DX（デジタルトランスフォーメーション）
現在のAIの進歩には著しいものがあり、特にOpenAI社が公開したChatGptの公開によって急速な発展と普及をみせています。特にAIはテキストを扱う書類作成や文書の作成・校正などに威力を発揮します。
また、最近ではシステム開発の設計や、プログラムにもAIを使う流れが出てきています。AIを使ってシステム開発の上流工程からテストまでも一括して作成することができるアプリ（ツール）も開発され、続々と発表されてます。
この記事では、AI設計について詳しく説明します。
コンピュータの専門学校がプログラミング及び、コンピュータの基礎を学び、その後、日本電気の子会社で働きました。その後、いくつかの開発の仕事を経て,コンピュータの専門学校の講師兼担任を経験し、その後はフリーにてシステムエンジニアやプログラマーの開発の仕事を担当、そのかたわらプログラミングスクールや職業訓練所、企業の新人教育などを担当しました。 25年以上のシステムエンジニア、プログラマーの仕事の経験があります。
AIを活用した設計とは？
設計にも様々なものがありますが、コンピュータのシステム開発だけをとってみても、従来のシステムの開発における工程には、おおまかに言うと、要件定義・基本設計・詳細設計・プログラム開発・テストという流れがありました。
それぞれの工程に、手順・方法があり、その手順・方法に従って人間によって開発が進められていきます。
その手順や方法は、設計書の書き方などデータ化が可能です。特にプログラム開発やテストにおいては決まった手順が確立しています。
従って、AIによってその手順・方法を機械学習し、このようなシステム開発をしたいと指示すると、学習した手順・方法を使って人間がやるより正確に確実に設計を行います。
特にノーコードのプログラム開発や、自動テストはすでにかなりの精度で可能になっています。
他の設計にもAIを使用するAI設計が進んできています。
なぜ今、AIによる設計が注目されているのか？
AI技術の進化により、設計プロセスが効率化され、工程にかかる工数が削減されます。工数の削減は費用の減少（コストダウン）に繋がります。
また、従来の設計方法に比べ、AIは膨大なデータを分析し、最適解を短時間で導き出すことが可能であり、反復的なタスクを自動化することで、設計者はよりクリエイティブな作業に集中できるようになります。
さらに、AIを活用した設計はエラーの低減にも貢献します。これらの理由から、AIによる設計が現代のビジネス界でますます重要視されるようになっています。
AIが解決できる課題
システム設計においてAIは、さまざまな課題を解決することができます。
まず、膨大なデータの分析と最適化が挙げられます。
AIは高速に大量のデータを処理し、最適な設計パラメータを見出すことができます。
また、複雑な問題の解決も可能です。
AIは機械学習によってこれらの複雑な関係性を自動的に学習し、最適な解決策を導き出すことができます。
さらに、ユーザー体験の最適化も期待できます。AIは顧客の嗜好や行動パターンを分析し、個人に合わせたカスタマイズされた設計を提案することができます。
これにより、より満足度の高い製品やサービスを提供することが可能になります。
ただし、AIの判断の透明性や倫理面での課題にも留意する必要があります。AIの出力を人間が理解し、適切に監督することが重要です。
AIを活用した設計のメリット
AIを活用した設計のメリットは以下です。
- 設計期間を大幅に短縮できる
- 複雑な構成にも対応できる
- エラー防止により設計品質が向上する
- AIならでは提案や人では気付きにくい改善ができる
以下で詳しく説明していきます。
設計期間を大幅に短縮できる
システム設計においてAIを活用すると、設計期間を大幅に短縮することができます。
従来の設計プロセスでは、仕様の検討、設計、評価、改修といった工程を人間が手作業で行っていたため、多くの時間を要し、設計期間が長期化していました。
しかし、AIを使うことで、これらの工程を大幅に自動化することができます。
まず、膨大なデータから最適な設計パラメータを高速に抽出できます。次に、シミュレーションを高速に行い、設計の評価を迅速に行えます。さらに、設計の最適化も自動的に行えるため、改修の手間が大幅に削減されます。
これらの効果により、設計期間を従来の数分の1まで短縮することが可能になりました。新製品の市場投入スピードが飛躍的に向上し、競争力の強化につながります。
