自然言語から、メッシュ、解析、結果確認へ。
M&Tでは、生成AIからCubit RPC / MCPへ接続し、CAEモデリング、ヘキサ・テトラメッシュ生成、OpenFOAM・CalculiX・SPECFEM3Dなど外部ソルバーの実行、ポスト処理、結果確認までをつなぐワークフローを検証しています。人が目的と判定基準を持ち、AIとツールが繰り返し作業を担います。
AIは変化が速いから、最初から大きな完成形を決めません。いまの仕事を見て、どこを任せられるかを分け、小さく試し、確かめながら使える形へ育てます。
AI製品から考えるのではなく、まず「何に時間がかかっているか」を見ます。
説明だけで終わらせず、実際のデータやツールで小さな流れを動かします。
どこをAIに任せ、どこを人が判断するかまで含めて設計します。
複数の独立したジョブをAIへ任せられるようになると、人の役割は一つずつ操作することから、仕事を分解し、割り当て、状態を観測し、残差を見て介入することへ移ります。
個別作業は、その分野を理解したSkillやツールへ任せます。
依存関係、優先度、完了条件、HOLD、再実行を管理します。
複数ジョブのActual、証拠、残差、介入点を一つの監督面で確認します。
WebもCAEも、表面の作業は違います。けれど、目的・情報・処理・確認を分けてつなぐと、同じ設計の考え方で扱えます。
Coreform USサイトを基礎に、必要な情報を調べ、日本向けに再構成・翻訳し、ページ生成、リンク確認、表示確認までAIと一緒に進めました。いま見ているこのサイト自体が実証例です。
言葉で目的を伝え、対象ページを見つけ、修正し、検証する。CMSの画面操作そのものではなく、仕事の意図から更新を始めます。
M&Tでは、Cubitの自動化機能をRPC/AI接続へ拡張し、形状・メッシュからSolver、Post-processing、結果確認までつなぐワークフローを運用検証しています。
文書、メール、データ、Web、業務ツール。人が行き来している作業を分解し、AIに渡せる部分と人が判断する部分を一緒に整理します。
作業をなくすことが目的ではありません。作業に使っていた時間を、設計・判断・創造・検証に使えるようにする。人の役割の重心を、実行だけから一段上へ移していきます。
生成AIが変わっても、設計する力は残ります。
情報処理の基礎はこれからも必要です。その上で、目的・情報・人・AI・ツールの関係を構造として捉え、仕事そのものを設計する力を育てる。M&Tでは、こうした教育・ワークショップにも今後取り組んでいきます。
仕事を目的、入力、処理、判断、出力に分けます。
順序、依存、情報の流れを関係として設計します。
人、AI、専門ツールそれぞれに適した役割を割り当てます。
結果、証拠、停止条件を決め、改善できるループにします。
講義を聞くだけではなく、自分の業務を構造にして、AIへの指示設計と小さなプロトタイプまで。教育プログラムは今後の提供に向けて検討・実証を進めます。
最初から答えが決まっていなくても構いません。いまの仕事を見ながら、どこまでAIに任せられるか、一緒に試します。