M&T AI / Work Design

CAEを、生成AIで動かす。

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。

From intent to verified work
目的
Human intent
設計
Work design
AI + Tools
実行
Action
確認
Evidence
仕事を小さな要素に分け、関係をつなぎ、AI・人・ツールへ役割を割り当てる。個別のAI製品が変わっても、設計は残ります。
Work together

完成した答えではなく、
いま使える方法を一緒に。

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。

仕事から始める。

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。

小さく動かす。

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。

人が確かめる。

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。

From Operator to Supervisor

AIで増えるのは、同時実行数より
管理すべき仕事の数です。

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。

専門Skillを使う

個別作業は、その分野を理解したSkillやツールへ任せます。

監督Skillで束ねる

依存関係、優先度、完了条件、HOLD、再実行を管理します。

GUIで全体を見る

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。

Working examples

CAE・Web・業務自動化で
すでに試しています。

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。

WEBM&T実証

一晩で、USサイトから
日本語サイトへ。

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。

Source observationTranslationGitDraftQAHuman review
TEXT2WEB / LIVE EXAMPLE「このページを、もっと分かりやすく。」

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。

ENGINEERINGM&T実証

言葉から、解析へ。

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。

CubitSolverPostEvidence
WORKCo-design

言葉から、業務へ。

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。

DocumentsDataToolsHuman check
AI Results / Evidence

AIの成果を、
証拠と一緒に公開します。

「動いた」という画面だけではなく、実行ログ、Journal、解析ファイル、ハッシュ、数値の整合性まで確認した成果を公開します。M&Tで実装・検証した内容は、公式製品機能と区別して掲載します。

AI REPORT / CAEM&T実証・R2

Cubit × CalculiX
AI Execution Evidence R2

生成AIによる操作から、Cubitでの形状・All-Hexメッシュ、CalculiX解析、ポスト処理、結果の再照合までを一つの証拠チェーンとしてまとめた実行レポートです。スクリーンショットだけをAI操作の証拠とはせず、実行ログ、Journal、時刻、SHA-256、Solver成果物の連続性で確認しています。

1535 C3D8min Jacobian 0.56522 increments / 44 iterations45.0 kN balance81.0 MPa

評価範囲:ワークフロー実証。5 mm nominal mesh と1次完全積分C3D8による結果であり、曲げ剛性や孔縁応力のメッシュ収束・設計認証値を主張するものではありません。

VERIFIED EVIDENCE CHAIN AI instruction → Cubit → CalculiX → Post → Reconciliation

Journalと実行ログ、Solverの .sta / .cvg、メッシュ品質、反力整合、ポスト結果を別々に確認し、同じ解析系列として再照合しています。

PROVENANCESHA-256

「誰が動かしたか」と
「正しく動いたか」を分けて確認。

操作主体の証拠と解析結果の妥当性は別問題です。M&Tでは、操作ログ・生成物のハッシュと、解析側の反力・収束履歴・メッシュ品質を別々に検証してから公開します。

LogsJournalHashesSolver artifactsLimitations
Meta Design / Node & Edge

分ける。つなぐ。
任せる。確かめる。

「AIに何を聞くか」だけではなく、仕事そのものを設計する。下の要素をクリックすると、その役割を確認できます。PCでは右クリックでメタ情報も表示できます。

仕事をNodeとEdgeとして見るClick / Tap = Info ・ Right click = Meta
M&T VIEW / WORK MAPPING

入力と出力が1対1に近い仕事ほど、自動化へ移しやすい

これはM&Tの実務上の整理です。入力が決まれば出力がほぼ一意に決まり、途中の判断や観測が少ない変換・転記・定型処理は、AIや通常の自動化へ移しやすくなります。一方、問題設定、曖昧な状態の見分け、例外処理、結果の検証は、入力と出力だけでは決まらないため、人が設計・監督する役割が残ります。

Human role

AIが手を動かす。
人が、仕事を設計する。

作業をなくすことが目的ではありません。AIが速く手を動かせるようになるほど、人は「何を目指すか」「何を大事にするか」「一つを変えたとき、ほかに問題が出ていないか」を見る役割が大きくなります。

FROM EXECUTION TO DESIGN
01
目的を決める何を良くするのかを人が決める。
02
仕事を設計する分け方、つなぎ方、判断基準を作る。
03
AIとツールに任せる繰り返す実行を適切な担当へ渡す。
04
結果を確かめ、改善する証拠を見て、次の設計へ戻す。
Learn / Education

AIの使い方ではなく、
AIと仕事をするための設計を学ぶ。

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。

01 / DIVIDE

分ける。

仕事を目的、入力、処理、判断、出力に分けます。

02 / CONNECT

つなぐ。

順序、依存、情報の流れを関係として設計します。

03 / DELEGATE

任せる。

人、AI、専門ツールそれぞれに適した役割を割り当てます。

04 / VERIFY

確かめる。

結果、証拠、停止条件を決め、改善できるループにします。

自分の仕事を題材にする。

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。AI活用を含む教育・実証は、現在は個別相談で目的を確認し、必要な範囲を組み立てて対応します。

教育について相談する
Start small

「この仕事、AIでできる?」
から始めませんか。

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。

Technical Guide

CAE AIエージェントを、工程として理解する

生成AIで形状準備・メッシュ生成・解析・Post・品質確認をどこまで自動化できるか、実装単位で整理しています。

M&T VERIFIED CASE / FEA

生成AI × Cubit × CalculiXの公開検証ケース

実行しただけでなく、入力条件、細分化メッシュ、理論ベンチマークとの比較、再現データを公開しています。

AI + Text2Web

AIと一緒に、サイトを更新

このサイトは、ChatGPT・MCP・Text2Webを使って作成・更新しています。公開する内容はM&Tが確認しています。

しくみを見る