CAEとは

製造現場においてCAEの適用範囲は広く、市場の中で最も利用が進んでいるのが構造解析でしょう。
構造解析は、部品や製品の形状に強く依存する解析であり、外部から力を加えたときに内部の応力分布を可視化し、どのように変形していくかを数値的に捉えることができます。
次に需要が大きいのが流体解析です。主に、空気や水といった流体の流れをシミュレーションすることで、例えば飛行機や自動車の空気抵抗などを可視化できるものです。加えて、熱解析は加熱や冷却に伴う温度変化や熱伝導の挙動を再現し、材料内部の温度分布や熱膨張の影響を確認するのに用いられます。さらに、誘導加熱や電磁成形といった電磁現象を扱うCAEもあり、複雑な物理現象の解明に寄与しています。

そして、構造・流体・熱・電磁など、異なる物理現象が相互に影響し合う状況を同時に、あるいは順次的に計算する「連成解析」にも注目が集まっています。例えば、焼入れ工程で生じた残留応力が、その後の切削加工での変形挙動に影響するケースや、プレス成形で蓄積したひずみが、後工程の熱処理における寸法精度を左右するケースなど、工程をまたいだ因果関係を数値的に再現できます。
CAEはこのように、構造・流体・熱などの個別解析を目的に応じて使い分け、さらに連成解析も取り入れることで、製品設計や製造プロセスの課題を事前に検証できる手段となっています。

新しい加工法へのチャレンジを成功に導く

CAEが製造現場にもたらした最大の視点は、「いかにものを作らずして、ものを作るか」 という発想です。実機による試作を繰り返さなくても、CAEを活用することで仮想空間の中で形状や加工プロセスを再現・可視化できるのです。
特に、これまで製作したことのない形状や新規部品の開発では、CAEが大きな力を発揮するでしょう。未知の領域に挑むとき、依頼者にとっても製造側にとっても「この形状はどうなるのか？」を事前に確認できることが、何よりの安心材料となるからです。

例えば、新しいプロジェクトで解析結果を共有することで、実機による試作品が手元になくても、依頼者と製造側が同じイメージを共有しながら議論できます。「この部分のR形状はもっと大きくとった方がいい」「この条件なら量産化できそうだ」──CAEで可視化されたシミュレーション結果は、こうした合意形成のための共通の拠り所となります。

経験や勘に頼るのではなく、数値と可視化データに基づいて進められるプロジェクト運営。CAEは、新しい加工法に挑む際の不安を和らげ、挑戦の一歩を後押しする不可欠なツールなのです。

CAE解析を支えるハードウェア要件―CPUとメモリ

CAEの計算時間はソフトのアルゴリズムだけでなく、搭載するPCのハードウェア性能にも大きく左右されます。まず重要なのはCPUです。計算速度は基本的にクロック数に依存しますが、同じクロック数でも新しい世代のCPUであれば演算効率が高まり、結果的に処理が速くなります。特に大規模な解析を行う場合は、最新世代のIntelやAMD製の高性能CPUを搭載することが望ましいでしょう。
メモリ（RAM）も重要です。一般的な20万～30万要素規模のメッシュであればメモリの影響は限定的ですが、100万～200万要素といった大規模解析になると話は変わります。実際にCAEソフト「DEFORM」を用いた検証では、100万要素を超える大規模解析では、メモリを多く搭載した環境の方が明らかに計算時間が短縮できるという結果が得られました。つまり、大規模解析を見据えるなら、余裕を持ったメモリ搭載が不可欠なのです。

※「よくある質問」ページ内の「ハードウェア・計算環境」カテゴリに、準備が必要なPCのスペックや対応OSについての説明があります。
よくある質問ページはこちらより

実機との一致を高めるアプローチ―入力条件と形状再現

CAEシミュレーションを活用する上で、多くの現場が直面する課題が「実機との一致率」です。解析結果が実際の試作トライや量産条件から外れてしまえば、検討の精度が揺らぎ、設計や製造現場での信頼性も下がってしまいます。だからこそ、いかに実機の挙動に近づけられるかが、CAEを武器にできるかどうかの分岐点になります。
そのためには、入力条件を徹底的に実機に近づけることが重要です。例えば「荷重」を再現するなら、荷重そのものだけでなく、それに関わる「材料データ」「摩擦係数」「金型寸法」といった要素を正確に揃える必要があります。

さらに塑性加工の形状再現では、条件の一致に加えてメッシュ解像度（要素サイズ）の精度が不可欠です。解析モデルを細かく分割し、曲面やエッジ形状を忠実に表現することで、実際の製品形状との一致度を大きく高められます。そのためには、形状寸法の測定精度を上げ、微妙な寸法差や残留応力の影響までモデルに反映させる工夫が欠かせません。
つまり、実機の情報をどれだけ細かく正確にシミュレーションへ盛り込めるかが、一致率を左右する決定的な要素となるのです。

