたびに解析を依頼し、結果を待って、また直す。この往復に時間を取られ、案を比べて決める本来の検討に手が回りません。

流用設計の手直しが、勘と経験頼みで根拠を示しにくい

既存の部品のどこを、どれだけ変えればよいか。判断の多くをベテランの経験に頼っていて、変更の理由を数字で説明しにくくなっています。

トポロジー最適化の形は、そのままでは作れず検査もできない

最適化で得られる有機的な形は、今の工場の加工や鋳造では作りにくく、図面で寸法を指示して検査することも難しくなります。結局、人が形を描き直すことになります。

BACKGROUND設計の現場では「流用設計」が中心

AI 設計を流用設計に使えれば、大幅な生産性向上につながります。

  • 新規設計 白紙の状態から、まったく新しい形を考える設計
  • 流用設計 既存の図面・3D データをもとに、寸法・重さ・材料などを部分的に変える設計 Φ-DesignAgent が得意な設計
  • 5〜7割 新しく作る製品のうち、既存設計をベースにしている割合※1
  • 80% 設計の流用をすでに行っている製造業の割合※2
  • 7割超 「流用設計の効率化」を課題と感じる設計者の割合※3
  • ※1 Wang et al., Review of Computer Engineering Studies (2015)「機械製品の設計の半分以上が適応設計」および Leo AI「Engineering Part Reuse」(業界の目安として約 70%)
  • ※2 Aberdeen Group「Design Reuse Benchmark Report」(2007)
  • ※3 図研 Club-Z 読者アンケート (2019)

BENEFITSΦ-DesignAgent の効果

流用設計にそのまま使えて、試行錯誤は自動で回します。要件書の読み取りも AI が手伝い、設計者ごとのスキルはチームで共有できます。

01

流用設計に AI を使える

白紙から CAD を作り直す必要はなく、直ぐにご使用いただけます。

02

試行錯誤を自動化し、判断に集中

要件の設定から複数案の比較・絞り込みまでを自動で回します。設計者は、案を見比べて決める判断に集中できます。

03

要件書・図面を AI が読み取る

要件書や図面を添付すると、AI が内容を読み取って設定を手伝います。AI の提案は、画面で確認・修正してから使います。

04

設計者ごとのスキルを作って共有

設計者ごとに、設計の進め方や知見を「スキル」として作成し、チームで共有できます。ベテランの知見をほかの設計者も使えるようになり、設計の属人化を防ぎます。

USE CASE流用設計への適用イメージ

既存部品のデータを入れるだけで、作り方を変えずに性能を上げた部品が得られます。

  1. 既存部品の形状 既存部品 今使っている部品の 3D データ(STEP)
  2. エージェントとの対話 例:「剛性は今のまま、質量を 1 割以上減らしたい」のように、エージェントと対話して仕様を詰めます。
  3. Φ-DesignAgent AI が形の改良と性能の確認を自動で繰り返します
  4. 改良部品の形状 改良部品 図面にできる CAD で出力するので、今の工場で作れて検査もできます
  • 設計期間を短縮試行錯誤を自動で行います
  • 製造ラインはそのまま新しい設備投資が要りません
  • 検査方法もそのまま図面にもとづく検査を続けられます

※ 要求の数値は説明用の例です。

CASES計算事例

CASE 01

板金曲げの L ブラケット

板金曲げで作れる形のまま(板厚は全体で一定)、板厚・曲げ R・角落としを変えて、要件(先端のたわみ 2.0 mm 以下・質量 1.6 kg 以下)を満たす案を探しました。候補 6 案から代表 3 案に絞り込んでいます。

  • 材料 SS400(板金曲げ)
  • 壁をボルト 4 本で固定
  • 底板の先端に 1000 N
  • 元の CAD のたわみは要件(2.0 mm)の 3 倍

たわみ−75%最も軽い案

  • 元の CAD(板厚 5・内隅 R 1)

    元の CAD

    板厚 5・内隅 R 1

    質量
    0.95 kg
    たわみ
    6.00 mm
  • 最も軽い(板厚 7.8・R 5・角落とし 8)

    最も軽い

    板厚 7.8・R 5・角落とし 8

    質量
    1.44 kg
    たわみ
    1.48 mm
  • 余裕が最大(板厚 8.7・R 5・角落とし 8)

    余裕が最大

    板厚 8.7・R 5・角落とし 8

    質量
    1.60 kg
    たわみ
    1.05 mm
  • 変更が最小(板厚 8.3・R 5・角落とし 8)

