ケーススタディ：設計時間を最大87%短縮
Eaton社が「生成AI×aPriori」で実現した開発革命

Eaton社について (Who is Eaton?)

Eaton Corporation plc（以下、Eaton社）は、売上高232億ドルを誇るIoTやAIを活用した電力管理技術のリーディングカンパニーです。 航空宇宙からデータセンター、モビリティ、輸送、社会インフラ等、幅広い産業にその技術を提供しています。アイルランドのダブリンに本社を置き、世界175カ国に9万2,000人の従業員が活躍。現在、Eaton社はさらなる成長に向け、以下3分野に注力しています。

• 電動化（Electrification）
• エネルギー転換（Energy Transition）
• デジタルトランスフォーメーション（DX）

また、2030年までのカーボンニュートラル達成に向けた取り組みも着実に進めています。

課題：手作業とすり合わせの限界によるリードタイムの長期化

Eaton社には、自動車用バルブステムから照明器具に至るまで、顧客から多岐にわたるカスタマイズ要望が寄せられます。
しかし、従来の手作業による設計では、完了までに数カ月を要していました。最大のボトルネックは、「部門横断的な技術要件のすり合わせ」です。例えば照明器具一つをとっても、熱・電気・機械・光学、そして製造技術といった異なる専門領域の調整が不可欠です。ここに「製品の複雑化」や「サステナビリティ対応」、「利益率確保」といった高難度の要求が加わり、開発スピードは限界を迎えていました。
結果として、このプロセスの停滞が顧客の市場投入を遅らせ、キャッシュフローを悪化させる深刻な課題となっていたのです。

解決策：生成AIの適用による、迅速かつ正確な製品設計

この状況を打破するため、Eaton社は新製品開発の劇的なスピードアップを実現するため、「生成AI」と、その判断材料となる「aPriori」を組み合わせるアプローチを採用しました。ここで、aPrioriはコスト、製造性考慮設計（DFM）、そして調達の最適化を担う役割を果たします。
同社の生成AIは、生成AI単体では実現できない「製造可能な高品質設計」を、過去の設計データと、aPrioriを含む社内の多様なシミュレーション・ソフトウェア群から得られる解析データを学習させ、実現しています。

「私たちのビジョンは、従来の設計プロセスにかかっていた『数カ月』という期間を、『数分』へと短縮することです」 — Uyiosa Abusomwan氏 （Eaton社 デジタルデザイン＆エンジニアリング担当 シニアグローバルテクノロジーマネージャー）

Eaton社が構築したワークフローは、人間とAIの役割を明確に分担しています。

• AIによる超高速試行: 生成AIが数分で数千回の設計試行を行い、最適な「トップ5」案を提案。
• 高精度検証: 選抜された案に対し、即座に高精度シミュレーションを実行。
• 人間の意思決定: エンジニアは、AIの出力結果の検証と品質管理に集中。

このプロセスにより、エンジニアリングチームは単純作業から解放され、重要な意思決定にのみ時間を割けるようになりました。

▼動画：Eaton社の取り組み （Manufacturing Insights Conferenceでの講演映像）

生成AI活用のための基盤：aPrioriの導入

2017年から導入されているaPrioriは、単なるコスト算定ツールではありません。3D CADデータからコスト、製造性、CO2排出量などを即座に解析します。さらに、aPrioriは複数の設計シナリオを同時にシミュレーション可能です。材料、プロセス、製造拠点などの代替案を即座に比較評価でき、設計初期にコスト・製造リスクを回避しつつ、エンジニアの想定を超えた新たな設計オプションも導くことができます。

なぜaPrioriが必要なのか？
生成AIはアイデア出しが得意ですが、その設計が「本当に作れるか」「いくらかかるか」までは保証できません。そこでaPrioriの出番です。

• 決定論的AI（Deterministic AI）: 物理法則やルールに基づき、常に正確な答え（コストや製造可否）を算出します。
• 自動化されたフィードバック: クラウド上でaPrioriが自動的に計算を行い、生成AIに対して「その設計はコストが高い」「製造が難しい」といったフィードバックを即座に返します。

