ここでは、 電通 総研のCAEソリューションビジネスを紹介します。 CAEって何？なにを売っているの？どんな仕事をするの？といった疑問にお応えするため、実際の業務内容を通じて、CAEの魅力とやりがいを伝えたいと思います。 目次 CAEとは？ 電通 総研のCAEソリューション CAEの事例 技術者としての成長 まとめ CAEとは？ シミュレーションと聞いて、何を思い浮かべますか？ 津波 や 地震 の被害予測、ゲーム、天気予報など様々ありますが、一般には現実の現象をデジタルで再現することを意味します。 製造業の世界では、製品を試作して実験する代わりに、CAE（ Computer Aided Engineering ）と呼ばれるシミュレーション技術の適用が年々拡大しています。 CAEは、単に計算することではなく、製品の設計や開発を支援するために、コンピュータ上でシミュレーションを行い技術的な判断をすることを意味します。 設計開発にCAEを適用することで得られる大きな価値は 「実際に物がなくても設計や開発ができる」 ことです。 試作と実験を中心とした製品開発は、性能を満足するまで何度も繰り返す必要があり、コストも時間もかかります。 CAEを活用すれば、試作回数を減らして開発効率を大幅に向上させることができます。また、設計の初期段階で複数の案を比較したり、従来では困難だった複雑な構造や形状の検討をしたりすることも可能になります。 電通 総研のCAEソリューション 電通 総研は設立以来約50年、日本国内のCAE普及に努め、自動車、航空、電機精密、重工など様々な業界のお客様に対してCAEの活用支援を行っています。 CAEツールの販売、サポート、技術 コンサルティング を中心に関連するソリューションの提供を行っています。 特に設計開発の期間短縮、効率化、省力化等の要望に対しては、 クラウド の高性能な計算リソースを使用したり、CAEの自動実行やデータ管理を行うシステムを提供したり、AIを活用する等の多方面からの支援を行っています。 CAEの事例 CAEの事例として「ギアケース騒音対策」と「 ハンズフリー ドアオープナーの構造解析」の2つについて紹介します。 ギアケース騒音の対策検討 概要 ギアの噛み合いを起点とする騒音の問題に対して、CAEでそのメ カニ ズムを明らかにして対策を検討しました。 解析手法 ギアの回転動作、構造の振動、周囲への放射音を計算するため、機構解析、振動解析、音響解析を用いて、現象を再現しました。 対策検討 放射音解析結果に対して周波数分析を行うことで、複数のギア噛み合い成分が含まれていることが分かりました。 その中で最も支配的な、1列目と２列目のギア嚙み合い２次成分である1545Hzに着目して対策を検討します。 1545Hzの放射音について、その伝達メ カニ ズムを分析すると、ケース側面部位の寄与が大きいことが明らかになりました。 このため、この部位の構造に対して振動しにくいように設計変更を行うことで、騒音の低減を行うことができます。 ハンズフリー ドアオープナーの構造解析 概要 2020年から流行した 新型コロナウイルス 感染症 の 接触 感染防止策として、手のひらを使わずにドアノブを引き開ける ハンズフリー ドアオープナーがあります。 ハンズフリー ドアオープナーには、使いやすさ、強度、軽量化が求められるため、CAEでの事前検証を行い、 3Dプリンター で実物を作成しました。 設計検討 腕でドアを引き開ける際に、スムーズな使用感を実現するため、腕が当たる部分の長さや角度を変えて多数の形状パターンを検討しました。 最終的には、どの角度から腕を入れても痛くないよう丸みを帯びた形状を採用し、腕を引っかける部分はドアを開くときには滑らないようにフィットしつつ、腕を抜くときには邪魔にならない長さと角度に設計しました。 設計案に対するCAE評価 設計案の形状に対して、CAEで様々な使用条件を与えて破損しないことを確認します。 最適形状の検討 さらに初期設計案に対して、ラティス構造を適用して、設計最適化のCAE検討を行いました。 最終設計案では、軽量化を実現すると共に、変形量の低減、強度の向上が得られました。 まとめ ハンズフリー ドアオープナーの設計にあたり、CAEを用いた最適化解析を行いました。 結果として、初期設計案に対して、軽量化、変形量の低減、強度の向上を実現する形状を設計し、 3Dプリンター で作成しました。 AIの活用 CAE サロゲート モデル 従来のCAE評価を代替できるAI予測モデルです。 