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住友ゴム工業（DUNLOP）と富士通は2026年6月3日、タイヤの性能を高精度かつ短時間で予測する「AIサロゲートモデル」を共同開発し、実証実験において解析時間を従来の約45分から約5分へと短縮することに成功したと発表しました。約60万要素の複雑な路面接地時の変形挙動を高速に推論し、接地形状について平均87.7％の予測精度を確認した技術です。両社は本成果をベースに開発支援ツールの構築を進め、2027年4月の実用開始を目指すとともに、富士通の次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」への適用に向けた検証も進める計画です。
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住友ゴム工業（DUNLOP）と富士通は2026年6月3日、タイヤ設計におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に向け、タイヤの諸性能を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、実証実験においてその有効性を確認したと発表しました。本技術は、タイヤが路面に接地した際の複雑な変形挙動の予測に適用され、従来の有限要素法（FEM）解析で約45分を要していた計算時間を約5分へと大幅に短縮し、最大約9倍の高速化を達成しました。実証実験条件下では、大規模な約60万要素（計算用に分割した微小領域）規模の解析を実用的な時間内で実現しています。
自動車用タイヤの開発プロセスにおいて、接地性能、操縦安定性、燃費性能、耐久性といった相反する諸性能を高次元で両立させるためには、コンピューター上でのシミュレーションが不可欠です。従来は、物体の形状を細かな要素に分割して応力や変形を計算するFEM解析が広く活用されてきましたが、タイヤのような複数材料が複合した複雑な構造物で解析精度を高めようとすると、計算規模が大幅に増加し、開発期間や計算コストの増大が課題となっていました。今回の共同開発は、住友ゴムが長年蓄積してきたタイヤ設計のノウハウおよび実設計データと、富士通の先進的なAI技術を融合させることで、このボトルネックの解消を目指したものです。
両社が開発したAIサロゲートモデルは、点や線、それらのつながりでデータを表現する「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に設計されています。過去の膨大なFEM解析結果をAIに学習させることで、物理法則に基づく複雑な構造解析のプロセスをAIによる高速な推論へと置き換える仕組みです。今回の実証実験では、タイヤの路面接地時における接地形状や接地圧分布などの評価を対象とし、計算時間を約9分の1に圧縮しながらも、従来のFEM解析結果と比較して接地形状について平均87.7％の予測精度を確認したことが発表されました。
今回の技術的成果がもたらす最大のメリットは、単なる計算時間の短縮にとどまらず、設計・開発における意思決定のプロセスそのものを変革する点にあります。従来のタイヤ開発では、「設計・解析・修正・再解析」という一連のサイクルに多大な時間を要するため、試行できる設計パターンの数に物理的な限界がありました。しかし、解析時間が5分に短縮されれば、設計者は限られた開発期間の中でより多くの構造や材料の仕様パターンを検証できるようになります。これにより、最適な仕様をより少ないプロセスで決定することが可能となり、製品の性能向上と開発コストの最適化が同時に期待できます。
また、製造業界全体が直面している高度なFEM解析の専門知識を持つ技術者の不足という課題に対しても、本技術は有効なアプローチとなります。AIによる解析支援が定着すれば、熟練技術者はシミュレーションの実行や膨大な計算待ちといった作業そのものから解放され、より本質的な設計判断や新技術の開発といったコア業務にリソースを集中できるようになります。なお、今回の技術は富士通が開発を進めている高性能・省電力のArmベース次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」への適用を見据えて設計されており、2026年12月までに検証機での実証を開始し、さらなる推論速度の向上と電力効率の最適化を目指すとしています。
富士通は、今回確立したAI技術を自動車産業をはじめ、構造解析が不可欠な航空宇宙、建設、産業機械など、幅広い製造業セクターへ横展開していく構想を持っています。AIが解析を高速化しても、どの性能を重視し、どのコストでどの市場へ投入するのかという最終的な「設計判断」を行うのは依然として人間の設計者の役割です。AIは人間の代替ではなく、人間が試せる選択肢を飛躍的に広げる強力な支援ツールとして機能していくことになります。両社は本成果の一部を2026年6月3日から開催される第31回計算工学講演会で発表し、住友ゴムにおける2027年4月の実用開始に向けてツールの開発を加速させる方針です。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
