従来X線CTは非破壊検査技術として古くから利用されてきたが、近年、超大型X線CT装置が開発され、構造物全体をデジタルデータ化が可能となった。これにより自動車会社が外部に出さなかった図面情報がリバースCADデータとして入手できるようになった。これを利用してCAE技術との連携により、他社車両の性能を“現物デジタルエンジニアリング”による評価への展望が見えつつある。
今回はオートバイ一台分をX線CT撮像したデータを事例として紹介する。パネリストとして計測技術者とCAE技術者（データ利用者）に登壇頂き、両者の連携により“デジタルツインエンジニアリング”の将来的な可能性を議論する。

CAEは従来、機械的および物理的な検証に適用され、高い品質と信頼性を支えてきた。しかし、SDV（ソフトウェア定義車両）へのシフトに伴い、CAEは電子制御、システム挙動、そして仮想的な検証・バリデーションにも対応する必要がある。本講演では、AIベースの代替モデルと高速シミュレーションを活用し、ECUと車両環境を仮想化する最新アプローチについて紹介する。システムレベルでの理解を開発初期に獲得、クロスドメイン統合を強化、開発の予測可能性を高めることで、SDV開発における課題解決について実践的な戦略につなげることができる。

ダッソー・システムズは、AIを中核とする次世代仮想世界基盤「3D UNIV+RSES」を通じて、3DEXPERIENCE上にバーチャル・ツイン、モデリング、シミュレーションを統合している。特にSIMULIA分野では3DEXPERIENCE上で設計（MOD）とシミュレーション（SIM）を統合するMODSIMを推進しており、近年ではAI/MLを活用し、物理シミュレーションの高速化・高度化や設計検証の効率向上を実現し、設計と検証を連続的かつ知的に最適化している。

ものが何であれ、最適な材料を使うことは成功のカギの一つです。
すなわち、さまざまな材料についての特性を知ることは重要です。
今回は、ランチタイムに合わせた内容で、材料選びについての話をいたします。

本発表は、本年春の日本計算工学会計算工学講演会にて論文発表した車両床下部品への着雪シミュレーション技術開発の内容を紹介する。
　車両床下部品への着雪現象を再現するため、非ニュートン流体を考慮した粒子挙動モデル（MPFI）と気流解析（LBM）との連成により、実車試験との整合性検証を実施。結果として、着雪経路や着雪エリアを事前に予測することが出来、試験コスト低減と開発初期段階での設計検討に活用可能とした。

Euro NCAPが導入した脳損傷評価指標 「Diffuse Axonal Multi-Axial General Evaluation （DAMAGE）」 は、人体FEモデルの脳ひずみと高い相関を示すことが報告されているが、検証の多くはGHBMCで行われている。そこで、本研究では THUMS ver.4.1を用いて、脳損傷を伴う事故の再現シミュレーションを実施し、脳の95％最大主ひずみ（MPS95）とDAMAGE指標の相関、および脳傷害の最大AISの予測精度を評価したので発表する。

近年、計算資源の高性能化とともに、数値手法やソフトウェアの技術が進展し、気液二相流だけでなく、構造・熱・機構などへと解析の幅が広がりつつある。本講演では、粒子法解析ソフトウェア「Particleworks/Granuleworks」をおいて、拡大が進むマルチフィジックス対応機能と、それらを生かした代表的な解析例をわかりやすく紹介する。

自動車衝突解析では、塑性加工過程で生じる初期ひずみや板厚変化を適切にモデル化することが、解析精度向上の鍵である。
本講演では、ワンステップ法を用いた高精度予測を可能にする成形影響モデリングの機能拡張と、フルカーモデルを対象とした運用上の課題へのアプローチを紹介する。具体的には、閉断面部材や高精度材料モデルへの適用、成形条件情報が不足する状況への対処、自動化を見据えたワークフロー改善など、より高精度かつ実用的な運用最適化に向けた取り組みの方向性を提案する。

