最適化支援(GA)サービス
はじめに｜最適化の主役は、設計者です
「最適化」と聞くと、AIや自動化によって“すべてが勝手にうまくいく”ようなイメージを持たれることがあります。
ですが、設計における最適化は、そんなに単純ではありません。
設計の現場では、経験と勘に裏打ちされた知見が何よりも大切です。
その知見を活かしながら、膨大な組み合わせの中から有望な候補を「絞り込む」ための道具として、GA（遺伝的アルゴリズム）をご提案しています。
- ✅「最適化＝すべてお任せ」ではなく、
- 🧠「設計者が判断するための選択肢を広げること」
- それが、私の考える“最適化支援”です。
🤖 AIって実は、もっと広い
「AI」と聞いて、ChatGPTのような会話AIや画像生成AIを思い浮かべる方も多いと思います。
でも実は、「AI（人工知能）」と呼ばれるものには、もっと地道で、実務に根ざした仕組みもたくさんあります。
たとえば…
| 分類 | 内容 | 用途 |
|---|---|---|
| 🧬 GA（遺伝的アルゴリズム） | 条件の組み合わせを遺伝的に探索 | 最適な設計案の候補を広く探す |
| 📊 重回帰分析 | 複数の要因から結果を予測 | 要因の重要度や傾向を知る/予測式を立てる(重回帰式) |
| 📚 機械学習 | パターンや関係性を学習 | データ分類・予測など |
いずれも「人間の判断を補助する」道具であり、 主役はあくまで人間（設計者）です。
🧬 GA（遺伝的アルゴリズム）とは？
✍️ 多峰性（たほうせい）問題とは？
💡 よくある設計課題と、GAの役割
ベテラン設計者の方ほど、次のような悩みを抱えることがあります・・・
- 最適な条件を探すのに、試行錯誤の時間がかかる
- 全パターンを試すのは非現実的だが、重要な条件を見落としたくない
- 結果が良くても、「なぜその条件が良かったのか」が見えづらい
- 時には、突拍子もない意外性のある“発見”をしたい
こうしたとき、GAは次のような使い方ができます
| 設計者の仕事 | GAが補助すること |
|---|---|
| 評価基準を定める | 多数の条件を絞り込む |
| パラメータを設計する | 相互作用を含む探索を行う |
| 結果を解釈・判断する | 知見を深め、時には“意外な案”を見つける手がかりになる |
🛠️ サービス内容
弊社では以下のような最適化支援をご提供しています：
🔷 GAを活用した条件探索
- Excel連携の簡易GAツール提供（既存のExcelツールを有効活用）
- 目的に合わせたGAのチューニング
- 複数目的・制約条件への対応も可
🔷 設計者との協調型最適化
- 評価基準の明確化支援
- 必要に応じて結果の「設計的意味」のディスカッション
- 経験とGAの“両輪”で解を導くスタイル
🔷 解析結果の咀嚼サポート
- GAの出力を設計者の視点でフィードバック
- “なぜこの解が選ばれたか”の傾向を視覚化
- 設計判断の納得感向上を重視
📝 導入までの流れ
GAの導入については、以下の2ステップで考えております。
1⃣先ずは普段使っているエクセルの設計ツールを外部から操作してGAを行います。
2⃣そこで速度面や収束精度に問題があれば、エクセルで行っている計算をコード内へと移植し高速化とともに世代数・個体数を増やすことで精度の改善を行います。
導入に関して、設計者/技術者との情報共有が重要になってきます。
📊 事例紹介
この様な形で利用できるという一例をご紹介致します。
🛠 GAによる液封マウント物理モデルの定数フィッテイング
図のような物理モデルの各パラメーターの値を求めるという課題に適用した事例です。
\( K_r^*,K_c,K_{hyd},C_{hyd},M_{hyd} \)がパラメーターですが \( K_r^* \)は複素数であるため、全部で6つのパラメーターを同定することになります。
📌 Before（課題）
組み合わせが多く人間が定数フィッティングするのは困難
📌 After（解決策）
粗目の探索を行い、"多峰性問題"を乗り越えて定数の組み合わせ案を抽出
📌 効果
🔄 手作業ではほぼ不可能な定数フィッティングを達成
📈 実行時間も1～2分と実用上問題ない環境へ
これが実測データを基にGAを使ってフィッティングさせた結果です。
Measured Real/Measured Imag:実測値(青色)、
Model Real/Model Imag：GA算出の値を使った物理モデル(オレンジ)
良く再現できた結果となっています。（手作業では、0からここまで合わせるのは非常に困難です。）
📌 使用技術：Python
❓ よくあるご質問
Q：GAって、ほんとに信頼できるんですか？
A：GAは“良い解を探しに行く道具”であり、正しい評価軸と初期条件があってこそ活きます。設計者の視点と組み合わせることで、本来の力を発揮します。
Q：AIが自動で最適解を出してくれるんですよね？
A：いいえ。GAは「候補を探してくれる」だけで、最終判断は設計者が行います。判断の質を高めるための“材料”としてご活用ください。