AI開発を巡る国際競争が加速する中、我が国におけるAI開発力の強化・利活用に向けた取組を進めていくことが急務。経済産業省で進めるＡＩ政策の最新動向と今後の方向性について説明する。

生成AIとデジタルツインの融合が製造業DXを加速する中、信頼できる物理モデルを構築し、設計・開発・保全・教育へ展開する力の重要性が高まっている。本講演では、COMSOL Multiphysicsによるマルチフィジックスモデリング、データ管理、AIによるモデル作成支援、サロゲートモデル活用、さらに解析モデルのアプリ化と柔軟な配布を紹介し、物理に基づくデジタルツイン実装とAI時代の工学人材育成への展開を示す。

フィジカルAIを社会実装する上での共通課題について、産業競争力懇談会において様々な業界を代表する企業が集まり議論がされ、政策提言として整理した。
提言の内容や、2026年度の活動について紹介する。安全基準やデータ基盤、実装のガイドライン、エコシステムなどについて議論を行っているので、参加者にも問題提起や話題提供として紹介する。また、併せてフィジカルAIやAIロボットのユーザー企業としての課題感や取り組みを事例を交え紹介する。

エンジニアリングにかかわる多くの分野で、デジタルツインやPhysical AIの技術活用に注目が集まっている。本講演では、IDAJ関連会社のIDxLより、NVIDIA Omniverseの活用例の1つとして、ロボットの製造現場への適用を目指した取り組みをご紹介。

DX推進を担うデジタル人材の不足は、日本企業にとって大きな課題となっている。特に製造業では、カイゼンで培われた現場の強みを活かすことが重要である。外部専門家に頼るだけではなく、現場を熟知した人材がデジタル技術を習得し、「現場サイエンティスト」として課題解決の主役を担うことが必要だと考えている。センサーやAIで現場を可視化し、仮説検証による原因究明と改善を促進するほか、CAEやVRを活用したバーチャルでの事前検証により、擦り合わせの高度化を行っている。その取り組みを紹介する。

デジタルツインはIoTデータ活用の枠を超え、物理モデルをベースとした高度な予測・最適化へと進化しています。本講演では、物理ベース・デジタルツインの基本概念と価値を解説するとともに、バッテリーの挙動や経年劣化のモデリング事例を通じて、実際の活用イメージをご紹介します。
シミュレーション技術と実データを融合することで、製品開発・運用の意思決定をどのように高度化できるのか、その可能性を具体的に探ります。

建築や都市は人間とその社会による人工的な世界の構築の方法として人類の文明の始まりから存在していたが、情報技術の進歩と浸透がその本質に与えた影響は大きい。それは建築の性能を予測し構成原理を整理するデザインの分野だけでなく、建設する方法を適応的に合理化したり、さらには建築自体が人間の活動や環境の変化に反応したりするような段階まで横断的に働いている。その結果起きているのは、デザインという名のモデルと実体としての建築がそこに起きているさまざまな変化のデータにより結び付けられたデジタルツインがその働きそのものとしてのサイバー・フィジカル・システムに進化する状況である。

岐阜多田精機は、主に樹脂部品のモノづくりに必要な道具である「金型」を設計・製造・販売する会社である。
業界では、品質、納期、コストが重視されていたが、近年は、製造時の省エネ化を求められる。
我々は、いち早く「金型」を用いて、省エネなモノづくり工法を開発して、メーカーに提案してきた。
しかし、成形品ごとに形状が異なれば、金型構造も変わるため、省エネ効果を定量的には、示すことができず、社会実装に課題があった。
今回は、現在NEDOプロジェクトに採択された「省エネなモノづくり工法」を社会実装するためのデジタルツインを紹介する。