［ニュース解説］エンジニアの”思考”を自動化？ P-1 AIが挑む物理システム設計の未来

2025-04-29

はじめに

　近年、AI（人工知能）の進化は目覚ましいものがありますが、その多くは言語処理や画像認識といったデジタル領域での活用が中心でした。しかし、物理的な世界の設計、例えば新しい機械や建築物、さらには宇宙船のような複雑なシステムを設計する領域では、AIの活用はまだ限定的でした。

　本稿では、この物理システムの設計に特化した「エンジニアリングAGI（汎用人工知能）」の開発を目指すスタートアップ「P-1 AI」と、そのAIエージェント「Archie」について、「P-1 AI Comes Out of Stealth, Aims to Build Engineering AGI for Physical Systems」という記事を元に解説します。AIがどのようにエンジニアリングの世界を変えようとしているのか、その最前線を見ていきましょう。

引用元記事

タイトル: P-1 AI Comes Out of Stealth, Aims to Build Engineering AGI for Physical Systems
発行元: Business Wire
発行日: 2025年4月28日
URL: https://www.businesswire.com/news/home/20250425073932/en/P-1-AI-Comes-Out-of-Stealth-Aims-to-Build-Engineering-AGI-for-Physical-Systems

・本稿中の画像に関しては特に明示がない場合、引用元記事より引用しております。
・記載されている情報は、投稿日までに確認された内容となります。正確な情報に関しては、各種公式HPを参照するようお願い致します。
・内容に関してはあくまで執筆者の認識であり、誤っている場合があります。引用元記事を確認するようお願い致します。

要点

元Airbus CTOのPaul Eremenko氏と元DeepMind研究者のAleksa Gordić氏らが共同で設立したスタートアップ「P-1 AI」が、ステルスモード（非公開での活動期間）を終え、正式に活動を開始しました。
同社は、物理システムの設計を行う人間のエンジニアが担う認知タスクを自動化するAIエージェント「Archie」を開発しています。これは「エンジニアリングAGI」の実現を目指すものです。
Archieは、要件定義から重要な設計要素を抽出したり、製品コンセプトを開発したり、初期段階での設計の比較検討（トレードオフ分析）を行ったり、詳細設計に適したツールを選択・利用したりする能力を持ちます。
既存の設計ツールを置き換えるのではなく、エンジニアの認知的な作業を支援・自動化することに焦点を当てています。
物理システムの設計データは数が少なく、AIの学習が難しいという課題に対し、P-1 AIは物理法則に基づいた大規模な合成設計データセットを生成し、AIの学習に活用します。
初期の応用分野として、データセンターの冷却システムの設計支援を予定しており、将来的には産業システム、自動車、航空宇宙・防衛分野への展開を目指します。
Radical Venturesが主導するシードラウンドで2300万ドル（約35億円）の資金調達に成功しました。

詳細解説

P-1 AIとは？：物理世界のためのエンジニアリングAGIを目指す

　P-1 AIは、物理的な製品やシステムを設計・構築するためのエンジニアリングAGI（汎用人工知能）の開発という、非常に野心的な目標を掲げています。AGIとは、特定のタスクだけでなく、人間のように様々な知的作業をこなせるAIのことです。P-1 AIが目指すのは、エンジニアリング、特に物理システムの設計という複雑な領域で、人間のように考え、問題を解決できるAIです。

　共同設立者には、航空宇宙大手AirbusやUnited Technologies（現RTX）でCTO（最高技術責任者）を務めたPaul Eremenko氏や、Google DeepMindなどで活躍した著名なAI研究者Aleksa Gordić氏など、業界のトップランナーが名を連ねています。彼らの経験と知見が、この困難な挑戦を支えています。

AIエージェント「Archie」：エンジニアの”相棒”となるAI

　P-1 AIが開発するAIエージェント「Archie」は、単なる設計ツールではありません。その目標は、人間のエンジニアが行う認知的なタスクを自動化することです。具体的には、以下のような能力を持ちます。

