第5章：実践事例1──ものづくり・ハードウェア系の発明創出

​第5章：実践事例1──ものづくり・ハードウェア系の発明創出
1. 事例紹介：自動車部品メーカーでの活用
1-1. 部品設計における課題抽出から「壁打ち」によるアイデア展開
近年、自動車業界ではEV（電気自動車）の普及や先進運転支援システム（ADAS）の高度化が進むにつれ、車載部品にも多様な要求が突きつけられるようになっています。従来以上に軽量化や高耐久性、センサーとの統合、さらには環境負荷低減など、複数の要件を同時に満たす必要があるため、設計者にとっては膨大な選択肢や考慮すべきパラメータが存在します。
ある自動車部品メーカーでは、新しい制御ユニット（ECU）ケースの設計において、生成AIとの壁打ちを試験的に導入しました。この制御ユニットケースは、エンジンルーム付近に搭載され、高温多湿な環境下にさらされるため、強度と熱放散性、そして防塵・防水性能を確保する必要があります。また、コスト面での制約もあり、材料や成形方法の選択は慎重に行わなければなりません。
課題抽出の段階でのAI活用
まず設計チームは、課題の洗い出しを行うために、従来の方法（ブレインストーミングやベテラン設計者へのヒアリング）に加えて、生成AIとの対話を実施しました。具体的には、「これまでに同社が採用してきたケース材料の特徴」「競合他社の技術動向」「業界標準の規格や試験条件」などの情報を要約し、AIに入力。するとAIは、

• 耐衝撃性や熱抵抗の観点から、どんなポリマー合金が考えられるか
• 雨天や洗車時の水没リスクを低減するためのシーリング構造
• 最新の車載用IP規格（防水防塵）との関連情報

などを包括的にリスト化し、重要な論点が抜け漏れしないようにする支援をしてくれました。チームメンバーは、AIから提示された論点をベースに再度ディスカッションを行い、設計上の優先度や新規性を検討。例えば、「金属ケースより樹脂ケースが望ましいが、熱放散性能が課題」といった主要テーマが浮かび上がったのです。
「壁打ち」によるアイデアの拡張
次に、設計段階での具体的なアイデア出しにも生成AIを活用。AIに対して、

1. 「ケース形状の最適化」「リブ構造」「放熱フィンの配置」
2. 「樹脂材料への熱伝導パウダー混合の可能性」
3. 「高周波ノイズを遮蔽するためのメタライズ加工案」

といったキーワードを列挙し、「これらを総合的に考慮した最適案を複数提示してほしい」とプロンプトを与えました。するとAIは、

• 「シリコン系放熱材料を用いた多層樹脂構造でリブを縦横に配し、放熱フィンを外側に形成する」
• 「車両外部からの衝撃を考慮した衝撃吸収リブの追加」
• 「金属スプレーコーティングによるノイズ対策と防水ゴムパッキンの組み合わせ」

など、幾つかの具体案を箇条書きで提示。もちろん、全てがそのまま使えるわけではありませんが、チームは少しでも有望そうなアイデアをピックアップし、さらに細部を詰めるステップに進みました。
1-2. AIを用いた先行技術調査・競合他社製品分析の方法
設計チームは、先行技術や競合他社の製品を調査する工程でも生成AIを活用しました。特許データベースと連携しているシステム（まだ試験段階）を用い、以下のような手順で情報収集を行ったのです。

1. AIによるキーワード抽出
   • 自社の過去特許や社内文書から、関連しそうなキーワード（材料名、構造上の特徴、製造プロセスなど）をピックアップ。
   • AIに「このようなキーワードを含む競合他社の特許をリストアップして」「公開公報から要約を作って」と依頼する。
2. 英語文献・海外メーカーの調査
   • 欧米や中国メーカーの特許公報をAIが翻訳・要約してくれるため、言語の壁が低くなった。
   • 必要に応じて「興味深いクレームを詳しく説明して」と指示し、権利範囲や差別化点を確認。
3. 競合製品レビュー
   • 市販の部品カタログや製品レビューサイトなど公開情報をAIに要約・分析させる。
   • 「この競合部品の特長はどこか？」「消費者・整備工場の評判は？」といった質問にも、SNSやニュース記事の情報を絡めて回答してくれた。

