ポルシェ（Porsche）のAI活用事例（製造業／2025年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階部門導入

使用ツール強化学習（Reinforcement Learning）、FEMシミュレーション、Explainable AI

背景・課題

車両開発における衝突安全設計はFEMシミュレーションに依存し、1回の計算に最大72時間を要していた。物理試験の回数やコスト削減が課題であった。

強化学習エージェントを衝突構造設計に導入し、内燃機関の設計、EV駆動系の振動減衰、サイドスカートのクラッシュ構造開発にAIを展開。説明可能AIで解析結果の解釈性も確保。

衝突構造設計の計算量80%削減（従来72時間/回のシミュレーション大幅短縮）

必要計算量を80%削減。物理プロトタイプや衝突試験の回数削減に貢献。複数のパイロットプロジェクトで従来手法とAIの組み合わせの有効性を実証。

「タスクが複雑であるほどAIの活用ポテンシャルが高い」という知見を得た。AIは従来手法の代替ではなく補完として位置づけ、エンジニアの監視下で活用することが重要。