AIは設計をどう変えるか：MITの機械学習講座から学ぶ、ものづくりの未来

2025-09-08

はじめに

　近年、AI（人工知能）や機械学習は、IT業界だけでなく、ものづくりを中心とする伝統的な産業にも大きな影響を与え始めています。特に、製品の性能や開発効率を左右する「設計」の分野では、その活用に大きな期待が寄せられています。

　本稿では、マサチューセッツ工科大学（MIT）のニュースサイトで公開された記事「AI and machine learning for engineering design」を基に、機械工学の分野でAIと機械学習がどのように活用され、未来のエンジニアが何を学んでいるのかを解説します。

参考記事

タイトル： AI and machine learning for engineering design
著者： Anne Wilson
発行元： MIT Department of Mechanical Engineering
発行日： 2025年9月7日
URL： https://news.mit.edu/2025/ai-machine-learning-for-engineering-design-0907

要点

AIと機械学習は、従来の機械工学における設計プロセスを高速化・高精度化し、品質管理を向上させる上で重要な役割を担っている。
MITの人気講座「2.155/156: AI and Machine Learning for Engineering Design」では、実践的な課題とコンテスト形式の学習を通じて、学生がAI技術を実世界の設計問題に応用するスキルを習得している。
本講座の最終プロジェクトでは、ランナーの動作解析データから地面反力を予測するモデル、猫の習性に合わせた遊具のカスタマイズ設計、さらには新型3Dプリンターのアーキテクチャ開発など、多様で実用的な応用事例が生まれている。
学生のプロジェクトが学術論文として発表されたり、学術賞を受賞したりするケースもあり、教育が最先端の研究成果に直結していることを示している。

詳細解説

機械工学の世界で高まるAIの重要性

　「機械工学」と聞くと、ハンマーのような工具や、自動車、ロボットといった物理的なハードウェアを想像する方が多いかもしれません。しかし、MITニュースの中で指導教員であるFaez Ahmed准教授が指摘するように、現代の機械工学の領域は非常に広範であり、その中でAI、機械学習、そして最適化技術が大きな役割を果たしています。

　製品開発の現場では、AIの活用によって以下のような多くの利点がもたらされます。

設計とシミュレーションの高速化・高精度化： AIが膨大な設計パターンを学習し、人間では思いつかないような最適な形状を提案したり、シミュレーションの精度を高めたりします。
開発プロセスの自動化によるコスト削減： これまで手作業で行っていた設計の一部を自動化することで、開発期間の短縮とコスト削減を実現します。
予知保全と品質管理の強化： 製品稼働中のデータをAIが分析し、故障の兆候を事前に検知したり、製造時の品質を一定に保ったりすることに貢献します。

　このように、AIはもはや単なるIT技術ではなく、より良い製品を、より効率的に生み出すための不可欠なツールとなりつつあります。

理論と実践を繋ぐMITの教育アプローチ

　MITの機械工学科では「2.155/156: AIと機械学習によるエンジニアリングデザイン」という講座が非常に人気があります。この講座は、学部生と大学院生の両方を対象としており、機械工学だけでなく、航空宇宙工学、経営学、さらには他大学の学生までが履修する学際的なものとなっています。

　この講座の最大の特徴は、理論の学習と現実世界の問題解決を強く結びつけている点です。学生たちは、自転車のフレームや都市の送電網設計といった具体的な課題を与えられます。その際、「スターターコード」と呼ばれる、基本的な動作はするものの最適ではないプログラムが提供されます。学生たちの課題は、「どうすればもっと良くできるか？」を考え、AIや機械学習の手法を駆使してコードを改良し、性能を競い合うことです。クラス内にはリアルタイムで順位が表示されるリーダーボードが設置され、学生たちは友好的な競争の中で継続的に自身の解法を洗練させていきます。

　このアプローチは、AIを抽象的な理論として学ぶだけでなく、「実際にどうやってコードに落とし込むか」という実践的なスキルを養う上で非常に効果的です。

学生たちが生み出す多様な応用事例

　講座の集大成である最終プロジェクトでは、学生たちがチームを組み、自ら選んだ複雑な問題に対してAI技術を応用します。記事では、以下の3つのユニークな事例が紹介されています。

ランナーの地面反力予測： ある学生は、ランナーの体に付けたマーカーの動きを捉えたデータ（モーションキャプチャ）から、足が地面に与える力を予測するモデルを開発しました。これは、スポーツ科学の分野や、より性能の高いランニングシューズの開発などに応用できる可能性があります。
猫のための遊具のカスタマイズ設計： 別の学生は、柱や足場、スロープといったモジュールをAIに組み合わせさせ、個々の猫の年齢や運動量、飼い主の家の間取りに合わせて最適な「キャットツリー」を設計するフレームワークを構築しました。これは、顧客一人ひとりのニーズに合わせた製品を提供する「マス・カスタマイゼーション」の優れた事例と言えます。
新型3Dプリンターのアーキテクチャ設計： さらに、AIを用いて新しい構造を持つ3Dプリンターそのものを設計するソフトウェアを開発した学生もいました。これは、AIがものづくりのための「道具」を設計するという、非常に先進的な取り組みです。

　Ahmed准教授が語るように、これらのプロジェクトは非常に質が高く、中には学会で論文として発表され、米国機械学会のベストペーパー賞を受賞するといった成果にも繋がっています。