こうして得られた先行技術・競合情報をもとに、自社の新しいケースがどんな価値を付加できるかを検討。たとえば「放熱性と軽量性を両立した構造は競合他社には少ない」など、差別化の仮説をより明確にできたのです。
1-3. アイデアが具現化するまでのプロセス
初期段階のアイデア抽出と先行技術調査を経て、チームは試作・評価→改善のサイクルに入ります。ここでも生成AIを「壁打ち」相手に使う場面があったといいます。

• 試作の反応確認
  初期試作の評価データ（強度試験結果、熱伝導率、振動試験結果など）をAIに概略説明し、「これらの値を改善するにはどのパラメータを見直すべきか？」と尋ねる。
  AIは「リブの厚みを増やす」「熱伝導材を異なる粒径で混合する」など、教科書的な回答も多い一方、論文などから抽出したらしい実験例を示唆することもあった。
• 改良アイデアの展開
  たとえば「メタライズ加工の方法を変更してコストを抑えるには？」と質問すると、AIは「金属真空蒸着ではなくスパッタリング方式を比較検討する」「導電性塗料を使用する」など、複数の代替案を提示。いずれも社内の専門家が前提知識を持っており、後から再検討がしやすかったそうです。
• 特許出願に向けた検討
  最終的に、ケースの構造や製造プロセスなど複数の技術要素が組み合わさった新提案が生まれ、チームは特許出願を検討。第4章で紹介した手法を用いて先行技術調査を追加で行い、AIに要約や比較表の作成を依頼し、発明の新規性と進歩性を確認したという。
  その際に「この構造は競合他社特許のクレームと衝突しないか？」といった問いかけもAIに投げ、AIの返答を元に担当者が特許明細書のドラフトを修正するなど、最終的な“壁打ち” が続けられました。

この自動車部品メーカーのケースは、まだ大々的な全社導入ではなくパイロットプロジェクトでしたが、開発スピードの向上と情報の見落とし防止に一定の効果があったと報告されています。一方で、「AIの回答が“それらしく”書かれていても根拠が不十分な場合がある」「最新情報を持っていないことがある」などの注意点も再認識されたとのことです。


2. 事例紹介：医療機器スタートアップ
2-1. 利用者視点・規制要件の洗い出しをAIでサポート
医療機器の開発では、安全性や効果に関する厳格な規制要件（医療機器製造販売認証、FDA承認など）を満たす必要があり、加えて患者・医療従事者の利用者視点が非常に重要となります。ある医療機器スタートアップが、在宅医療向けの簡易検査デバイスの開発において、生成AIを活用した事例は、こうした「規制＋利用者視点」を共に検討する場面でAIが役立った好例です。
規制要件のリストアップ
まず最初に、スタートアップのチームはAIを使って各国の医療機器関連規制の要点を洗い出しました。具体的には、

• 「FDA（米国食品医薬品局）のクラス分類と承認プロセス」
• 「欧州CEマーク取得のためのMDR（Medical Device Regulation）の要件」
• 「日本のPMDA（医薬品医療機器総合機構）の審査手順」

などについて、AIに質問しながら情報を要約させ、比較表を作成。もちろん正確性の検証は法務やコンサルタントが行いましたが、最初の大まかな理解と、どこに注意を向けるべきかの把握には非常に役立ったそうです。
利用者視点での要求事項整理
在宅医療を想定するなら、利用者は高齢者や持病を抱えている方、あるいは医療従事者に頼らず自己管理をするケースも考えられます。開発チームはAIに対し、「あなたは在宅医療デバイスの利用者です」とロールプレイさせ、

1. 使いやすさ（UI/UX）
2. 安全性（誤操作の防止、清潔維持のしやすさ）
3. 初期コスト・維持コスト

などを重視する観点でフィードバックを求めました。すると、「軽量かつ操作ボタンを大きく」「誤操作を防ぐための音声ガイダンス」「電源の入れ忘れ通知機能」などが候補に挙がり、チーム内で議論が活性化。実際にどこまで実装するかは別として、発散的にアイデアを洗い出す段階でAIが有効だったとのことです。
2-2. 様々な形状や材料のアイデアを連続生成→試作→フィードバックの高速サイクル
医療機器の筐体やセンサー配置などを設計する際、形状や材料の選択肢は実に多岐にわたります。チームは短期間でプロトタイプを複数作り、利用者モニターに試してもらう「アジャイル開発」を目指していましたが、それでも従来の方法だと設計案の検討とCADの作成、試作依頼に時間がかかる課題がありました。
連続生成のアプローチ
そこで、生成AIを「形状や設計要件の壁打ち」に活用。たとえば、AIに対し「現在のプロトタイプは握りやすさを優先して丸みを帯びているが、持ちづらいという意見もある。どう改良するか？」と尋ねれば、