複雑な構成にも対応できる
システム設計においてAIを使うと、複雑な構成にも柔軟に対応できるようになります。
従来の設計手法では、システムの要素間の相互作用が複雑すぎて、最適な設計を見出すのが困難でした。
一方、AIは機械学習によって、複雑な要素間の関係性を自動的に学習することができます。大量のデータから、潜在的な相関関係や非線形な依存関係を見出し、最適な設計パラメータを導き出すことが可能です。
さらに、AIは設計の評価と最適化も自動的に行えます。シミュレーションを高速に実行し、性能指標を最大化するような設計を提案することができます。
エラー防止により設計品質が向上する
システム設計においてAIを使うと、エラー防止によって設計品質が大幅に向上します。
従来の設計プロセスでは、人間が仕様書を読み取り、手作業で設計を行っていたため、ヒューマンエラーが発生しやすいという課題がありました。
しかし、AIを活用すると、エラーの発生を大幅に抑制できます。AIは膨大なデータから設計ルールを学習し、設計プロセスの各段階でチェックを行うことができます。
さらに、AIは設計の最適化も自動的に行えるため、人間が手作業で行うよりも効率的に、高品質な設計を生み出すことができます。設計者の負荷を軽減しつつ、製品の品質を大幅に向上させることができるのです。
AIならではの提案や人では気付きにくい改善ができる
システム設計においてAIを活用すると、人間では気付きにくい革新的な提案や改善を行うことができます。
AIは機械学習によって大量のデータから新しい洞察を引き出すことができます。人間では考えつかないような斬新なアイデアや、微妙な要素間の相互作用を捉えた改善提案を行うことが可能なのです。
このように、AIには人間の創造性を補完し、イノベーションを生み出す力があります。AIと人間が協力して設計プロセスに取り組むことで、より付加価値の高い製品やサービスを生み出すことができるのです。
AIを活用した設計のデメリット
良いことばかりのようなAIを活用した設計ですが、もちろんデメリットもあります。以下の通りです。
- 完全自動化は難しい
- 専門知識が必要となる
- 倫理的な問題など、技術的な課題が残っている
以下でそれぞれについて詳しく説明していきます。
完全自動化は難しい
AIを活用した設計には大きな可能性がありますが、AIのみではすべての設計要件に対応しきれないという課題があります。
設計には人間の創造性や判断力が不可欠な部分も多数存在します。ユーザーニーズの把握や設計コンセプトの立案、倫理的な配慮など、AIだけでは対応が難しい要素があります。
さらに、AIの出力を完全に信頼することはできません。AIの判断の根拠を理解し、人間が適切に監督する必要があります。設計の最終的な決定は、人間が行うべきでしょう。
完全自動化を目指すのではなく、AIと人間が協力して設計プロセスに取り組むことが重要です。AIの長所を活かしつつ、人間の創造性や判断力を発揮できる環境を整備することが求められます。
AIを活用した設計には大きな可能性がありますが、AIのみではすべての要件に対応できません。人間の創造性と判断力を組み合わせることで、より高度な設計を実現できるはずです。
専門知識が必要となる
AIを活用した設計においては、依然として人間の専門知識が必要不可欠です。
AIは大量のデータから最適な設計パラメータを抽出したり、複雑な要素間の関係性を学習したりと、人間では対応が難しい部分を得意としています。しかし、AIの提案を適切に理解し活用するためには、設計分野の専門知識が不可欠です。
また、設計の最終的な決定は人間が行うべきであり、そのためにも設計分野の知識が必要となります。AIの提案を参考にしつつ、人間の創造性と判断力を発揮して、最適な設計を行うことが重要です。
このように、AIを活用した設計においても、人間の専門知識は依然として不可欠です。AIと人間が協力して設計プロセスに取り組むことで、より高度な設計を実現できるはずです。
倫理的な問題など、技術的な課題が残っている
AIを活用した設計には、倫理的な問題や技術的な課題も残されています。
学習データの偏りは、AIの出力に大きな影響を及ぼします。もし学習データに差別的な要素が含まれていれば、AIはそれを学習し、不適切な判断を下す可能性があります。このような倫理的な問題に対して、人間が適切な監視と修正を行う必要があります。
