CAE Copilotでは、エンジニアはゼロからスクリプトを書く必要も、すべての操作をボタンクリックに分解する必要もありません。シミュレーションの目標を説明するだけで、システムが自然言語をレビュー可能なタスクステップに分解し、Abaqusを駆動してモデリング、材料付与、荷重、メッシュ、ソルバー、結果表示を完了します。
一、まずは効果を確認：3つのコア機能
コア機能1
自然言語命令を入力すると自動でモデリング
一言からAbaqus操作へ
ユーザーが完全なモデリング要件を一文で入力すると、システムが実行計画を生成し、その後Abaqusでパーツ、材料、断面、メッシュなどの操作を順次実行します。
一言まとめ：一言で実際のAbaqusモデルを生成。
命令例
長方形パーツRect-Testを作成（長さ、幅、高さはすべて10）。次にRect-Testにソリッド断面を作成し、材料Steel-Q235を割り当てる。材料が存在しない場合は弾性材料Steel-Q235を作成（弾性係数E=206000 MPa、ポアソン比ν=0.3、密度ρ=7.85e-9 tonne/mm³）。メッシュを生成し、グローバルシードサイズは1、要素タイプはC3D8Rを選択。
従来、このような標準的なモデリングフローは、手動でスクリプトを書くか、Abaqusでメニューを繰り返しクリックし、パラメータを入力し、オブジェクト名を確認する必要がありました。CAE Copilotの目標は、エンジニアの判断を代替することではなく、これらの反復的で規範的、かつ確認可能な操作をシステムに自動実行させることです。
システムはまず自然言語内のオブジェクト、材料、パラメータ、目標動作を理解し、タスクを安定したステップに分解し、優先的にカプセル化されたAbaqusツール関数を呼び出して実行します。これにより、大規模言語モデルが複雑な意図を理解する能力を保持しつつ、自由なスクリプト生成に伴う不安定性を低減します。
コア機能2
可視化効果：モデル、メッシュ、結果が直接確認可能
テキスト生成だけでなく、確認可能な結果を提供
幾何モデル、メッシュ効果、結果のコンター図やアニメーションフレームを直接表示でき、読者はシステムが出力する確認可能なCAEアセットを確認できます。
一言まとめ：モデル、メッシュ、結果を直接確認可能。
CAEソフトウェアにとって、「結果が見えるかどうか」は非常に重要です。CAE Copilotは自然言語をコードテキストに翻訳するだけでなく、タスクを実際のAbaqusモデル、メッシュ、ジョブ、結果ファイルに落とし込みます。
コア機能3
コンテキスト自動同期：LLMがAbaqusの状態を取得
LLMが現在のシミュレーション現場に基づいて操作を継続
Abaqusの現在のモデルツリー、アクティブオブジェクト、実行ログ、結果状態がシステムに同期され、ユーザーは現在のモデルに基づいて修正指示を出すことができます。
一言まとめ：LLMが現在のAbaqusセッション状態を取得可能。
多くのCAE自動化が失敗する理由は、大規模言語モデルが推論できないからではなく、現在のシミュレーション現場で何が起こっているかを知らないからです。現在のモデルにどのパーツがあるか？インスタンスの名前は？材料は既に作成されているか？ジョブは送信されたか？結果ファイルはどこにあるか？これらの情報が得られなければ、大規模言語モデルは推測に基づいてスクリプトを生成し続けるしかありません。
CAE Copilotは「コンテキスト同期」をコア機能の一つとしています。システムはモデルツリー、インターフェース状態、実行ログ、エラー情報、ジョブ状態、結果ファイルパスを同期し、その後の計画と修正が実際のAbaqusセッションに基づいて行われ、現場から切り離されたモデルを想像することなく実行できるようにします。
二、なぜCAE自動化にこのようなエージェントが必要か
CAEワークフローには矛盾があります。一方で、多くの操作は高度に反復的であり、自動化の価値があります。他方で、シミュレーションタスクはコンテキスト、オブジェクト名、座標方向、境界条件、実行フィードバックに大きく依存します。単なるスクリプトでは、実際のエンジニアリングシナリオの変化をカバーすることは困難です。