    変更が最小

    板厚 8.3・R 5・角落とし 8

    質量
    1.52 kg
    たわみ
    1.25 mm

CASE 02

金属 AM のエンジンブラケット

金属 AM(積層造形)で作る前提で寸法を直し、剛性を元の CAD の 1.05 倍以上に保ったまま、質量を 15% 減らしました。

  • 材料 鋼(金属 AM)
  • 要件 剛性は元の CAD の 1.05 倍以上
質量
−15%
剛性
+5% 以上
  • エンジンブラケットの元の CAD

    元の CAD

  • エンジンブラケットの改良後

    改良後

CASE 03

同じクレビスでも、製法で改良案が変わる

同じ元の CAD と同じ要件から、製法ごとに作れる形の範囲で、要件を満たす最も軽い案を探しました。製法に合った形と軽さになります。

  • クレビスの元の CAD

    元の CAD

    質量
    100%
  • クレビスのダイカスト

    ダイカスト

    質量
    80%
  • クレビスの溶接

    溶接

    質量
    85%
  • クレビスの鍛造

    鍛造

    質量
    85%
  • ※ 質量は元の CAD との比です。

COMPAREΦ-Designer と Φ-DesignAgent の使い分け

Φ-DesignAgent は、Φ-Designer の「複数の要件を同時に考える」強みを引き継ぎながら、使える場面を既存部品の改良へ広げます。

Φ-Designer新しい形を生み出す Φ-DesignAgent今ある部品を良くする
形の決め方 トポロジー最適化で、白紙から材料の置き場所を探す 今の CAD を AI が直す
得意な設計 新規設計 流用設計(既存部品の改良・置き換え)
出力される形 自由曲面(骨のような有機的な形) パラメトリック CAD
作りやすさ 鋳造性などを考慮できる(最終確認は必要) 製法ごとの作りやすさを守り、今の工場で作れる形に
検査 自由曲面のため難しい場合がある 図面で寸法を指示して検査できる
案の出し方 1,000 ケース超の案を自動で探索し、トレードオフを見て絞り込む 要件を満たす案を探し、複数案に絞る
位置づけ 高性能な新しい形の創出 AI による自動設計

Φ-Designer のページを見る

DEPLOYMENTご提供形態

お客様のセキュリティ方針や既存の設備に合わせて、シミュレーションと AI をどこで動かすかを選べます。

A

クラウド版ブラウザで使う

クラウド

AI シミュレーション

お客様社内

—

メリット
設備がなくても、すぐに始められます。計算用の GPU サーバーは使うときだけ起動します。
向いているお客様
設備を持たずに小さく始めたい企業

B

社内 PC 版Windows アプリ

クラウド

AI

お客様社内

シミュレーション

メリット
形状と計算結果は社内に残り、外部に出るのは AI への問い合わせだけです。
向いているお客様
すでに計算機や CAE の環境を持っている企業

C開発予定

すべて社内オンプレミス

クラウド

—

お客様社内

AI シミュレーション

メリット
社内で動く AI を使い、外部に何も出しません。
向いているお客様
機密性の高い設計情報を扱う企業

クラウド版と社内 PC 版の AI には、Claude、OpenAI などの AI サービスを使います。ご利用前に、貴社の AI 利用環境や情報管理ルールをご確認ください。

FLOWご利用の流れ

まずはお客様の部品で PoC を行い、効果を確かめてからご契約いただけます。

  1. 1

    お問い合わせ

    フォームから、対象の部品やお困りごとをお知らせください

  2. 2

    ヒアリング

    担当者がお客様の現状と課題を伺い、打ち合わせの日時をご連絡します

  3. 3

    PoC(効果の確認)

    お客様の部品と要件で Φ-DesignAgent を回し、効果を一緒に確かめます。結果をもとに最適なプランをご提案します

  4. 4

    契約・利用開始

    ご契約のうえ利用を開始します。導入から運用まで、専任の担当者が継続してサポートします

SERVICE

ソフトウェアの提供と導入支援

ソフトウェアの提供に加え、お客様の部品での設計探索(PoC)と技術者の育成も行います。

  • ソフトウェア クラウド版・社内 PC 版の Φ-DesignAgent をご利用いただけます
  • 設計探索サービス(PoC) お客様の部品と要件で FAI が Φ-DesignAgent を回し、効果を一緒に確かめます
  • 教育・技術者育成 シミュレーションと最適化を使いこなす技術者の育成を支援します

料金・契約条件はお問い合わせください。 PoC・導入について相談する →

FAQよくあるご質問

どのような部品・データから始められますか?

お手持ちの 3D CAD データ(STEP)と、要件書・図面・荷重表などの資料から始めます。まずは対象の部品と要件を伺い、お客様の部品で効果を確かめる PoC から進めることをおすすめしています。

どのような性能を要件にできますか?

剛性(変形量)・応力・変位・固有振動数・質量を要件として扱え、複数の要件や荷重条件を同時に考えられます。

出力された形は、そのまま作れますか?

結果はパラメトリック CAD で出力されるので、図面で寸法を指示でき、今の工場の加工や鋳造で作れる形になります。製法ごとの作りやすさの決まりも守ります。強度などの最終確認は、お客様の CAE や試験で行っていただく前提です。

要件書や図面は AI が読むのですか?

はい。要件書・図面を添付すると、AI が内容を読み取って設定を手伝います。AI の提案は、画面で確認・修正してから使います。

設計データや資料は外部に送られますか?

クラウド版と社内 PC 版では、AI に Claude、OpenAI などの AI サービスを使います。ご利用前に、貴社の AI 利用環境や情報管理ルールをご確認ください。社内 PC 版では、形状と計算結果は社内に残ります。外部に何も出さない、すべて社内で動く形は今後開発する予定です。設計データをお預かりする場合は、秘密保持契約(NDA)の締結にも対応します。

Φ-Designer とは、どう使い分ければよいですか?

どちらが合うかは、対象の部品や設計の段階によって変わります。迷う場合は、お気軽にご相談ください。

料金はいくらですか?

ご利用の形態(クラウド版・社内 PC 版)や PoC の内容によって変わります。料金・契約条件はお問い合わせください。

まずはお手持ちの部品で、
効果をお確かめください

対象の部品と要件を伺い、お客様の部品で Φ-DesignAgent を回す PoC で効果を一緒に確かめます。製品資料やオンラインデモのご希望も、同じフォームから受け付けています。

※ 開発中の機能を含みます。画面・仕様は変わることがあります。