1. コンセプト：「設計は、すべてを自動化しない」

AI治具設計は、
治具設計業務を効率化・高度化するための
対話型AI設計システムです。

私たちは、最初から明確に考えています。

設計は100%自動化しない。

すべてを自動化しようとすると、
かえって失敗します。

重要なのは、
「どこを自動化し、どこを人が判断するか」

この設計判断こそが、
AI活用の本質です。

2. 技術の核：ナレッジエンジニアリングによる設計最適化

豊橋設計は、設計を熟知しているからこそ、

• AIに任せるべき部分
• 人がやるべき部分

を明確に切り分けることができます。

この考え方を支えているのが、
ナレッジエンジニアリングです。

設計の流れを分解し、

• 判断が明確な部分 → 自動化
• 判断が複雑な部分 → 人間が対応

という最適な構成を作り上げます。

3. 設計プロセス（治具設計の流れ）

AI治具設計は、実際の設計フローに沿って構築されています。

① 対象ワークの設定

まず、対象となるワークを定義します。

② クランプ・位置決めの決定

どこをクランプするか、
どこで位置決めするかは、設計の最重要ポイントです。

ここは仕様によってほぼ決まります。

4. 仕様入力（設計の起点）

設計の精度は、
最初の仕様で決まります。

AI治具設計では専用画面から、

• 重量条件
• 強度条件
• 使用環境
• 制約条件

などを入力します。

「正しい仕様」こそが、自動化の前提条件です。

5. AIによる提案と対話設計

仕様をもとに、AIが設計案を提案します。
例えば、

• シリンダーサイズの提案
• クランプ力の計算
• 構造の選定

設計者はそれを見ながら、
対話形式で修正・調整していきます。

6. 設計評価（計算・最適化）

AIは提案だけでなく、評価も行います。

• クランプ力の妥当性
• 強度の確認
• 重量のバランス

さらに将来的には、

• コスト
• 材料選定

まで含めた最適化が可能になります。

7. 自動作図（CAD連携）

設計が確定すると、
ワンクリックで自動作図が行われます。

• CAD APIと連携
• 3D・2D図面の自動生成

ただし、
完全自動化が困難な部分については
人による最終調整が可能です。

8. 段階的な自動化戦略

AI治具設計は、いきなりAIから始めません。

Step1：パラメトリック設計　CAD標準機能で自動化
Step2：プログラム化　VBA / C#による高度な自動化
Step3：AI導入　ルールを超えた柔軟な判断を実現

この段階を踏むことで、
確実に成果が出る自動化を実現します。

9. AIの強み：リアルタイムで進化する設計知識

従来のプログラムとの最大の違いは、知識をリアルタイムで追加できることです。

例えば：

• 新しいクランプ方式
• 新しい部品構成
• 特殊な設計ルール

これらをその場でAIに登録できます。
すると、同じようなケースで自動的に提案されるようになります。

10. 技術伝承（教育への活用）

AI治具設計は、
単なる効率化ツールではありません。

技術伝承の仕組みでもあります。
ベテランの設計知識を蓄積することで、

• 新入社員でも設計ができる
• 中堅レベルでも高度な提案が可能

になります。

11. まとめ：「設計者を置き換えるAIではない」

AI治具設計は、
設計者を置き換えるものではありません。
設計者の判断を支え、
設計品質を引き上げるものです。