また、AIシステムの脆弱性は深刻な問題にもなりかねません。AIを活用した設計プロセスでは、大量のデータを扱うため、データ漏洩のリスクが高まります。
これらの技術的な課題に対しては、セキュリティ対策の強化や、AIの振る舞いの監視・検証など、様々な取り組みが必要とされます。AIと人間が協力して、倫理的な問題や技術的な課題に取り組むことが重要です。
AIを活用した設計と従来の設計方法との違い
AIを活用した設計と従来の設計方法との大きな違いは、設計プロセスの自動化と効率性の向上にあります。
これまでの設計では、人間の経験と知識に基づいて手作業で行われていましたが、AIの登場によって、データ分析や最適化など、多くの工程を自動化することができるようになりました。
その結果、設計の速度と品質が大幅に向上しつつあります。一方で、AIを適切に活用するためには、人間の専門知識が依然として必要不可欠であり、倫理的な問題や技術的な課題にも注意を払う必要があります。
以下では、AIを活用した設計と従来の設計方法の具体的な違いについて、設計手順と効率性の観点から詳しく見ていきます。
設計手順の違い
従来の設計手順は、人間が中心となって行っており、設計者が仕様を検討し、設計案を作成し、評価・改修を繰り返すというプロセスでした。この手順では、設計者の経験と知識が大きな影響を及ぼし、時間もかかるという課題があります。
一方、AIを活用した設計手順では、データ分析と最適化が大きな役割を果たします。まず、AIが膨大なデータから最適な設計パラメータを抽出します。次に、シミュレーションを高速に行い、性能の評価を自動的に行います。そして、最適化アルゴリズムによって、設計の改善も自動的に行われます。
このように、AIを活用することで、設計プロセスの多くの工程を自動化できるようになりました。人間は、AIの提案を理解し、適切に監督する役割に徹することができるのです。
ただし、ユーザーニーズの把握や設計コンセプトの立案など、人間の創造性と判断力が不可欠な部分もあります。AIと人間が協力して設計に取り組むことで、より高度な設計を実現できるはずです。
効率性の違い
従来の設計手法では、人間が手作業で行っていたため、設計期間が長期化し、効率が低かったのが課題でした。
一方、AIを活用した設計では、データ分析や最適化を高速に行えるため、設計期間を大幅に短縮することができます。
さらに、AIは人間では見落としがちな重要な要因を発見したり、革新的な提案を行ったりと、設計の質の向上にも貢献できます。人間の創造性を補完しながら、より付加価値の高い製品やサービスを生み出すことが可能になるのです。
ただし、AIの判断の透明性や倫理面での課題にも留意が必要です。人間が適切に監督し、AIと協力して設計プロセスに取り組むことが重要です。
AIを使ったデータベース設計の手順
データベースの設計は、システム全体の基盤となる重要な工程です。従来は人間が中心となって行っていましたが、近年ではAIを活用することで、より効率的で高度な設計が可能になってきています。
以下では、AIを活用したデータベース設計の具体的な手順について解説します。人間とAIが協力しながら、最適なデータベース設計を実現する方法を見ていきます。
問題定義と必要機能の洗い出し
データベース設計を行う前に、まずは人間が中心となって問題定義と必要機能の洗い出しを行います。どのようなデータを管理し、どのような機能が必要かを明確にする必要があります。
この段階では、人間の経験と知識が重要になります。利用者のニーズや、業務要件を十分に理解し、データベースに求められる具体的な機能や要件を洗い出していきます。
この分析結果がAIによるデータベース設計の基礎となるのです。
AIにデータベース設計を依頼
問題定義と必要機能の洗い出しが終わったら、次はAIツールを活用してデータベース設計を進めていきます。
AIツールは、収集したデータを分析し、最適なER図の作成やテーブル設計を提案してくれます。
人間は、この提案を参考にしながら、必要に応じて修正を加えていきます。AIの提案を確認し、さらなる改善点があれば指示を出すことで、最適なデータベース設計を目指すのです。
提示された設計案の評価・改善
AIによって提示された設計案を、人間が評価します。設計案の妥当性や、利用者ニーズとの整合性、パフォーマンス面での課題など、様々な観点から検討を行います。