計算時間かかるCAEプロセスを数秒～数十秒で実現できます。 Generative Design 形状生成AIと サロゲート モデルを組み合わせた先進的な自動設計AIソリューションです。 設計仕様を入力すると、制約条件や トレードオフ 等を満たせる設計形状案を複数提示します。 対話的なやりとりで、設計者のエンジニアリング判断をサポートします。 技術者としての成長 二つの成長要素 CAEソリューションを担当するにあたって、”CAE自体の技術力”と”プロジェクトマネジメント力”が求められます。 電通 総研では、この二つのチカラを身に付けて成長することができます。 技術者としての能力/守備範囲を広げられる お客様の課題をCAEで解決するためには、その領域の技術理解とCAEツールを使いこなすスキルが必要となります。さらには、製造業のお客様がどのような業務をしているのか、その内容への理解も欠かせません。 製造業での実務経験がなくても、社内でサポートし合える体制があり、仕事をしながら覚えていくことができます。 また、多種多様な業種のお客様を支援するため、様々な分野の幅広いCAE技術を習得し、さらにはCAE周辺の技術分野にも能力を拡げることが可能です。 * プロジェクトを前に進める力が身につく 現場では、お客様、協力会社、社内の多様な相手と連携しながら業務を進めています。 複数の関係者と連携して課題を整理し、進捗を管理しながらゴールに向かって導く。CAE活用支援の一連の流れの中で、自然とプロジェクトマネジメントのスキルが磨かれていきます。 人と人とをつなぎながら、プロジェクトを前に進めるための能力は、まさにプロジェクトマネジメントのチカラです。 まとめ 電通 総研のCAEソリューションは、最先端のシミュレーション技術で“未来を予測”し、ものづくりの可能性を広げていきます。 航空・自動車・家電など幅広い業界を支え、複雑な課題に挑む多彩なツールと技術が我々にはあります。 若手も第一線で活躍し、仲間と共に挑戦しながら成長できる環境が魅力です。 あなたの好奇心と探究心が、社会を変える一歩になります。 技術で世界を動かす、そのスタートがここにあります。 私たちは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！ 電通総研 キャリア採用サイト 電通総研 新卒採用サイト 執筆： @moriguchi.kota レビュー： @yamada.y （ Shodo で執筆されました ）

みなさん、こんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 AWS Summit Japan 2025 が開催され、製品設計・エンジニアリング分野の展示「CAD や CAE で使用するデスクトップワークステーション環境をクラウド化して最適化〜Research and Engineering Studio on AWS〜」において、多くの関心をいただきました！ 今回の展示では、 Research and Engineering Studio on AWS (RES) による CAD（コンピューター支援設計）/CAE（コンピュータ支援エンジニアリング） 環境のクラウド化と、その環境上で Amazon Q Developer を活用した CAE アプリケーションによる流体解析のデモを実施いたしました。従来の製品設計・CAE 解析プロセスがどのように効率化されるのかをご紹介します。 従来の課題と RES による解決 研究・開発環境の課題 研究とエンジニアリングにおけるイノベーションの阻害要因として以下のような例が挙げられます。 海外の設計チームとデータ共有や打ち合わせが難しく、各拠点でバラバラに作業することになり、同じような問題を何度も解決する無駄が発生する ワークステーションの設定やソフトウェアのインストール、ライセンス管理などに時間を取られ、本来の設計・解析業務に集中できない 手持ちのワークステーションでは大規模な CFD（計算流体力学）解析ができず、「もっと高性能なコンピューティングリソースが欲しい」と思っても簡単には増強できない Research and Engineering Studio on AWS (RES) とは RES は、研究開発チームがクラウドの専門知識を必要とせずに研究者とエンジニアがワークロードを実行できる環境を管理および構築するためのオープンソースの使いやすいウェブベースのポータルです。 