設計を変える「寄与度」の正体～CAEとAIで探る、本当に効くパラメータの見つけ方～

そもそもSobol感度分析とは？

一言でいうと、Sobol感度分析は「製品性能の"ばらつき"が、どの設計パラメータの"ばらつき"から来ているのかを定量化する手法」です。

CAE解析や実験で得られる性能値（強度、燃費、流量など）が、様々な設計パラメータ（寸法、材質、温度など）のわずかな変化によって、どれくらい影響を受けるか。その寄与度を「Sobol指数」という0から1の間の数値で示してくれます。

特に重要なのが「トータルSobol指数」です。これは、あるパラメータが単独で性能に与える影響だけでなく、他のパラメータとの相乗効果（合わせ技）まで含めた総合的な影響度を示します。トータルSobol指数が高いパラメータこそ、私たちが本当に注目すべき「効くパラメータ」なのです。

【ポイント1】最も重要！「分析する範囲」が結果を決める

結論：Sobol指数は、あなたが「定義した設計パラメータの変動範囲」の中で計算されます。

これはどういうことでしょうか。例えば、あなたが板厚と材質という2つのパラメータを評価したいとします。

パラメータA（板厚）の分析範囲： 10mm ± 2mm （比較的大きく変動させる）
パラメータB（材質の密度）の分析範囲： 7850 kg/m³ ± 10 kg/m³ （ごくわずかに変動させる）

この設定で分析すれば、たとえ材質の方が製品性能により影響を与えるパラメータであったとしても、分析上は「板厚」の寄与度が非常に高く計算されるでしょう。なぜなら、あなたが「板厚を大きく動かしたときの影響を見たい」と機械に指示したからです。

これは間違いではありません。Sobol分析は、分析者が設定した不確実性のシナリオにおいて、何が一番の変動要因かを正直に教えてくれるのです。

☑設計者のアクション

分析を始める前に、チームで問いかけましょう。「この製品の性能ばらつきを考える上で、各パラメータは物理的にどのくらいの幅で変動しうるか？」「あるいは、設計としてどの範囲を探求したいのか？」この範囲設定こそが、分析の質を決定づけるのです。

【ポイント2】計算の相棒「AIサロゲートモデル」との賢い付き合い方

Sobol分析は非常に強力ですが、何千回、何万回という膨大な計算が必要です。1回の計算に数時間かかるCAE解析でこれを実行するのは現実的ではありません。

そこで登場するのがAI（機械学習）を用いた「サロゲートモデル」です。これは、本物のCAEシミュレーションの「代理（Surrogate）」として、入力（設計パラメータ）に対して瞬時に出力（性能値）を予測してくれる軽量なAIモデルです。
このサロゲートモデルを使えば、これまで数週間かかっていたSobol分析が、わずか数分で完了することもあります。

ここで、少し専門的な話をします。実は、サロゲートモデルとして使われるAIの中には、より賢く学習するために、入力された設計パラメータの数値を内部で自動的に変換（スケーリング）しているものがあります。

☑設計者のアクション

この「内部的なスケーリング」は、AIが学習しやすくするための工夫であり、設計者が気にする必要はありません。重要なのは、AIの内部処理がどうであれ、Sobol分析の結果は、あくまで私たちが最初に設定した「物理的な意味を持つ設計範囲」に基づいて計算されるということです。設計者は複雑なAIの仕組みを意識することなく、安心して物理現象に集中できます。

【ポイント3】Sobol分析は「ブラックボックス案内人」

サロゲートモデルや、そもそも複雑なCAEシミュレーションは、設計者から見れば一種の「ブラックボックス」に見えるかもしれません。パラメータを入れると答えは出てくるけれど、中の計算は複雑でよく分からない…、と。

Sobol分析は、このブラックボックスの「案内人」です。
この案内人（Sobol分析）は、箱の中身がどうなっているかを一切知らなくても、「どの入力スロット（設計パラメータ）を操作すると、中の歯車が一番大きく動いて、出力（性能）が大きく変わるか」を正確に教えてくれます。

☑設計者のアクション

複雑な数式やAIのアルゴリズムを完全に理解する必要はありません。この案内人が指し示してくれた「トータルSobol指数が高いパラメータ」こそが、あなたの設計課題を解決する鍵です。そのパラメータに集中して対策を検討することで、効率的に設計を最適化し、手戻りを劇的に減らすことができるのです。

まとめ：勘と経験に「データの裏付け」を

この記事では、Sobol感度分析を使いこなすための3つのポイントを解説しました。 分析範囲の定義が肝心。 まずは評価したいパラメータの物理的な変動幅を決めましょう。 AIサロゲートモデルで計算を高速化。 これまで諦めていた多パラメータの評価が現実的になります。ブラックボックスの案内人として活用。 モデルの中身を知らなくても、重要なパラメータに当たりをつけられます。設計者の皆様が持つ素晴らしい「勘と経験」に、Sobol分析という「データの裏付け」を加えること。それが、開発リードタイムを短縮し、より革新的な製品を生み出すための次の一歩となるはずです。