必要に応じて、AIに更なる質問を行ったり、改善案を依頼したりすることで、設計案の精度を高めていきます。
AIを活用した設計の成功事例
近年、AIを活用した設計が様々な分野で実践されるようになってきました。人間の創造性と知見を補完しながら、設計プロセスの効率化や高度化を実現しているのです。
以下では、具体的な成功事例をいくつか紹介します。AIと人間が協力して取り組むことで、これまでにない革新的な設計成果を生み出している企業の取り組みを見ていきます。
【トヨタ】車両設計ツールをAIで作成
自動車大手のトヨタは、AIを活用した車両設計ツールの開発に成功しています。従来の設計プロセスでは、熟練設計者の経験と勘に頼る部分が大きかったのですが、AIを導入することで大幅な効率化を実現しました。
まず、膨大な過去の設計データを分析し、設計パターンを学習させたAIシステムを構築しました。このAIは、設計者の意図を理解し、最適な設計案を提案することができます。設計者はAIの提案を参考に、さらに改良を加えていきます。
この取り組みにより、設計期間の大幅な短縮や、より高度な設計の実現が可能になりました。AIと人間が協力して設計に取り組むことで、トヨタは競争力の強化につなげています。
【パナソニック】電気シェーバーのモーター設計にAIを活用
家電大手のパナソニックは、電気シェーバーのモーター設計にAIを活用しています。従来の設計では、熟練技術者の経験に頼る部分が大きかったのですが、AIを導入することで自動化と最適化を実現しました。
パナソニックは、過去の設計データや実験結果を基に、AIシステムを構築しました。このAIは、モーターの形状、材質、回転数などの設計パラメータを最適化し、高効率で静粛性の高いモーター設計を提案します。
設計者はAIの提案を参考に、さらなる改善を加えていきます。この協力作業により、開発期間の大幅な短縮と、従来の設計を大幅に上回る性能を持つモーターの実現が可能になりました。
【大林組】複数の建物デザインをAIがスケッチを基に提案
建設大手の大林組は、AIを活用した建物デザイン支援ツールを開発しています。AIの力を借りることで、より効率的で多様な提案が可能になりました。
大林組のツールでは、設計者が手書きのスケッチを入力すると、AIがそれを分析し、複数の建物デザイン案を提案します。
提案された案は、構造、コスト、環境性能などの観点から評価されます。設計者はこれらの提案を参考に、デザインの改善を重ねていきます。
この取り組みにより、設計期間の短縮や、ユニークなデザイン案の創出が可能になりました。AIと人間が協力して設計に取り組むことで、大林組は付加価値の高い建物を生み出すことができるのです。
おすすめのAIツールとサービス
AI設計(開発)ツールの比較表
| 項目 | Jitera | ChatGPT | Oracle Cloud AI | Azure AI |
| 主な機能 | アプリ開発自動化 | 対話型AI、テキスト生成 | データベースの自動開発など | クラウド・データベースの自動開発など |
| 対象ユーザー | 開発者、企業 | 開発者、一般ユーザー | 企業、データサイエンティスト | 企業、開発者 |
| 特徴 | コード生成、開発プロセスの効率化 | 多様な質問応答、自然言語処理 | 包括的なAIソリューション | クラウドベースのAIツール |
| 導入のしやすさ | 比較的容易 | 非常に容易 | 中程度 | 比較的容易 |
| スケーラビリティ | 高い | 高い | 高い | 高い |
| コスト | プランに依存 | プランに依存 | サービス利用に応じた課金 | サービス利用に応じた課金 |
| サポート | 技術サポートあり | サポートはあまりない | 充実したサポート体制 | Microsoftのサポート体制 |
| 統合の容易さ | Figmaとの統合が容易 | 他APIとの連携が容易 | Oracle製品との統合が容易 | Microsoft製品との統合が容易 |
Jitera
Jiteraは、設計から開発までをAIが自動化するワンストップのツールです。特に優れているのが、設計工程の自動化機能です。
Jiteraは、要件定義書やFigmaのデザインデータをインポートするだけで、自動的にER図やテーブル定義書、画面遷移図などの設計書を生成することができます。AIが要件やデザインを分析し、最適な設計案を提案してくれるのです。