図1 RESアーキテクチャ 管理者にとってのメリット インストール、設定、管理が楽になる ハードウェア調達を待つ必要なし、数分で環境構築完了 各拠点への CAD 環境配布も仮想環境で一括管理（図2） 仮想環境により設計拠点に捉われずに CAD 環境の展開やバージョンアップなどのメンテナンスも容易 プロジェクト全体の AWS 使用状況とコストを一元的に監視・管理（図3） 既存の ID 認証システム（ AWS マネージド AD サービス ）と統合でき、セキュリティとガバナンスを一元管理 エンドユーザーにとってのメリット Web ポータルにログインしてタスクに集中できる 最適なコンピュータ環境を使用することで開発の時間を短縮（図4） AWS リソースの管理を習熟する必要は無い 自宅でも出張先でも、どこからでも同じ環境にアクセス可能 大規模解析の時だけ高性能 GPU、普段は低コスト環境で無駄なし 共有データにアクセスできる環境でチーム間の共同作業が可能 図2 Virtual Desktops 図3 Virtual Desktop Dashboard 図4 選択できる高性能な仮想サーバ(Amazon EC2 インスタンス)一例 RES の使用開始方法 GitHub のAmazon Web Servicesリポジトリ にホストされている RES ソースコードをダウンロードします。 RESの起源となる事例 – Amazon Lab126の事例 – Amazon Lab126 は、カリフォルニア州サニーベールに拠点を置く、 Amazon の研究所です。このラボには Amazon Devices のハードウェア、ソフトウェア、運用チームが含まれており、Amazon Echo や Amazon Kindle など 知名度の高い製品を開発しています。 Amazon Lab126 では、老朽化した、コストのかかるオンプレミスの CAE 環境を使用していました。そのためエンジニアリングチームが必要とするスケーラビリティと使いやすさを提供できませんでした。 AWS ベースの CAE 機能を有効にするために、Amazon Lab126 は、最も多くの I/O 集中型ワークロード向けに Amazon FSx for Lustre を使用しました。また、 AWS Backup を使用してクラスターの耐障害性を高める新しいスケールアウトコンピューティングフレームワークを作成しました。 これにより、CAE ジョブの実行を3倍高速化し、新規ユーザーを数週間ではなく1日足らずでオンボーディングすることが可能になりました。必要に応じて新しい CAE クラスターを起動でき、製品設計の革新を推進することができました。 デモ：RES 環境での Amazon Q Developer を活用したCFD（計算流体力学）解析業務支援 アーキテクチャ 図5 RES 環境での Amazon Q Developer を活用した CFD 解析 アーキテクチャ 想定ユーザー例：若手エンジニア 想定ユーザープロファイル ： 学歴・基礎知識：機械工学科卒業、CFD 理論は学習済み 実務経験：CAD 基本操作可能（FreeCAD 等）、流体力学基礎知識あり プログラミング：Python 基礎レベル CFD 経験：学生時代に OpenFOAM を少し触った程度 課題 ： 学生時代の簡単な CFD と実務レベルのギャップが大きい 多機能・高機能な CAE ソフトは使い方がよくわからない 上司から「バイクフレームの空力解析やって」と言われたが、実務経験なし 社内に CFD 専門家がいない（または忙しくて教えてもらえない） Amazon Q Developer による設計プラン作成 Amazon Q Developer（生成 AI 会話アシスタント）とのチャットやり取りで設計目標等を相談し、設計プランドキュメントを作成してもらいます。 図6 バイクフレーム CFD 解析 設計プランドキュメント例 Amazon Bedrock Knowledge Bases による RAG 活用 市販 CAE アプリケーションのユーザーガイドは web で一般公開されているケースが少なく、ソフト購入者のみが見れるケースが一般的です。従って生成 AI モデルで十分に学習済みではないため、Amazon Q Developer が自律的に判断して Amazon Bedrock Knowledge Bases で必要な CAE アプリケーションのマニュアルもしくはドキュメントを RAG（検索拡張生成） 検索して操作ガイドや解析自動実行 Java マクロファイルなどを作成してユーザーに提示します。 