産業界では，高性能な製品をより迅速に顧客へ届けるため，日々開発が進められている．駆動系開発におけるデフケースリングギヤのボルト緩み解析（CAE）は，実施にかかる時間が長く，目標未達の場合には形状修正を行い再度CAEを実施するというプロセスが繰り返されている．このような状況に対応するため，設計者に寄り添いかつ原理原則に基づいたサロゲートモデルの開発は，意思決定の圧倒的なスピード向上を実現するとともに，得られた結果を原理原則に基づいて考察し，より優れた設計へとつなげる上で重要である．さらに，性能目標から原理原則に基づく形状を逆解析する手法により，設計者の迅速な意志決定を加速化する．

xEVの開発では、目標の燃費・電費を達成しつつトレードオフのパワートレインの熱性能と空調快適性を確保できる熱マネージメントシステムを設計する必要があり、V字開発プロセスの左バンクで車両システム全体の最適化の検討が求められる。マツダでは、前述のニーズに対応するために、車両内で複合的に影響し合う熱、電気、機械のマルチ・フィジックスの現象を解くことが可能な1Dの車両システムモデルを構築している。
本発表では、モデルの実装にあたり行った予測技術の開発事例と、実際の量産xEV開発における車両システムモデルを用いた燃費/熱性能/空調快適性を共立する熱マネージメントシステムの検討事例について紹介する。

次世代CAE SimScaleは、圧倒的な導入コストの削減と計算速度を実現するプラットフォーム型CAEです。解析データを無制限で蓄積することができ、過去の解析データを活用してサロゲートモデル構築も容易に実現可能です。
また、組織的な活用も得意としており、Googleドライブのように共有設定を行うことでチーム内でのプロジェクト共有も容易に実現できます。
さらに、エージェントAIも搭載されており、対話形式で境界条件設定や計算実行を行うことができます。
当日の講演では実際のAIソリューションの進化についてもご紹介します。

電動化（xEV）や高度な運転支援システム（ADAS）の進化により、自動車開発における車両システムの複雑性は増大の一途をたどっています。従来のCAE手法だけでは、この設計空間の爆発的な増加への対応が困難になりつつあります。

本講演では、高忠実度な物理ベースモデルの構築に強みを持つCAEツール「GT-SUITE」が、どのようにこの課題を克服し、未来の自動車開発を加速させるか、そのロードマップを解説します。

生成AIと物理ベースモデルの協調による次世代CAEプラットフォームの実現が、自動車産業の設計・開発プロセスにもたらす革新的な影響について、その具体的な展望を提示します。

自動車の電動化が進む中、ダイカスト製品のニーズは今後大きく変化する。
その中でボディ・シャシー・バッテリーケースなど鉄からアルミニウムへの材料置換のニーズが高まり、大型一体ダイカスト（ギガキャスト）の採用も増えてきた。
ギガキャストの特徴は衝突安全性能を担っていることであり、性能を実現するために破壊解析、製造解析の精度向上が望まれている。ギガキャストの市場・技術動向、破壊解析におけるダイカスト固有の課題について報告する。

本講演では、非線形FEMを用いた車両運動/走行性能シミュレーション技術の開発について紹介する。従来のシミュレーションでは、部品の特性を積み上げる過程で、シャシーの弾性や剛性の一部、接触・摩擦といった重要な要素が抜け落ちていた。そこで、シャシー・車体の構造から摩擦までを一つの車両としてモデル化し、従来のシミュレーションでは困難であった、官能評価に現れる微小な変化も捉えることが可能になった。さらに、衝突や転覆、落輪といった事故的なシーンを含む、あらゆる走行条件における車両挙動と内部応力を同時に解析する新たなアプローチで、設計品質の向上と実験効率の向上に貢献する。

設計段階で描いた理想性能を量産車に確実に反映するため、CAE技術を活用した設計・製造連携の仕組みを構築しました。従来は試作で得られた製造情報が量産工程に十分伝達されず、性能再現に課題がありました。本講演では、ヘミング工程を題材に、CAE予測結果を製造ロボットへフィードバックし、デジタルツインを完成させた事例を紹介します。設計意図と現場制約をつなぐ情報フローの構築により、品質向上と開発効率化を実現する技術の全体像を解説します

衝突安全のアセスメント評価でVirtual Testの導入が進んでおり、CAE精度の重要性が高まっている。最適化ソフトを用いて鞭打ち解析結果を活用し、精度相関評価(ISOスコア)を対象とした多目的最適化のワークフローを構築した。設計変数に対し機械学習を用いた最適化を実施し、実機試験との相関性を最大化する組み合わせを探索した。