要件からの設計ドライバー抽出: 顧客の要求や仕様書から、設計上最も重要な要素（ドライバー）を見つけ出す。
製品コンセプトと派生設計の開発: 新しい製品のアイデアや、既存製品の改良版を考案する。
初期設計トレードオフ: 設計の初期段階で、コスト、性能、重量など、相反する要素のバランスを考慮し、最適な方向性を見極める。
適切なエンジニアリングツールの選択と利用: 詳細な設計作業に適した既存のソフトウェア（CAD、CAEなど）を選び、活用する。

　重要なのは、Archieが既存の設計ツール（例えば、3Dモデルを作成するCADソフトや、性能をシミュレーションするCAEソフト）と競合したり、置き換えたりするものではないという点です。Archieは、これらのツールを使う前段階の、より上流の設計プロセスや、ツール間の連携といった、人間のエンジニアの思考や判断が求められる部分を支援・自動化することを目指しています。記事ではこれを「認知自動化」と表現しています。

　また、Archieはマルチフィジックス（熱、流体、構造など複数の物理現象を同時に扱うこと）や空間推論（3次元空間での形状や配置を理解すること）といった、物理システム設計に不可欠な能力を持つように設計されています。

技術的課題への挑戦：合成データによるブレークスルー

　物理システムの設計分野でAIを開発する上での大きな障壁の一つが、学習データの不足です。AI、特に深層学習（ディープラーニング）モデルを訓練するには、大量のデータが必要ですが、航空機や自動車のような複雑な製品の設計データは、種類も数も限られており、多くは企業の機密情報として厳重に管理されています。

　この課題に対し、P-1 AIは独創的なアプローチを取ります。それは、物理法則やサプライチェーンの情報を組み込んだ、大規模な合成設計データセットを自ら生成することです。合成データとは、実際のデータではなく、シミュレーションなどによって人工的に作り出されたデータのことです。P-1 AIは、この合成データを使ってAIモデルを訓練することで、データ不足の問題を克服し、製品設計の背後にある物理法則をAIに学習させようとしています。これにより、AIは実際の設計データが少ない場合でも、量的・空間的な推論を行う能力を獲得できると期待されています。

初期応用と将来の展望：データセンターから宇宙まで

　Archieの最初の活躍の場として、データセンターの冷却システムの設計が予定されています。データセンターは現代社会の基盤であり、その効率的な冷却は重要な課題です。ここでの成功を足掛かりに、P-1 AIは産業システム、ビルシステム、自動車、重機、そして最終的には航空宇宙・防衛といった、より複雑な分野へとArchieの適用範囲を広げていく計画です。

　共同設立者のEremenko氏は、「最終的には、人類が今日では作り方を知らないものを構築する手助けをすること」が目標だと語っています。これは、Archieが単なる効率化ツールに留まらず、人間の創造性を拡張し、未知の領域への挑戦を可能にする可能性を示唆しています。

まとめ

　本稿では、物理システムの設計に特化したエンジニアリングAGIの開発を目指すスタートアップ「P-1 AI」と、そのAIエージェント「Archie」について解説しました。

　P-1 AIは、人間のエンジニアが担う認知タスクの自動化に焦点を当て、合成データという独自のアプローチで学習データの不足という課題を克服しようとしています。初期のジュニアエンジニアレベルの能力から、実世界のフィードバックを通じて急速に学習・成長していくことが期待されています。

　データセンターの冷却システム設計から始まり、将来的には航空宇宙分野まで見据える壮大な計画は、AIがデジタル世界だけでなく、物理的なものづくりの世界にも大きな変革をもたらす可能性を感じさせます。P-1 AIとArchieの今後の動向は、エンジニアリング分野だけでなく、広く産業界全体にとって注目すべきものとなるでしょう。