2 つの利用方法 1. GUI 操作ガイド CAE アプリケーションの GUI 画面で操作を行っていきたい場合は、Amazon Q Developer が生成した詳細な操作ガイドに従って操作していきます。 図7 バイクフレーム CFD 解析 CAE アプリケーション GUI 操作ガイド例 2. Java マクロ自動実行 CAE でユーザーサブルーチンでカスタマイズしたり自動化するなどの目的でコードを書く必要がある場合（マクロ機能の実行イメージの場合）には、Amazon Q Developper にコードを生成させて利用するようなユースケース（マクロファイルの実行ボタンを押すだけで自動解析実行が行われるイメージ）も考えられます。 図8 バイクフレーム CFD 解析 CAE 自動化コード例 赤字で示された箇所のような、パラメータの数値を変更するだけで様々なバリエーションの解析が自動実行できます。 図9 バイクフレーム CFD 解析 メッシュ分割、流速分布図 CAE アプリケーションを実行時に、ハイスペックな EC2 インスタンスに変更して処理することで、シミュレーション時間を大幅に短縮できます。 RES と同じ AWS 上に構成した HPC （ハイパフォーマンスコンピューティング） クラスタで処理させて、これまで実現できなかった大規模で高精度な解析にチャレンジすることも可能です。 図10 並列処理による解析時間の変化 まとめ AWS Summit Japan 2025 の展示「CAD や CAE で使用するデスクトップワークステーション環境をクラウド化して最適化〜Research and Engineering Studio on AWS〜」では、RES による CAD/CAE 環境のクラウド化と、Amazon Q Developer を活用した CFD（計算流体力学）解析業務支援のデモを通じて、製品設計・エンジニアリング分野における以下のような革新的な変化を実現できることを示しました。 技術面での革新 専門知識の民主化 : 若手エンジニアでも高度な CFD 解析を実行可能 学習コストの削減 : 生成 AI による対話的な学習とガイダンス 自動化の推進 : Java マクロによる解析プロセスの自動化 運用面での改善 迅速な環境構築 : 数分でのワークステーション起動 柔軟なリソース管理 : 需要に応じたスケーリング コスト最適化 : 使用量ベースの課金とリソース管理 組織面での効果 グローバルコラボレーション : 地理的制約を超えた共同作業 知識の共有 : チーム間での専門知識の共有促進 イノベーションの加速 : 技術的制約の解消による創造性の向上 AWS の様々なサービスと組み合わせてどんどん機能拡張させていくことが可能ですが、まずは初めの一歩として、RES 環境での Amazon Q Developer 活用による製品設計・エンジニアリング分野でのデジタルトランスフォーメーションを推進し、競争力の向上を実現していきましょう。 著者プロフィール 山田 航司 (Koji Yamada) アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 製造業のお客様を中心にクラウド活用の技術支援を担当しています。好きな AWS のサービスは Amazon Bedrock です。 愛読書は「大富豪トランプのでっかく考えて、でっかく儲けろ」です。

こんにちは。 製造エンジニアリング本部エンジニアリング クラウド 技術部の竹田です。 普段の業務では自動車会社様向けに CAEの クラウド 環境構築・運用保守 を担当しています。 パブリッククラウド である AWS 、Azure、OCI といった クラウド ベンダーを活用し、お客様のCAE解析業務を支援しています。 この記事では、 電通 総研に入社して3年目社員 である私がこれからエンジニアリング本部に配属される新人や、 電通 総研に興味を持っている就活生の方向けに、 部や社内の学習環境、担当業務、そして 電通 総研の強みについて紹介したいと思います。 👉 弊社CAE教材 目次 はじめに 業務をする上での学習環境と海外出張 担当案件とやりがいについて 電通総研の強み さいごに はじめに 社会人歴: 3年目 担当ソリューション: 製造業向け クラウド CAE環境の構築・運用保守業務を担当。 インフラ・ ミドルウェア 部分を主に担当しています。 