実行フィードバックがAI設計を変える――CAD・CAEの閉ループ化、物理モデル接続、企業スケールの壁
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今日のご案内 ☕✨ # 今回の中心は、Engineering AIが「正しそうな回答やコードを出す」段階から、専門ツールを実行し、その結果を次の判断へ戻す閉ループへ移っていることだ。RA-CADは生成したparametric CAD codeを実際に実行し、結果を観察してcritiqueとrewriteへ戻す。Architect LabsのRedwoodは、仕様からRTL、verification、firmware、kernelまでを一つの自動化loopとして扱い、COMSOLでは既存Java APIを介してmodel作成、study実行、可視化までをAgentが進める例が示されている。
Scientific AIでも同じ方向が見える。STCOは将来時刻のmotion、inflow、forcingをNeural Operatorへ明示的に与え、ferroelectric材料のPINN研究はMD dataとphase-field PDEを結び、同定したparameterをFEMへ戻してcross-verificationしている。学習モデルだけを最終回答器にするのではなく、既存のPDE/FEMや物理constraintと組み合わせ、検証可能な計算chainを残す構成が強い。
一方、企業側では導入量と組織全体のscaleの間にまだ大きな差がある。Gartner調査ではAI支出の増額意向が強い一方、複数business unitへscaleできた組織は22%にとどまる。Microsoftのdigital-trace研究も、AI利用後にproductivity系activityが増える一方、communicationとのバランスが変わることを示しており、「使った回数」だけでなくworkflowと組織行動を測る必要がある。
モデル・基盤側でも評価軸はbenchmark scoreだけでは足りない。Gemini 3.8 Flashはagentic workloadを意識した価格とtool-use性能を前面に出し、DeepSeekは305Bのmultimodal open weightsをself-host可能な形で公開した。NTTPCはphysical AI向けGPU環境を国内cloudとして提供している。AIを実工程へ入れるほど、実行コスト、tool権限、resource policy、human approvalまで含めたsystem設計が性能そのものになる。
1. RA-CAD、CAD生成を「一発生成」から実行結果を読むloopへ # RA-CADは、自然言語からparametric CAD codeを作る処理をGenerate–Execute–Critique–Rewriteの反復loopとして構成する。各iterationで現在のcodeを実行し、その結果を観察したうえで、design instruction、code、execution feedbackを条件に明示的なpost-execution critiqueを生成する。critiqueは終了判定か次のrewrite指針として使われるため、単にcodeを生成して最後に通るか確認する構成とは異なる。