「CAE／シミュレーション」とは、キーワードからわかりやすく解説

1. 「CAE／シミュレーション」とは

CAE(Computer Aided Engineering）は、コンピュータを利用して機能や動作をシミュレーションしながら製品設計する手法で、応力、流体、電磁波など多彩な解析が提供されています。実物での実験に比べて短時間、低コストでの評価が可能になり、PCの処理能力の飛躍的な向上によって、適用範囲の拡大と処理時間の短縮、計算精度の改善が同時に進行し、今や技術開発には欠かせない手法となっています。最終的には現物で検証する必要がありますが、試作回数を1回減らすだけでも、開発期間/費用ともに大きな効果となります。

2. 「CAE／シミュレーション」の手法

コンピュータの高い計算能力を利用し、製品設計や工程設計における工学的な事前検討を行うことの総称であるCAEには、次の手法があります。

（１）FEM (Finite Element Method : 有限要素法)

強度・剛性、振動、周波数応答、衝突、熱伝導シミュレーションなど

（２）BEM (Boundary Element Method : 境界要素法)

電場、磁場、音響シミュレーションなど

（３）CFD (Computational Fluid Dynamics : 数値流体力学)

流体シミュレーション(航空機や高速鉄道車両等の空気流れなど)

（４）その他

機構シミュレーション、組立作業シミュレーション、景観シミュレーションなど

3. CAEの具体的なメリットと活用例

CAEの導入は、開発プロセスに定量的かつ質的な改善をもたらします。試作回数の削減は費用と期間の短縮に直結しますが、その本質的なメリットは、設計の「質」の向上にあります。

開発リスクの低減と最適化

CAEを用いることで、設計の初期段階から潜在的な問題点を事前に発見し、対策を講じることが可能です。たとえば、自動車の衝突シミュレーションでは、実際に車体を破壊することなく、乗員への負荷や車体の変形挙動をミリ秒単位で詳細に解析できます。これにより、安全基準を満たすための設計変更を効率的に行い、手戻りのリスクを大幅に減らすことができます。

また、設計変数を変えながら多数のシミュレーションを繰り返すことで、性能とコストのバランスが最も取れた設計の最適解（デザイン・イノベーション）を見つけ出すことが可能になります。これは、人間の直感や経験だけでは到達しにくい、革新的な設計を生み出す土壌となります。具体的には、航空機翼の形状をわずかに変えるだけで、抗力を最小化しつつ揚力を最大化する空力最適化などが挙げられます。

物理現象の「見える化」と知見の蓄積

実験では計測が困難な、あるいは不可能な領域の物理現象をCAEは可視化します。例えば、エンジン内部の燃焼過程における熱伝導や化学反応の複雑な相互作用、電子部品内部の微細な応力集中など、ブラックボックスになりがちな現象を三次元的、かつ時間軸で追跡できます。この「見える化」は、設計者が現象に対する深い理解を得ることを可能にし、次の設計への知見として蓄積されます。

この知識は、製品が市場で遭遇するであろう様々な使用条件（極端な温度、高湿、疲労負荷など）を仮想的に再現し、その耐久性を評価するのにも役立ちます。これにより、製品の信頼性を飛躍的に高めることができます。

活用の広がり：産業界を超えたCAEの適用

CAEの技術は、従来の機械、自動車、航空宇宙分野を超え、現在では極めて多岐にわたる産業で活用されています。

医療・生体分野への応用

バイオメカニクス: 骨や関節、人工臓器、手術器具などの設計・評価に有限要素法（FEM）が用いられています。例えば、インプラントが骨に埋入された際の応力分布を解析することで、その耐久性や生体適合性を予測します。
薬剤の動態解析: 血液の流れ（CFD）や、体内の薬物濃度変化などをシミュレーションし、治療効果の最大化や副作用の低減を目指す研究も進んでいます。

土木・建築分野での応用

耐震・免震解析: 地震動に対する超高層ビルや橋梁の応答解析にCAEは不可欠です。構造の安全性を確保しつつ、部材の最適化を図り、コスト削減に貢献します。
環境シミュレーション: ビル風の解析（CFD）や、日照・熱負荷シミュレーションなど、快適でエネルギー効率の高い都市環境・建築設計に活用されています。

エレクトロニクス分野での応用

電子機器の高性能化に伴い、発熱問題（熱伝導シミュレーション）や電磁波干渉（BEM）が重要になっています。CAEは、これらの問題を設計段階で解決し、小型化と高機能化の両立を支えています。

4. CAEの今後の展望と課題

CAEは今後も進化を続け、設計開発の中心的な役割を担っていくでしょう。

AI・機械学習との融合

現在、CAEの解析結果を大量に機械学習（ML）のデータとして利用し、「AIによる設計案の自動生成」や「最適な設計変数の自動探索」を行う試みが活発化しています。これにより、設計者はシミュレーションの実行だけでなく、より創造的で戦略的な意思決定に時間を割けるようになります。また、シミュレーションモデルの作成やメッシュ分割といった前処理の自動化にもAIが活用され、CAEの使いやすさが向上すると期待されています。

クラウド環境での利用拡大

高性能な計算資源を必要とするCAEは、クラウドコンピューティングとの親和性が非常に高い技術です。クラウド環境を利用することで、企業は初期投資を抑えつつ、必要な時に必要なだけ大規模な解析を実行できるようになります。この傾向は、特に中小企業やスタートアップ企業へのCAEの普及を後押しするでしょう。

普及に向けた課題

一方で、CAEを使いこなすには、単にソフトウェアの操作スキルだけでなく、解析対象となる物理現象に対する深い工学的な知識が必要です。モデル化の際の仮定や境界条件の設定ミスは、「ゴミを入れればゴミが出る」（Garbage In, Garbage Out: GIGO）という結果につながりかねません。そのため、CAE技術者の育成と教育は、そのメリットを最大限に享受するために欠かせない永遠の課題と言えます。

CAEは、「未来を予測し、設計を検証・最適化する」という技術開発の根幹を支える柱であり、その重要性は今後も増す一方でしょう。