私が所属する部ではCAEアプリケーションでの解析業務自体はしておらず、他部門が担当しています。 業務をする上での学習環境と海外出張 電通 総研に入社し、研修期間が終了するとそれぞれの部に配属され、業務がスタートするのですが、ほとんどの人が自分たちが扱うソリューションの知識がゼロもしくは浅い状態だと思います。そこで部に入って学習を進めていくわけですが、そちらの学習制度について共有します。 私は パブリッククラウド を扱うメンバーとして アサイ ンされましたので、まずは AWS ,Azure,OCI周りの知識を習得する必要がありました。私自身、知識習得という面で一番効率よく、又、証明にもなるものが 「資格取得」 だと考えています。 電通 総研では AWS の資格取得について、受験費用負担という制度があり(2025/06現在)、私もこの制度を使って現在資格を取得中です。現在、私はアソシエイトレベル3つ、プロフェッショナルレベル１つ、 スペシャリテ ィレベル２つの資格を 保有 しており、最終的には AWS 領域で全て（12個）の資格を取得する目標を立てています。部の中には全て取得している方が２名在籍されている他、 部のメンバー全員が資格取得に向けて積極的に取り組んでおり、切磋琢磨できる環境が整っています。 また、情報収集といったところで各ベンダーのイベントの参加も積極的に参加しており、参加できる環境にもあります。自分自身、配属後、たくさんのイベントに参加させてもらっているのですが、特に2024年12月には AWS reInventという AWS がラスベガスで開催する世界最大のイベントに参加しました。 こちらのイベントに参加し、現在の クラウド 全般のトレンドや技術知識取得はもちろんのこと、現地で日本の クラウド を扱うエンジニアにもお会いすることができ、たくさんの刺激を受けました。（ AWS reInventではすべてスケールが大きくて驚きました。最終日のrePlayというお祭りでは、世界的に有名なDJであるZEDDが登場し場を盛り上げていました。） 毎日刺激を受けながら、日々成長している実感があり、 クラウド 領域に当初から興味のあった私にとっては、とても有意義な毎日を送っています。 私と一緒に AWS reInventをまわった宮崎君が 電通 総研テックブログを書いてますのでよろしければぜひご参考に。 👉 AWS reInventの雰囲気 担当案件とやりがいについて 私の担当ソリューションは 「 クラウド HPC」 という領域です。配属当初は、CAEの検証環境を構築し、受け渡す「構築業務」を担当していました。 CAEに関わる ライセンスサーバ と 計算マシン の関係性を、実際に手を動かしながら学ぶことで理解が深まりました。最近では構築業務だけでなく、設計業務の一部 も任されるようになり、実際に本番環境で稼働している システム構成の作成 を担当しました。 スケジュール通りに環境を顧客に引き渡せたことは、何より顧客の役に立ててうれしいですし、自信につながりました。 私のこの仕事に対するやりがいは、 現在もしくは将来的に世の中で走る車の設計部分で自分の手掛けた環境が何らかの形でかかわっている という部分です。これまで 電通 総研に入社して、多くの関連知識を勉強させてもらいましたが、これからもさらに知識を習得し、多くのお客様の支援を担当したいと思っています。 電通 総研の強み 最後に入社して3年目社員からみた 電通 総研の強みについて紹介します。 電通 総研の強みはたくさんあると思いますが私が強く感じる部分は 「個々人に合った裁量のある仕事ができる」 ことだと思います。案件の規模も大小様々あるので自分のレベルに応じた仕事内容を上司から アサイ ンしてもらえています。一歩一歩、できることを増やしていき、最終的に多くのことをできるようにすることは、成長という側面において、一番理想的な方法だと考えています。 さいごに 今回は新入社員・就活生向けに社内学習環境と担当案件、 電通 総研の強みについてお伝えしました。私自身３年目という身なので 電通 総研の魅力を伝えきれていないかもしれないのですが、参考にしてもらえれば幸いです。 私たちは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！ 電通総研 新卒採用サイト 執筆： @takeda.taiki 、レビュー： @nakamura.toshihiro （ Shodo で執筆されました ）