設計開発で機械学習を活用し、イノベーションを起こすには？　横浜ゴムが解説：TechFactory 特選ブックレットガイド

タイヤ／ゴム材料の開発で、機械学習やCAEをフル活用する横浜ゴム。同社理事研究本部研究室長の小石正隆氏が「AIとCAEと技術者との協奏による材料と製品の設計開発」をテーマに、「2018 SIMULIA Community Conference Japan」（主催：ダッソー・システムズ／会期：2018年11月1日）の基調講演に登壇した。

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　製造業のための製品・サービス情報サイト「TechFactory」で掲載された主要人気連載／特集記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集してお届けする「TechFactory電子ブックレット」。今回は『横浜ゴムのタイヤ開発を推進する“AI×CAE×ヒト”による三重奏』をご紹介します！

タイヤ／ゴム材料の設計開発における機械学習の役割とは？

　今、あらゆる産業でAI（人工知能）／機械学習の活用が進みつつある。例えば、自動車の自動運転やロボットの自律制御、あるいは外観検査などで用いられるマシンビジョンなどが代表例といえよう。

　では、モノづくりの上流工程に位置する設計開発の現場で、AI（人工知能）／機械学習はどのように活用できるのだろうか？

　横浜ゴムでは古くからダッソー・システムズの有限要素解析ツール「Abaqus（アバカス）」を活用しており、その付き合いは約30年にもなる。当時の開発元であるHKS（Hibbitt, Karlsson＆Sorensen）と共同で、タイヤ開発に必要なさまざまな機能拡張を進め、長年CAEをタイヤの製品開発に役立ててきたそうだ。

　そんな同社は現在、タイヤやゴム材料の設計開発にAbaqus（CAEツール）を有効活用すると同時に、機械学習のアプローチも取り入れ、タイヤ／ゴム材料開発におけるイノベーション創出に挑戦している。このとき、欠かせないのが“技術者（ヒト）"の存在であり、AI、CAE、技術者が密接に連携することが何より重要だという。

　「AIとCAEと技術者との協奏による材料と製品の設計開発」をテーマに、ダッソー・システムズ主催「2018 SIMULIA Community Conference Japan」の基調講演に登壇した、横浜ゴム理事研究本部研究室長の小石正隆氏の講演内容を詳しく紹介しよう。