ダンロップと富士通、タイヤ設計にAI活用…解析時間を90%削減する技術を共同開発

住友ゴム工業（ダンロップ）と富士通は、タイヤの性能をAIで高精度かつ短時間で予測する技術「AIサロゲートモデル」を共同開発し、実証実験において成果を確認したと発表した。この技術により、従来のFEM解析と比較して解析時間を約90％削減できる見通しだ。

タイヤ設計の現場では、製品の変形挙動や強度を評価するためにFEM（有限要素法）解析が広く使われている。しかし、解析の精度を上げるためにメッシュ（計算の細かさ）を細かくすると、計算時間や開発コストが大幅に増加するという課題があった。また、解析には専門知識を持つ熟練技術者が必要で、人材確保も難題となっていた。

こうした課題を解決するため、両社はこれまでに蓄積されたFEM解析の結果を学習データとして活用し、グラフニューラルネットワーク（GNN）のアルゴリズムをベースとしたAIサロゲートモデルを開発した。このモデルは、物理シミュレーションの代替として機能し、高精度な予測を可能にする。

実証実験では、開発したAIサロゲートモデルを用いることで、従来のFEM解析と同等の精度を維持しながら、解析時間を約90％削減できることを確認した。これにより、タイヤ設計の効率化や開発期間の短縮が期待される。

両社は今後、この技術をタイヤ設計の現場に本格導入するほか、他の製品設計分野への応用も視野に入れている。AIの活用によって熟練技術者の負担を軽減し、設計プロセス全体のデジタルトランスフォーメーションを推進する方針だ。