CAE解析と実測データの差が大きすぎて設計を見直す事態

はじめに：設計現場とCAE解析の現実

現代の製造業において、CAE（Computer Aided Engineering）解析の導入はもはや常識となっています。
設計段階でシミュレーション技術を駆使し、試作回数やコストの削減、開発リードタイムの短縮が期待されています。
しかし、実際の現場では「CAE解析結果と実測データの差があまりにも大きい」「結局、現物あわせするしかなかった」という声が根強く残っています。
設計段階で自信を持っていた製品も、実測値で想定外の逸脱が判明し、急遽設計見直しに追い込まれるケースは少なくありません。

このギャップこそ、伝統的なアナログ型製造業の課題であり、これからのものづくりに携わるすべての人が直面するテーマです。
本記事では、なぜCAE解析と実測データの間に大きな差が生じるのか、現場目線で掘り下げつつ、古き良き製造現場と先進的なデジタルの融合がこれから進むべき方向について深く考察します。

設計部門が直面するCAE解析と実測データの乖離

CAE解析はどこまで現場を再現できるのか

CAE解析は理論上、物理法則や材料データをもとに限りなく“現実”に近づけることができる素晴らしいツールです。
流体解析、構造解析、耐熱・耐久評価など、そのフィールドは年々拡大しています。
しかし、実際に解析を経験したことがある設計者なら、「シミュレーション通りにならない」「原因が説明できない現象が発生している」という悩みを抱えたことがあるはずです。

その主な理由として、下記が挙げられます。

– 入力データや境界条件の誤差
– 材料物性値の個体差・ロット差
– 加工歪みや溶接などの実作業の影響
– 加工公差や設備状態によるバラツキ
– 使用環境やメンテナンス状態のバラツキ

特に製造現場では、同じ設計図面・条件で生産したとしても、設備の状態や作業員スキルで品質が微妙に異なるのが常です。
CAE解析が再現できるのは「理想的な条件下での結果」であり、現実の「不確かさ」「偶発要素」までは完全にはカバーできません。

現場感覚で見抜く「見落とし」

たとえば、自動車の車体部品の強度解析。
CAE上では余裕を持った安全設計ができているはずが、試作車の走行試験で予想外のヒビ割れが発生する。
この時、多くの設計者が「なぜ解析が外れたのか」と頭を抱えます。

しかし熟練の現場技術者なら、「溶接条件が微妙にズレていた」「新しい素材のロット毎の硬さのムラ」「量産直前で金型に微細な摩耗が進行していた」など、数値化しきれない職人視点の要因が絡んでいることを察知します。

昭和から根付くアナログ業界の「現物を見て判断」「音やにおいで変化を察知」といった暗黙知は、今もなお現場のトラブルシュートには欠かすことができません。
CAE解析の結果を過信しすぎず、現場感覚を持って「本当にこれでいいのか」を問う姿勢が必要です。

設計見直しに追い込まれる現場のリアル

設計見直しのコストとスケジュールインパクト

CAE解析と実測値が大きく乖離した場合、設計見直しは避けられません。
設計変更となれば、再度CAE解析をやり直し、設計図面を修正し、場合によっては金型や治具の再制作、工程レイアウトの再調整、生産ラインへの影響検証など、多岐にわたる対策が必要です。

この設計見直しによるスケジュール遅延やコスト増加は、バイヤー（買い手＝お客様側）から見れば大きなリスクポイントであり、信頼低下に直結します。
また、サプライヤー（部品供給側）としても、追加工事や緊急対応人員の確保など、時間的にも資金的にも大きな負担が掛かってしまいます。

圧倒的に足りていない“現場検証”の視点

こうした設計見直しの多発は、単にCAE解析技術の未熟さだけが原因ではありません。
筆者が20年以上製造業の現場を歩いて辿り着いた答えは、「試作」「評価」「現場検証」の工程が設計初期段階で適切に組み込まれていないことが根本原因です。

たとえば新しい素材や試験的な加工方法を試す場合、まずは現場担当者を巻き込んだ小規模な試作や、現場設備でのトライアル、生産技術部門と連携した現場イメージの徹底的な洗い出しを行うべきです。
この工程を踏まず、CAE解析だけで設計OKを出してしまえば、いざ量産段階で大きな設計ギャップや不具合が顕在化してしまうのです。

