ダンロップと富士通、タイヤ性能予測技術「AIサロゲートモデル」共同開発 AIがタイヤ構造解析時間を約90％削減、2027年4月の実用開始を目指す

ダンロップ（住友ゴム工業）と富士通が共同開発した、「AIサロゲートモデル」によるタイヤの構造解析イメージ

　ダンロップ（住友ゴム工業）と富士通は6月3日、タイヤの性能をAIによって高精度かつ短時間で予測する技術「AIサロゲートモデル」を共同開発し、実証実験においてその成果を確認したと発表した。

　実証実験では、タイヤが路面に接地した際の複雑な変形挙動を予測する解析時間が、従来の約45分から約5分へと大幅に短縮され、約90％の削減を達成。さらに、約60万要素（メッシュ）という大規模な解析を実現したという。

　両社が共同開発した「AIサロゲートモデル」には、富士通が開発を進める高性能かつ省電力性を追求したArmベースの次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」の動作を前提とした設計が取り入れられている。今後、2026年12月までに「FUJITSU-MONAKA」検証機での実証を開始し、さらなる推論速度・精度、および電力効率の最適化を目指して検証を重ねていく。

　そして、両社は「AIサロゲートモデル」技術をベースとした開発支援ツールの構築を進め、ダンロップにおいて2027年4月の実運用開始を目指すとしている。

これまでは膨大な計算時間を要していた多材料の複雑な有限要素法（FEM）解析を、AIサロゲートモデルによって高速に推論する

　現在、ものづくりの現場において、製品や構造物の挙動をシミュレーションして性能や安全性を評価するCAE（Computer Aided Engineering）解析は不可欠なものとなっている。

　しかし、タイヤ設計に用いられる有限要素法（FEM）解析をはじめとするシミュレーション技術は、製品の高性能化や複雑化に伴い、メッシュを細かくして精度を上げようとすると計算時間や開発コストが膨大になるというジレンマを抱えていた。また、解析作業には高度な専門知識が必要であり、熟練した技術者の確保も業界全体の大きな課題となっていた。

　ダンロップと富士通は、これまで蓄積されてきた膨大なCAE解析データと、富士通の先進的なAI技術を融合させることでこれらの課題をクリア。データドリブンなタイヤ開発を加速させることで、より安全性が高く環境性能に優れた高品質なタイヤを、スピーディーに市場へ供給できる体制を整えていく。