AIとFEMの融合: MBAの視点から

 本記事では、AIとこのブログでも取り上げてきたFEM（有限要素解析）の組み合わせについて記載していきたいと思います。この組み合わせは、エンジニアリングの世界に大きな成果をもたらすだけでなく、戦略的な意思決定にも大きな影響を与えているものと思います。

　・FEMの過去記事：CAE圧延

　・FEMの過去記事：CAE Impact

こちらのサイトでChatGPTを使用していくつか利点を挙げます。

 結論的には、AIとFEMの組み合わせは、組織にとっての競争力を高め、持続可能な成長を促進する鍵となり、将来的に、この分野はさらなる発展とイノベーションの可能性に満ちているといえるでしょう。

とはいうものの、筆者も実際に実務でFEMを利用しているのですが、AIとの結びつき（AIの定義は困難だが、機械学習、深層学習もそうだとして）は、あまり実感がありません。解析している分野にも依存するかもしれませんね。

なんとなくですが、かなりの情報量がなくては、この組み合わせの成果に値する結果を得られないのでは？とも考えます。

また、教育の問題。

FEMの習得もさることながら、解析対象の設計実務、AI自体の概要（機械学習、深層学習）、実験計画法と組み合わせるのであれば、その統計などなど・・・解析結果が有用でも、結果を導き出した背景を説明できる程度は把握していないと、折角の解析も説得力に欠けるものとなってしまいます。

・・・結局、ヒトの問題です（と考えるのが古いのか。。。）