昭和型の現場力とデジタル融合が拓く未来

「人の勘・コツ」とデータ活用の両立

昭和から現代に至るまで、多くの日本の工場では「現場力」が強力な武器として根付いてきました。
ベテラン作業者の“手触り感覚”、管理職の“品質感度”、さらには現品管理の名人芸。

ですが昨今、少子高齢化・人手不足・カーボンニュートラルへの対応など、従来型の“人頼み”のものづくりには限界が来ています。
かといって、すべてをデジタル一辺倒にしたところで、現場の「見落とし」「ヒヤリハット」をすべて網羅できるわけではありません。

今こそ求められるのは、“人の勘とデータ活用の高度なハイブリッド化”です。
たとえば、「過去のトラブル事例や現場作業の動画、熟練者の作業データ」をAI解析にかけ、CAE解析モデルにフィードバックする。
また、不具合発生時にはその記録や工程変更の履歴までトレーサビリティ化することで、知見を組織で分かち合い、次の設計に活かす。
そうした「ラテラルシンキング＝発想の横展開」こそが、これからのものづくり革新の要です。

バイヤー・サプライヤー間の意識のアップデート

バイヤー（発注側）は、サプライヤーを「コスト・納期で選ぶだけの存在」から、「高度な現場知見を持つ開発・品質パートナー」として捉える意識改革が欠かせません。
一方、サプライヤーも「とりあえず仕様書通りにつくる」から、「設計～量産までの製造性やリスクを積極的に提案・共有できる技術集団」への脱皮が求められます。

そのためには、開発初期段階からサプライヤーを巻き込んだ現場視点でのリスクアセスメント、CAE解析の精度向上への共同チャレンジが肝心です。
バイヤーの“設計思想”を深く理解し、サプライヤーならではの“現場知恵”を反映することで、ギャップ縮小と設計品質の底上げが実現できます。

具体的な課題解決アプローチ

1. CAE解析モデルの進化と現場データの融合

最初に取り組むべきは、CAE解析モデルをより現場実態に近づけることです。
具体的には、現場で収集した実測データ（温度、圧力、振動、応力分布など）のフィードバック、AIやデータサイエンスによる不定要素のモデル化です。

さらには、現場のトラブル事例や「なぜ、この条件で失敗したか」といったナレッジを内製化したAIシステムに継続的に蓄積する。
これにより、CAE解析精度がアップし、「つくっては調整」から「設計段階で高精度にリスク回避」できる道が拓けます。

2. ノウハウの見える化と社内教育の強化

次に、熟練者のノウハウの体系化と社内教育への活用です。
たとえば失敗事例や工程の「気づき」を動画や画像、音声データ、工程マニュアルとして蓄積し、若手設計者や新任バイヤーがアクセスできるナレッジバンクを構築します。

その上で、設計初期から「現場視点」のレビュー会議、「現物確認」と「CAE解析の比較分析」をセットで取り入れ、設計と現場が“行き来”する文化を根付かせましょう。

3. バイヤー、サプライヤー、現場の三位一体コミュニケーション

そして、バイヤー、サプライヤー、現場（三位一体）のオープンなコミュニケーションによって、設計～生産までの課題を早期に発見・共有できるシステムを作ります。
たとえば共同での「リスクアセスメント会議」や「現場見学・課題抽出ワークショップ」など、現場主導型のクロスファンクショナル活動を定着化させましょう。

まとめ：設計ギャップを乗り越えるラテラルシンキングとは

製造現場の設計とCAE解析のギャップは、単なる技術の進化によってのみ解決できる問題ではありません。
むしろ現場の「暗黙知」とデジタル解析という「形式知」とを有機的に“横展開”するラテラルシンキングによって、新たなものづくりの景色が広がります。

設計部門、現場、生産管理・調達購買、バイヤー・サプライヤー、それぞれの立場で必要なのは、「自分の担当範囲」だけに閉じ籠るのではなく、隣接部門や現場の視点を持って“もうひとつの本当の現実”を見抜く力です。
その積み重ねこそ、製造業の発展と人材育成、品質力伝承のカギになります。

今一度、自らの現場で「なぜ、CAE解析と実測データの差が出たのか」に真正面から向き合い、設計の本質を問い直す“現場目線のラテラルシンキング”を実践してみてはいかがでしょうか。
未来のものづくりは、ここから始まります。