設計者は、Jiteraの提案を確認しながら、必要に応じて修正を加えていくことができます。これにより、設計工程の大幅な効率化が実現できます。また、AIの知見を活用することで、より高度な設計を行うことも可能です。
Jiteraは、設計から開発まで一貫してAIがサポートしてくれるため、開発プロセス全体の生産性向上に貢献します。設計工程の自動化は、Jiteraの大きな特徴と言えるでしょう。
ChatGPT
ChatGPTは、自然言語処理の分野で高い性能を発揮するAIアシスタントです。このChatGPTを活用すれば、データベース設計の初期段階でも大きな効果が期待できます。
具体的には、ChatGPTに対して「データベース設計の要件定義」や「テーブル設計」などのプロンプトを入力すると、AIが自然言語で回答してくれます。
この提案をもとに、設計者は設計案の作成や改善を行うことができます。ChatGPTの回答を参考にしつつ、自身の経験と知識を活かして、より高度な設計を実現できるのです。
また、ChatGPTは対話形式で応答するため、設計者が疑問点を随時質問し、回答を得ることも可能です。このように、ChatGPTはデータベース設計の初期段階において、大変有効なツールと言えるでしょう。
Oracle Cloud AI
オラクルは、クラウドサービス「Oracle Cloud」の中にAIツールを統合しており、データベース設計の自動化に活用できます。
具体的な事例としては、ある金融機関がOracle Cloudのデータベースサービスを利用し、AIツールを活用した設計を行った例があります。
まず、AIツールを使ってデータの特性分析を行いました。データの量や種類、相関関係などを把握し、最適なデータベース設計につなげています。
次に、AIがER図の作成やテーブル定義を自動生成します。人間がこの提案を確認し、必要に応じて修正を加えることで、効率的な設計が実現できました。
さらに、AIはインデックスの最適化や、パーティショニングなどの高度な設計機能も提案してくれました。これにより、大規模なデータベースでも高いパフォーマンスを発揮できるよう設計することができたのです。
このようにOracle CloudのデータベースサービスとAIツールを組み合わせることで、開発者は迅速かつ高度なデータベース設計を実現できたのです。
Azure AI
Microsoftの クラウドサービス「Azure」には、AIを活用したデータベース設計ツールが用意されています。
Azureのデータベースサービス「Azure SQL Database」と連携して動作するこのツールは、AIが自動的にデータ分析やER図の作成、テーブル定義の提案を行ってくれます。
まず、ツールはデータの特性を分析し、最適なデータ型やインデックス設定を提案します。これにより、データの整合性や性能の向上を図ることができます。
次に、ツールはER図の自動生成機能を持っています。エンティティやリレーションシップを分析し、視覚的なER図を作成してくれます。設計者はこの図を確認しながら、必要に応じて修正を加えていきます。
さらに、正規化やパーティショニングなどの高度な設計提案も行ってくれます。AIの知見を活用することで、より最適化されたデータベース設計を実現できるのです。
Azureのデータベース設計ツールは、クラウド上で動作するため、場所を選ばずに利用できるのも特徴の一つです。AIの力を借りながら、効率的にデータベース設計を進めること
AIを活用した設計のまとめ
AIの進歩は、特にOpenAIのChatGPTの登場によって加速し、書類作成や校正、プログラム開発、各種の設計にも大きな影響を与えています。
AIはシステム開発にも適用されます。システム開発の各工程に適用され、特に自動テストやノーコードのプログラム作成が進化中です。
AIを使うことで設計の効率化やエラー防止が期待され、工数削減と品質向上が実現可能です。
しかし、AIの判断には人間の監督が必要で、専門知識や倫理的な問題への対応が求められます。
株式会社Jiteraでは、AIよってユースケース・詳細設計（データベース・API含む）・コード開発まで一気に開発するアプリJiteraを公開しています。アプリJiteraやAIによる設計についての質問やお問い合わせはこちらからお願いします。
