2026年6月3日、DUNLOP（住友ゴム工業）と富士通は、AIを活用したタイヤ構造解析の所要時間を大幅に短縮する技術の実証実験に成功したと発表した。両社は共同でAIサロゲートモデルを開発し、タイヤの接地変形挙動予測に適用したところ、従来約45分かかっていたFEM（有限要素法）解析時間を約5分に短縮（約90％削減）でき、約60万要素規模の解析を高速に実現した。

　タイヤ設計分野では、高精細なCAE解析が性能や安全性評価のために重要視されているが、解析精度を高めるためには要素数を増やす必要があり、計算負荷と開発コストが増大する問題があった。加えて、専門人材の確保も課題となっていた。

　今回DUNLOPと富士通は、過去蓄積したFEM解析データとノウハウを活用し、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたAIサロゲートモデルを共同開発した。実証実験では、タイヤの路面接地時の接地形状、接地圧分布などの変形挙動について評価した。その結果、本技術による近似解析はFEM解析と比較し平均87.7％の精度で予測が可能となり、設計検討にかかるプロセスや意思決定のスピードアップ、コスト最適化効果が見込める。

　両社は今後も連携し、今回のAIサロゲートモデルを次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」上で動作するシステムに最適化し、2026年12月までに実証を開始する計画だ。推論速度や電力効率の強化も進め、専門知識を持たない設計者が利用可能な支援ツールとして開発を推進する。DUNLOPでは2027年4月の実運用開始を目指している。

　この取り組みは、DUNLOPが掲げる「R.I.S.E. 2035」の長期経営戦略の一環であり、より安全性・環境性能を高めた高品質タイヤの市場投入スピードを加速させる狙いもある。また富士通は、自動車産業他製造業への大規模FEM解析への横展開を想定し、AI推論プラットフォームなどの開発を並行して進め、開発効率化とカーボンニュートラル推進にも資する技術と位置付けている。

　両社は今後も共同開発の成果を継続的に発表し、タイヤ設計のDX化やモノづくり現場の課題解決に寄与することを目指している。

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