機械エンジニア · 業務ごと

要件とコンセプトを定める

要件は顧客、規格、部品が置かれる条件から来る。そしてトレードオフは、誰かが責任を負う判断である。NASA の生成設計の使い方では、ソフトウェアが何かを提案する前に、技術者がミッションの要件から始め、部品がどこで接続するかを定める。米国の予測は、機械エンジニアの雇用が2025年から2035年に11%増え、平均を大きく上回ると見ている。

予測が数えているのは職であって、コンセプトの仕事のどれだけをツールがいま担っているかではない。NASA の説明は一つの組織の利用である。

CAD のモデリングと生成設計

技術者が制約を定めると、いまやソフトウェアが形状を提案する。NASA は、生成設計が最短で一、二時間のうちに複雑な構造を作り、部品が最大で三分の二軽くなったと報告している。一方でそれを先駆けた技術者は、アルゴリズムは構造を薄くしすぎることがあるので人の目が要ると述べている。モデルはコンパイルの通る CAD のスクリプトも書けるが、コンパイルが通ったスクリプトは仕様を満たす部品ではない。

NASA の数字はこの手法を広めている技術者から出ている。ベンチマークが測るのはスクリプトが動くかどうかであって、部品が正しいかどうかではない。

シミュレーションと解析

モデルはシミュレーションソフトウェアを動かせるが、自力で正しい答えにたどり着くことはまれである。FEABench では、最良の戦略が商用のシミュレーションツールへの実行可能な呼び出しを88%の割合で生成したが、正解の10%以内に収まる有効な目標値を計算できた問題は、ほとんどなかった。モデルの設定は支援されつつあるが、その数字が正しいかどうかの判断は技術者に残る。

モデルの開発元による、少数の問題のベンチマークである。実際の製品での技術者の仕事は測っていない。

試作、試験、故障の調査

試験と診断は物理的な部品の上で行われ、その背後にある解析は図面と規則を読めるかどうかに依っている。実際の Formula SAE の規則と CAD をもとに作られたベンチマーク DesignQA では、マルチモーダルモデルは関連する規則を確実に取り出すこと、CAD の画像で部品を見分けること、技術図面を解析することに苦戦した。NASA の説明では、生成された部品も使う前に NASA 標準の検証ソフトウェアと手順で解析される。

このベンチマークは2024年時点のモデルを一つの競技会の規則で試したもので、著者には設計ソフトウェアの会社の人が含まれる。試験の仕事は測っていない。

安全、適合、署名

規則はこの仕事を人のもとに置き、さらに仕事を加えている。2027年1月14日から、EU は安全機能を担う自己進化型の機械学習の挙動をもつ安全部品と機械に第三者の適合性評価を経ることを求め、リスク評価はその挙動がどう進化するよう意図されているかを扱わなければならない。テキサス州では、州内で建設・使用される事業の図面と仕様書に免許保持者の印章がなければならない。

EU の規則が定めるのは機械がどう評価されるかであって、技術者のタスクが自動化されるかどうかではない。テキサス州では、会社自身が製造する製品を設計する技術者は免許を免除されている。

製造と設備の組み込み

ここでは自動化が仕事を増やす。米国の統計局は、製造工程がより複雑な自動化機械を取り入れるにつれて、それを既存のシステムに組み込む手助けをする機械エンジニアが必要になると見ている。

これは一国の予測が述べている理由であって、技術者がいまどれだけの組み込みの仕事をしているかの測定ではない。