多くのツールは人による操作が必要ですが、aPrioriはシステム裏側で自動連携できるため、Eaton社の目指す「自律的な設計プロセス」の実現に不可欠な基盤となっています。

「私たちは生成AIの能力を最大限に引き出すため、モデリングとシミュレーションを頼りにしています。aPrioriを使えば、製造性とコストもモデル化が可能です。将来的にはサステナビリティへの活用も視野に入れています」

成果：新製品設計を劇的に削減　「数カ月から数分」へ

Eaton社の生成AI活用は短期間で以下の通り目覚ましい成果を上げています。

• 液冷ヒートエクスチェンジャー（熱交換器）： 重量を80%削減
• 高速ギア： 設計時間を65%短縮
• 自動照明器具： 設計時間を87%短縮

事例詳細：16週間かかった設計をわずか2週間で完了

特に象徴的な事例が自動照明器具の事例です。

従来、製品設計に最大16週間を要していました。熱、電気、機械、光学、製造技術など、多岐にわたる専門知識のすり合わせが必要だったためです。
Eaton社は過去データとシミュレーションの洞察を用いてAIアルゴリズムをトレーニングし、高精度なモデル（High-Fidelity Model）を作成しました。ここで、AIがコストや性能などの要件を満たす設計案を評価するために、aPrioriをはじめとする情報源を活用しています。 その結果、新規の設計リクエストをわずか2週間で処理でき、設計時間87%短縮を実現しました。

今後の展望：リードタイム・ゼロへの挑戦

Eaton社は、データ駆動型戦略により、新製品イノベーションへの投資成果を倍増させ、最終目標である「リードタイム・ゼロ」の実現を目指しています。 この生成AI活用は、自動車産業をはじめとする製造業界において、「信頼できるパートナー（Go-to Supplier）」としてEaton社の地位をより強固なものにします。

Eaton社の生成AIを支える5つの柱　(How It Works: Eaton’s Five Generative AI Pillars)

Eaton社は、製造業の多様なユースケースに対応するため、AI基盤となる「5つの柱」を確立しました。これにより、強固なデータセットへのアクセスと、機械学習アルゴリズムや生成AIモデルの柔軟性を確保しています。

• Authoritative Source of Truth ―信頼できる唯一の情報源の確立

  正確なデータこそが生成AI成功の礎です。Eaton社はサイズ、重量、公差、コストなど、複数のシステムやアプリケーションから収集した「高品質な製品データ」をエンジニアとＡＩシステム双方に提供しています。

• Connect Infrastructures　―製造エコシステムの接続

  デジタライゼーション（デジタルツインやデジタルスレッドを含む）を活用し、3D CADソフトウェア、aPriori（コスト・DFM）、PLM（製品ライフサイクルシステム）、ERP（基幹業務システム）など複数システムを統合。これらをつなぐ「自動化されたワークフロー」を構築します。

• Model-Based Engineering　―モデルベースエンジニアリング（MBE）の適用

  品質と精度最適化に向け、生成AIに強力なシミュレーションとモデリングの洞察を提供します。これには、aPrioriによるコストと製造性検証に加え、流体や熱解析などのシミュレーションも含まれます。

• Intelligent Automated Design　―インテリジェントな自動設計

  データと定義済みのワークフローに基づき、AIが設計案を開発します。このプロセスでは、シミュレーションデータを活用し、どの製造プロセスやパラメータが設計オプションに最大の影響を与えるかを判断します。

• Computing Infrastructure　―コンピューティングインフラストラクチャ

  企業と顧客の進化するニーズに応えるには、グローバルな拡張性が不可欠です。Eaton社は、クラウドやエッジコンピューティング、その他のソリューションを組み合わせ、デジタル設計・エンジニアリングチームのために堅牢かつセキュアなインフラを提供しています。

本記事はaPriori社からの転載記事です。オリジナルのサイトで記事を読む。