• 「握力の弱い方でも使いやすいエルゴノミクス形状の例」
• 「片手操作を前提としたボタン配置」
• 「ラバーコーティングによる滑り止め」

などの提案が短時間で返ってきます。もちろん、AIの提案がCADデータとして直接活かせるわけではありませんが、複数の案を一度にチェックして要点をまとめる作業をAIが助けてくれるため、設計担当者は発想の幅を広げつつ効率的に絞り込みを行いました。
材料選定の検討
医療機器の場合、安全基準や滅菌処理への適性、生体適合性など、材料に対する要件が厳格です。AIに対して「医療機器に使えるプラスチック素材の一覧」「熱に弱い素材の滅菌方法」「FDAが推奨するクリーンルームの規格」などを質問し、初期リサーチを加速。特に英語論文の要約機能や海外サイトでの材料データの抽出は、スタートアップの少人数チームにとって助けになったといいます。
2-3. 特許出願に向けた要点
在宅医療向けデバイスという新規性の高い分野ゆえ、特許出願にも積極的に取り組むべきという判断に至ったスタートアップは、第4章で述べた発明創出プロセスを参照し、生成AIとのやり取りを続けました。

• 先行技術調査
  • AIに「在宅医療デバイス」「簡易検査装置」「使用者個人が自己管理する医療機器」といったキーワードを入れて海外特許をざっと洗い出し。
  • 重度医療機器、病院向けの大型機器、ウェアラブルなど関連分野へも視野を拡大し、研究者がチェックする文献を効率的に絞り込みました。
• 発明の要旨のまとめ
  • 「検査項目の自動判定」「簡易操作UI」「安全管理機能（誤操作アラームなど）」など複数のアイデアを組み合わせ、独自性を明確化。
  • AIに対し「これらの組み合わせで新規性を主張するなら、どのように要約すべきか？」と尋ねたところ、比較的的確な下書き案が得られたとのこと。
  • ただし、法的な表現やクレーム構成は弁理士・知財担当と連携しつつ最終調整。
• 規制との整合性
  • 特許出願の段階では、必ずしも製品が規制要件を完全に満たしている必要はないが、将来的に承認申請を行うために見通しが必要。AIから得た規制情報のうち、法的に曖昧な部分は専門家に再確認するなど、二重チェックを行った。

この事例では、医療機器という高い規制要求を伴う分野でも生成AIがアイデア創出と情報収集の負荷軽減に貢献し、特許化の道筋を具体化できたことがポイントです。ただし、あくまでも最終判断や法的な整合性のチェックは人間が行うという前提が徹底されていました。
 
3. ハードウェア開発特有の注意点
3-1. 安全性・規格・物理的制約など、AIが捉えにくい部分をどう補完するか
ハードウェア開発では、ソフトウェア開発以上に物理的な制約や安全規格への適合が欠かせません。これは自動車部品でも医療機器でも共通する要件と言えます。生成AIにとって、以下のような点は苦手領域となる場合があります。

1. 物理法則や構造解析の再現
   • AIはテキスト情報をもとに回答を生成するため、「応力解析」「熱解析」「流体力学的シミュレーション」などを厳密に行うことはできません。
   • あくまで過去の文献や理論の知識を引っ張り出してきて、それらしい回答をするにとどまります。実際のシミュレーション結果とのギャップに注意が必要です。
2. 各種安全規格の細部理解
   • 車載ISO規格やUL認証、医療機器のISO 13485、IEC 60601シリーズなど、膨大な規格要件は複雑で文章量も膨大です。AIがそれら全てを正確に参照しているとは限らず、誤解や抜け漏れが生じる可能性があります。
3. エッジケースや不具合のシナリオ
   • ハードウェアでは、振動・衝撃・高温多湿・電磁ノイズなど多様な環境要因が発生し得ます。AIがあらゆるエッジケースを網羅して提案するのは困難です。

