CAE解析は高精度な物理予測を可能にする一方で、モデル構築の難しさや計算時間の長さが、設計現場での十分な活用を妨げることがあります。これに対し、サロゲートモデルはCAE結果を近似的に再現することで、設計探索や最適化を高速に行うための有力な手法として注目されています。
　本セミナーでは、CAEとデータサイエンスの融合という観点から、サロゲートモデルの基礎、構築プロセス、企業現場での活用事例をわかりやすく解説します。構造解析、流体解析、および製品設計への応用事例を通して、回帰や分類だけでなく、応答曲線や応力場の予測への展開も紹介します。さらに、Pythonによる構築デモを交え、実務への導入の進め方を具体的に示します。なお、Pythonのサンプルコードも配布予定です。

1. なぜ今、サロゲートモデルが必要なのか
   1. CAEを取り巻く設計・開発現場の現状と課題
   2. CAEモデル構築・計算に要する専門性・時間の問題
   3. 設計探索・最適化が十分に行えない設計プロセス上の制約
   4. 開発期間短縮・多目的設計要求の高まりとデータ活用技術への期待
   5. CAEとデータサイエンスを融合する意義
   6. サロゲートモデルが有効な課題と適用上の限界
2. サロゲートモデル理解に必要なCAEとデータサイエンスの基礎
   1. CAEの基礎 (設計者視点)
      1. CAEとは何か – 実験との違いと役割
      2. 有限要素法 (FEM) による構造解析の考え方
      3. 流体解析 (CFD) による現象理解の考え方
      4. CAE結果をそのまま設計判断に用いる際の限界
   2. データサイエンスの基礎 (予測モデル視点)
      1. データサイエンスとは何か
      2. 教師あり学習による回帰・分類の基本
      3. 代表的な予測モデルの特徴と使い分け
         • 多項式近似
         • Gaussian Process
         • 決定木系
         • ニューラルネットワーク
      4. CAEデータと機械学習の相性
      5. 機械学習をCAE結果の予測モデルとして捉える考え方
3. サロゲートモデルの基礎と構築プロセス
   1. サロゲートモデルとは何か
   2. サロゲートモデルの位置づけと役割
   3. 用途に応じた代表的なアルゴリズムの選択
   4. CAEサロゲートモデル構築の全体フロー
   5. 設計変数・応答値の定義と学習データ設計
   6. 実験計画法とサンプリング戦略
   7. データの正規化と前処理の重要性
   8. 学習データと検証データの分割方法
   9. モデル学習と精度評価
   10. 過学習・外挿・汎化性能の注意点
   11. 実務運用における留意点と限界
4. 企業現場におけるサロゲートモデルの構築と活用事例
   1. 構造設計への適用事例 (空調圧縮機)
      1. 強度予測サロゲートモデルの構築方法
      2. 精度検証とCAE結果との比較
      3. 設計パラメータの重要度分析
      4. 効率的な学習データサンプリング戦略
   2. 流体解析への適用事例 (室内空気環境)
      1. 淀み分布予測サロゲートモデルの構築
      2. 快適性評価への活用方法
      3. 営業・提案ツールとしての応用可能性
   3. 製品設計への応用事例 (キーボードスイッチ用ドーム型ダイヤフラムの押し心地評価)
      1. 設計成立判定 (分類)
      2. 性能値予測 (回帰) 押し心地評価指標 (感覚的性能を数値化)
      3. 高次元出力予測への展開 (応答曲線・応力場)
      4. 設計探索・最適化への応用
5. Pythonによるサロゲートモデル構築デモ
   1. 放射線量率予測問題の背景と課題
   2. CAEシミュレーションデータの扱い方
   3. Pythonによるサロゲートモデル構築の基本手順
   4. ニューラルネットワークを用いたサロゲートモデル構築例
   5. Google Colaboratoryを用いた実演デモ