さらに近年のDEFORMでは、ポスト処理機能自体も進化しています。解析結果の確認にとどまらず、CADのように寸法を直接測定したり、表示レイアウトや注記をパワーポイント感覚で編集できるなど、現場ユーザーが“そのまま使える”工夫が随所に盛り込まれています。自動レポート作成機能も搭載されており、解析から報告資料までを短時間で一気通貫できる点は、大幅な業務効率化につながります。

DEFORMは対象を鍛造・切削・熱処理などの製造分野に絞り込んでいるため、ポスト処理の表示項目やGUIも、その分野に最適化されています。結果、実務に直結するアウトプットを得やすい設計思想が、多くのユーザーに支持されている要因と言えます。

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DOE（実験計画法）による最適化が導く“解決アプローチ”

DEFORMのようなCAEソフトの中には、DOE（実験計画法）といった現場の効率化を手助けする機能も備わっています。これは従来、経験や勘に依存していた設計標準の構築を、数値に基づいて合理的に進められる手法です。

例えば金型設計における標準化を定めるケースを考えてみましょう。依頼者から「この部品を作ってほしい」という図面が提示されると、鍛造で成形すべき範囲や機械加工で仕上げる範囲を議論します。最終形状を得るために「切削工程ではこの角度を確保しておく」「その前の鍛造工程ではこの寸法まで圧縮しておく」といったように、工程ごとに条件を定めていくことで、再現性と効率性を高める──これが「設計標準」です。
ここにCAEによるDOEを取り入れることで、設計標準の構築はさらに効率的になります。具体的には、数値的に最適範囲を示し、影響の少ないパラメータを切り捨て、設計標準を整理・見直すといったプロセスを通じ、条件設定の幅が広い場合や多工程が絡む複雑な現象において、最適な「解」を導くことができます。
こうしてDOE（実験計画法）は、従来は暗黙知として積み重ねられてきた知見を科学的に体系化し、より合理的で再現性の高いものづくりへと導くアプローチとなります。

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CAEは便利なツールですが、最終的な成果は“使い手の腕”に大きく左右されます。操作スキルや解析ノウハウによって、同じモデルでも計算時間や精度、結果の信頼性が大きく変わります。熟練度が高いほど短時間で質の高い解析を行え、問題解決の幅も広がります。
この点に対して、DEFORMを提供する㈱ヤマナカゴーキンは、徹底した教育・サポート体制を築いています。単なる座学ではなく、実際にユーザーが自社の製品形状やモデルデータを用いて操作を体験できる“体験型トレーニング”を重視。ユーザー自身の課題を題材にすることで、学んだ知識をそのまま実務へ直結させることにこだわります。
さらに、カリキュラムはユーザーの役割に応じて柔軟に設計可能です。現場で操作を担うエンジニアには、基本概念から操作方法までを網羅的に習得できるプログラムを提供。一方で、管理者や上長に対しては、操作ではなく、結果の読み取りや判断に特化した「ポスト」中心のカリキュラムを用意するなど、階層ごとのニーズに対応しています。

このように、㈱ヤマナカゴーキンのサポートは「単なるツールの使い方講習」にとどまらず、ユーザーが自社の現場課題に直結する形でスキルを高められる点に強みがあります。

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CAE市場には、工程ごとに特化した専用ソフトが数多く存在します。例えば、熱処理専用のCAE、切削専用のCAEといったように、それぞれの役割に応じて活用されてきました。しかし、実際の製造現場では、鍛造から切削、熱処理へと複数の工程が連なります。そのたびにソフトを切り替え、データを変換してつなぎ合わせる作業は、手間もリスクも増やしてしまいます。
CAEソフト「DEFORM」は、こうした課題を解消する「一本で完結するCAE」として設計されています。鍛造成形から切削、さらには熱処理までを一貫して解析できるため、工程間の履歴や影響をそのまま次工程へ引き継ぎ、現実に近いシナリオを再現できます。

近年注目されるマテリアルインフォマティックス（MI）にも、DEFORMは意識を向けています。材料のミクロ組織変化や残留応力の蓄積・解放といった現象を数値化し、製品全体の変形予測まで踏み込めるのは、材料科学に根ざしたCAE「DEFORM」ならではの特徴です。切削時の局所加熱による焼き入れ現象や、動的再結晶による結晶粒径の変化を可視化できる点も、現場での高精度な意思決定を後押しします。
つまり、DEFORMは単なる解析ツールではなく、塑性加工を中心として複数工程を「つなげて解く」ことに強みを持つCAEです。これこそが、他の専用CAEソフトとは一線を画す独自の価値であり、ものづくり現場にとっての最適な選択肢となる理由です。

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