サロゲートモデルとAAC生成AIツールGPB　（AAC社GPB)の併用

はじめに

　　CAEで使われる手法にサロゲートモデル（代理モデル）がありま

　　す。CAEのモデルを作らずに、目的を果たす手法のようです。

 　　メリットもあるようですが、課題もあるようで、本頁ではこれらの

　　課題と当社生成ＡＩツールであるＧＰＢで補えるのかについて触

　　れてみたいと思います。

２０２５年１２月８日作成

サロゲートモデルとは？（ChatGPT5の回答）

　　サロゲートモデル（Surrogate Model）とは、複雑なシミュレーシ

 　　ョンや実験の代わりに、その振る舞いを近似して高速に結果

　　を予測するモデルのことです。
　　「代理モデル」「近似モデル」とも呼ばれます。

サロゲートモデルの課題は何か？（ChatGPT5の回答）

　１　サロゲートモデルは真の解析・実験データを代用するもの

• 　　　学習データが不足していると精度が出ない

• 　　　実験・CAEが高コストな場合、データ収集ですぐ壁に

　　　➡ 初期費用と労力がネック

• 　２　未知領域（外挿）では大きく外す可能性

• 　　　細かい物理挙動再現は苦手なことも

　　　➡ 誤った予測の影響が大きい

• 　３　特に深層学習ベースの場合

• 　　　「なぜこうなるのか」を説明できないと現場が使いづらい

　　　➡ 導入定着のハードルに

• 　４　データが更新されるとモデル再学習が必要

• 　　　使わないと劣化する

• 　　　属人化すると長期運用できない

　　　➡ PoCで止まりがち

• 　５　部門別データが分断（形式・粒度が違う）

• 　　　システム連携が難航

　　　➡ 全社展開まで辿り着かない

AAC社GPBによる課題解決方法は？（ChatGPT5の回答）