自動運転が普及すると「雇用危機」「CO2増加」を招く？ 世界の最新動向とは

デジタル開発と支援ツール

　デジタルによる開発支援の歴史も古く、第一世代の3次元設計支援ツールCADは1981年の実用開始後利用が急拡大し、現在ではあらゆる産業で常用されている。

　設計諸元検討ツールであるCAEは、1960年2次元CADの誕生と同期して構造解析のソフト開発が始まり、1980年代には振動・熱・流体解析への適用が始まり、1990年代半ばからは設計者自身による利用が実現した。

　最近では、CAEを大規模に活用し、開発期間と費用の削減を実現する開発方式として、モデルベース開発MBDが脚光を浴び「試作品を作ることなく（バーチャルに）開発できる」と誤解している人も多いようだ。

　CAEの精度は主に解析モデル（数式）と数式に入力するデータの精度に依存する。解析モデル精度を向上するためには、実測値と解析結果との整合性確認（検証）を繰り返す必要があるため、試作の回数を減らすことはできてもゼロにはできない。

　取り扱う現象が複雑になるほど、解析精度を高めることは難しくなり、物理・化学法則だけではなく統計力学的手法を併用することもある。

・入力値変化に対する結果変化の傾向把握
・相対比較による優劣判断

には利用できるが、絶対値を精度よく予測することは困難だ。

　ノーベル物理学賞を受賞した真鍋博士が開発した気候モデルは、気象現象の研究には不可欠な優れたツールだ。

　気候変動に関する政府間パネルIPCCはこの世界気候モデルGCM（Global Climate Model）を用いた解析結果を科学的根拠として、気温上昇2度以下という数値目標を設定したが、CAEの実力を知る技術者の多くは「CAEの使い方が不適切」と考えている。