従来のAbaqusスクリプトは多くの自動化を実現できますが、使用者にはハードルがあります。エンジニアはAPIに精通し、スクリプトを保守し、エラーを処理し、常に現在のモデル状態を確認する必要があります。大規模言語モデルの登場により、自然言語を理解し、スクリプトを生成できるようになりましたが、実行制約とコンテキストフィードバックが不足していると、オブジェクト名の不一致、ステップのずれ、パラメータの欠落などの問題が発生しやすくなります。
核心的判断：CAE Copilotが選択したのは、「大規模言語モデルにすべてのコードを一度に書かせる」のではなく、大規模言語モデル、ツール関数ライブラリ、Abaqus実行環境、結果フィードバックを接続することです。大規模言語モデルは理解と計画を担当し、ツール関数は安定した実行を担当し、Abaqusは実際の計算を担当し、ログと結果は振り返りを担当します。
三、CAE Copilotとは
CAE Copilotは、Abaqusワークフロー向けのシミュレーションエージェントです。ユーザーが自然言語でタスクを記述することを可能にし、タスクの分解からシミュレーション実行までの複数の工程（モデリング、材料、断面、アセンブリ、荷重、境界条件、接触、メッシュ、ジョブ、結果表示）を自動で完了します。
その位置づけは、シミュレーションエンジニアを代替することではなく、エンジニアのそばで自動化アシスタントとなることです。反復的なフローを迅速化し、規範的な操作を安定化し、実行プロセスを明確に記録し、エンジニアがより多くのエネルギーを方案判断、パラメータ設計、結果分析に集中できるようにします。
典型的なフロー
四、どのように動作するか：スクリプト作成から制御可能な実行へ
1. マルチエージェント協調
複雑なシミュレーションタスクは、単一の大規模言語モデルに最初から最後まで任せるには適しません。CAE Copilotはマルチエージェント協調のアプローチを採用しています。ルーティングエージェントはユーザーリクエストが明確かどうか、明確化が必要かを判断します。計画エージェントは目標をモデリング、材料付与、荷重、メッシュ、ソルバーなどのステップに分解します。実行エージェントは各サブタスクでツールを呼び出し、コードを書き、フィードバックを観察し、失敗した場合は修正して再試行します。
この分解方法の利点は、各ステップがより短く、明確で、確認しやすいことです。一度に長いスクリプトを生成するよりも、ステップごとに実行することで問題の特定コストを大幅に削減できます。
2. ツール関数ライブラリ
エンジニアリング実装において、安定性は「賢く見えること」よりも重要です。CAE Copilotは一般的なAbaqus操作をツール関数としてカプセル化し、実行エージェントはこれらのツール関数を優先的に呼び出し、完全に自由にスクリプトを生成するわけではありません。これにより、大規模言語モデルの自然言語理解の柔軟性を活用しつつ、重要な操作をより安定した実行インターフェースに委ねることができます。
3. コンテキストエンジニアリング
コンテキストエンジニアリングは、このシステムが確実に動作するための鍵です。CAEタスクは孤立した指示ではなく、絶えず変化するシミュレーション現場で発生します。ユーザーは既にGUIでモデルを変更しているかもしれません。前の実行で新しいインスタンスが作成されたかもしれません。ジョブが実行中かもしれません。結果ファイルが既に生成されているかもしれません。
システムはこれらの情報をLLMに継続的に同期する必要があります。現在のモデルツリー、アクティブオブジェクト、作成済みのパーツ/インスタンス/セット/サーフェス、実行ログ、エラースタック、ジョブ状態、結果パスなどです。コンテキストが完全であればあるほど、計画は実際のモデルに近づき、自動修正も根拠を持ちます。
4. レビュー可能、実行可能、トレーサブル
CAE Copilotの目標は、説明不可能なブラックボックスを作ることではなく、エンジニアが確認できるフローを形成することです。実行前に計画があり、実行中にログがあり、実行後に結果があり、失敗時にはエラー情報と修正の軌跡があります。
これはエンジニアリングシナリオにとって非常に重要です。シミュレーションは「とりあえず動く」だけでは十分ではなく、システムが何をしたか、なぜそうしたか、結果ファイルはどこにあるか、エラー時にどのように再現するかを知る必要があります。
五、実測事例：モデリングから結果までの多様なタスクをカバー
