🧠 概要：
概要
この記事は、技術士の二次試験に向けた予想問題とその模範解答を紹介しています。特に、生成AIや循環経済に基づく設計手法について焦点を当てており、様々な技術的課題や利点について述べています。また、建設業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）に関連する取り組みや必要なスキルについても言及されています。
要約（箇条書き）
- 令和7年の技術士二次試験に向けた予想問題を作成。
- 模範解答はChatGPTに依頼し、重要な部分は太字で強調。
- 生成AIによる設計支援の利点:
- CAD作成による効率化。
- シミュレーション解析の自動化。
- 課題:
- ブラックボックス化、成果物の信頼性。
- 知的財産に関する懸念。
- 倫理的・法的・社会的課題（ELSI）への配慮が必要。
- 循環経済に向けた設計手法:
- Design for DisassemblyやDesign for Recyclingの概念。
- 脱炭素や循環社会の実現に向けた企業の貢献。
- 予兆保全を目的とした技術:
- センサー技術の重要性。
- AIによるデータ分析による異常検知。
- 付加製造（AM）技術の現状と課題:
- 設計自由度の向上、部品の軽量化。
- 寸法精度や表面粗さの問題。
- 従来工法とのハイブリッド化の必要性。
この記事は、技術士として求められる知識やスキルを再認識させ、現代の技術トレンドに適応する重要性を強調しています。
以下の記事で、令和7年の予想問題を作ってもらいました。
今回は、その模範解答です。
作成は、ChatGPTにお願いしました。また、重要そうな部分は、独断と偏見で太字にしています。
Ⅱ-1-1
近年、生成AIを活用した機械設計の自動化が注目されている。設計支援の高度化による生産性向上や、熟練者の技能の形式知化を実現する手段として期待が高まっている。
利点として、まず設計デザイン・CAD作成における応用が挙げられる。生成AIにより、設計要件やコンセプトを入力するだけで3Dモデルが生成され、初期設計の効率化やアイデア創出が可能となる。また、AIによるシミュレーション結果の解析・レポート自動作成も有望であり、予兆保全や品質改善活動への貢献が期待されている。
一方で課題としては、AIによる設計や分析のプロセスがブラックボックス化しやすく、結果の根拠が不透明になる点が挙げられる。さらに、出力される成果物の正確性や信頼性、知的財産に関する課題も無視できない。
留意点として、AI技術の利用には倫理的・法的・社会的課題（ELSI）への配慮が不可欠である。特に設計支援においては、AIの判断に対する責任の所在や、生成物の偏り・バイアスにも注意が必要である。
今後は、匠の技能をデジタル化しAIで汎知化することや、目的を明確にしたAI活用により、熟練者の知見を継承しつつ持続的な価値創出を図ることが、技術者に求められる姿勢である。Ⅱ-1-2
循環経済（サーキュラーエコノミー）への貢献を目的とした機械製品の設計における、Design for Disassembly (解体容易性設計) 及び Design for Recycling (リサイクル容易性設計) について、提供されたソースにはこれらの設計概念、具体的な留意点、または関連する製品例の詳細に関する直接的な記述は含まれていません。 ソースでは、デジタルトランスフォーメーション（DX）やデータ連携を通じて、脱炭素や循環社会の実現といった社会的・環境的価値の創出が可能であることや、企業が循環経済への貢献を目指すこと、また、環境負荷の低減が目標とされることに言及されています。ブリヂストンの例では、モジュール化設計（BCMA）により、開発・生産工程の簡素化とコスト・環境負荷の低減につながると述べられています。産業データ連携も循環社会に貢献しうる手段の一つとして挙げられています。 これらの記述は循環経済への貢献という目標や関連技術を示唆していますが、解体容易性設計やリサイクル容易性設計の基本的な考え方や具体的な設計上の留意点を説明するものではありません。したがって、ソースに基づき、これらの設計原則に関する詳細な回答を提供することはできません。
Ⅱ-1-3
機械システムにおける予兆保全（Predictive Maintenance）を実現するためには、センサー技術とデータ分析技術（AI/MLなど）が重要となる。 機械設計の観点から重要となるセンサー技術として、設備の稼働データを収集するためのリモートセンシングや、リアル世界から高精度・安定的にデータを取得するための超微小量センサ、過酷環境用センサデバイスの開発・活用が挙げられる。これらのセンサーで多様な設備データ等を収集する。 データ分析技術では、収集したビッグデータ等をAIやMLで分析し、設備の異常検知や故障時期等の予兆・予防保全に活用する。特に、生成AIを用いた設備の運用や異常発生のシミュレーション・学習は、予兆保全の精度向上に寄与しうる。熟練者の経験や勘といった暗黙知のパターン化をデータ分析に応用することも考えられる。 システム設計上の考慮事項としては、多様な設備のデータを一元的に管理し活用できるプラットフォームの構築が重要である。また、工場システム全体のサイバー・フィジカル・セキュリティ対策をライフサイクル全体で講じ、早期認識と対処、維持・改善を継続すること、そしてDX推進と同様に、デジタル技術に対応できる人材育成や、部門横断的な関係者との連携、明確な最適化のビジョンと具体的な方法を定めて業務を進める必要がある。
Ⅱ-1-4
近年、金属や先進複合材料を用いた付加製造（AM）技術が実用段階に入り、設計の自由度向上や部品軽量化、在庫レス生産など新たな可能性をもたらしている。従来の除去加工や塑性加工と比較すると、AMは形状制約が少なく、複雑構造の一体製作が可能な点が大きな利点である。また、材料ロスの低減や短納期化にも寄与する。一方、課題としては、寸法精度や表面粗さが劣る傾向があり、後加工を要する点、材料特性のばらつき、造形方向による機械的性質の異方性などが挙げられる。さらに、製造条件が複雑かつ影響因子が多いため、品質の安定化に高度なプロセス管理が必要である。
設計段階では、トポロジー最適化や格子構造設計などAM特有の手法を取り入れ、造形方向やサポート構造の影響を考慮したモデル設計が求められる。製造段階では、造形パラメータの最適化、事前シミュレーションによる変形予測、焼結・熱処理などの後工程設計が重要である。
今後はAMの特性を活かしつつ、従来工法とのハイブリッド化や規格整備を進めることで、信頼性の高い製品実現を図ることが技術者の責務である。
ぜひ、参考にしてみてください。
こちらの文章をChatGPTに読み込ませ、要点を纏めてもらってもいいかと思います。
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