こうした領域での「壁打ち」は、AIの回答をそのまま採用するのではなく、専門家やシミュレーションツールで必ず検証するという姿勢が不可欠となります。むしろ、AIが「こういう環境要因もあるのでは？」と示唆してくれれば万々歳ですが、想定を大きく外したり、根拠不明なアイデアを提示されることもあるため、人間のエンジニアリング判断が最終的に求められるのです。
3-2. ノイズの多いデータや専門的な実験条件を説明する際のプロンプト設計
ハードウェア開発においては、プロトタイプの実験データや各種測定結果が大量に発生します。これらはノイズが多かったり、実験条件が複雑だったりして、テキストで説明しきれない部分が多いのが現実です。しかし、生成AIに有用なフィードバックを得るためにはどのような実験条件だったのか、どんな測定手法を用いたのかをある程度テキストとして伝える必要があります。
実験条件の整理と「プロンプト設計」

• 整理の手順
  1. 実験目的・測定項目・使用機器・環境条件（温度、湿度、振動条件など）を箇条書きにする。
  2. 得られた結果の概要（平均値、ばらつき、想定外の現象が起きたかどうか）をまとめる。
  3. AIに対し、「これらの結果を踏まえて改善案を提案してほしい」「異なる実験手法は考えられるか？」と質問する。
• 注意点
  • ノイズや外れ値が目立つ場合、AIの回答は根拠薄弱な推測に陥りがち。
  • AIは数字をそのまま解釈して回答するが、統計的裏付けや回帰分析などの厳密な処理は得意ではない。専門ツールの利用と併用すべき。
  • 実験条件が不十分だったり曖昧だったりすると、AIの回答もやはり曖昧になる。

一方で、プロトタイプの評価結果をAIに要約させることは、チーム内で情報共有する際に役立ちます。担当者が長文の実験レポートを書くより、AIに箇条書きのダイジェストを作成させ、それを修正していくほうが効率的な場合もあります。さらに、「次に試すべきパラメータは何か？」と尋ねれば、それらしい候補を返してくれるため、壁打ちの一端として活用できるでしょう。
 
まとめと次章へのブリッジ
本章では、ハードウェア系の開発現場で生成AIをどのように使い、発明や製品のアイデア創出を加速させるかを具体的に見てきました。

• 自動車部品メーカーの事例
  • 車載用ECUケースの設計プロセスで、課題抽出や先行技術調査、アイデア出しをAIと共同で行い、競合分析や試作→改良の「壁打ち」に活用。
  • 新たな材料・構造提案のヒントを得つつ、最終的には特許出願を目指す流れを構築。
• 医療機器スタートアップの事例
  • 在宅医療向けの検査デバイスにおいて、規制要件や利用者視点の整理、形状・材料の多角的検討をAIがサポート。
  • 特許出願に向けた先行技術調査や発明要旨のドラフトにも生成AIを活用し、少人数チームでも効率よくプロジェクトを進めた。

これらの事例から読み取れる共通のポイントは、発明・開発の初期段階でAIを「壁打ちパートナー」に据え、検討漏れやヒント不足を補うことで、短期間に多くのアイデアを試せるという点です。特に製品形状や材料選定など膨大な選択肢がある場合、AIが即時に提案を返してくれるメリットは大きいといえます。
一方で、ハードウェア特有の安全規格や物理的制約、実験データのノイズといった課題には、AIだけに頼らず人間の専門家が必ず補完し、最終判断を行う必要があります。AIはあくまでテキストベースで知見を繋ぎ合わせるため、数値シミュレーションや厳格な法規対応を完全に代行することはできません。
次章以降では、ソフトウェア・ITサービス系の発明創出における具体的な事例を取り上げ、生成AIをどのように活用しているのかを掘り下げます。ハードウェアとは異なる観点でのリスクや留意点が現れる一方、ソフトウェア開発ならではのスピード感との相性の良さも期待できます。ハードウェア領域でも、ソフトウェア系のアイデア創出法が参考になる部分があるかもしれませんので、引き続きご覧いただければ幸いです。