以下に事例を選び、図と文章でCAE Copilotのモデリング、コード生成、メッシュ、解析ステップ、複数オブジェクトアセンブリなどのシナリオにおける実際のパフォーマンスを示します。
事例1：標準静解析フロー
この事例は最も典型的なAbaqus標準フローをカバーします。長方形ソリッドの作成、材料と断面の作成、アセンブリインスタンスの作成、静解析ステップの設定、底面固定、上面に圧力負荷、C3D8Rメッシュの生成、ジョブの送信。
示す価値：自然言語の要件から完全な標準シミュレーションクローズドループまで。
実行結果：モデリング、ソルバー、結果表示を成功裏に完了。
事例2：コード生成による異形パーツ
標準パラメータ化関数ライブラリは一般的な幾何形状をカバーできますが、エンジニアリングでは非標準の輪郭に遭遇することがよくあります。この事例では、五角星の外形を持つ3Dソリッドを作成し、材料Codegen-Steel、断面Codegen-Section、断面割り当てを完了するよう要求します。
示す価値：ツール関数ライブラリ＋コード生成の組み合わせで非標準幾何をカバー。
実行結果：異形パーツの作成に成功し、材料と断面設定を完了。
事例3：メッシュ再分割と要素タイプ比較
この事例では、円柱パーツMesh-Columnを作成し、まず粗いグローバルシードサイズとC3D8R要素でメッシュを生成し、その後現在のメッシュを削除し、より細かいシードサイズとC3D4要素に切り替えて再生成します。これは「既存オブジェクトに対する継続操作」の能力を示しています。システムは現在のパーツ、現在のメッシュ状態、その後の再分割目標を認識する必要があり、毎回ゼロから始めるわけではありません。
示す価値：連続修正、メッシュ削除、パラメータ更新、再生成をサポート。
実行結果：メッシュ再分割とモデル保存に成功。
事例4：熱解析ヒートシンク
システムはベースプレートと複数の均一フィンを作成し、Heat-Aluminum材料を作成し、熱連成解析ステップを設定し、温度-変位連成解析に適したC3D8RT要素でメッシュを生成する必要があります。
示す価値：コード生成による幾何、熱連成解析ステップ、専用要素設定をカバー。
実行結果：ヒートシンクのモデリング、メッシュ生成、モデル保存に成功。
六、能力の限界と推奨される使い方
現在より安定しているシナリオ
明確な数値を持つオブジェクトの作成、および名前付きエンティティに対する明確な操作。例えば、指定寸法のパーツ作成、指定パーツへの材料付与、指定サーフェスへの荷重負荷、指定要素タイプでのメッシュ生成。
より明確な記述が必要なシナリオ
複雑な空間アセンブリ、曖昧な位置関係の記述、一度に長すぎる複合タスク、高度に非標準な幾何や接触設定。
推奨される書き方
座標軸、方向、角度、数値をできるだけ明確に記述する。
複雑なタスクは複数ラウンドに分割し、各ラウンドで明確な動作セットのみを実行する。
重要なステップ（接触面、荷重方向、拘束位置など）は手動で確認する。
七、もたらす価値
シミュレーションエンジニアにとって： 反復的なモデリング、スクリプト作成、フロー操作の時間を削減し、標準フロー、バッチ試行、方案の反復をより迅速に実行できるようにする。
チームにとって： 一般的なシミュレーションフローを蓄積し、経験を個人のスクリプトや口頭説明から抽出し、再利用可能でトレーサブルな実行チェーンにする。
企業にとって： CAEインテリジェントプラットフォームの一部となり、一方で自然言語と知識ベースを接続し、他方でシミュレーションソフトウェア、関数ライブラリ、結果ファイル、フローテンプレートを接続する。
AIによるCAEの真の価値は、「大規模言語モデルがAbaqusスクリプトを書けるようにする」ことだけではありません。さらに重要なのは、自然言語理解、タスク計画、ツール実行、コンテキスト同期、結果フィードバックを制御可能なクローズドループに接続することです。CAE Copilotの方向性は、エンジニアがより自然な方法でシミュレーションソフトウェアを操作し、反復フローをより自動化し、実行プロセスをより透明にし、結果の振り返りをより容易にすることです。AIはシミュレーションの専門家を代替するのではなく、専門家のそばでエンジニアリング現場をより理解するアシスタントになることができます。
