NAFEMSアメリカズ会議 2026

データから意思決定へ：インテリジェントなエンジニアリングシミュレーションの実現

Open iT ミズーリ州セントチャールズで開催される「NAFEMS Americas Conference 2026」に参加します。ハインリッヒ・バルテルス氏は、F1のような制約条件から得た知見をもとに、シミュレーションの利用データが、組織にとってROIの定量化、限られたリソースの配分、そしてより適切なエンジニアリング上の意思決定にどのように役立つかを解説します。

2026年5月27日～29日

セント・チャールズ・コンベンションセンター

米国ミズーリ州セントチャールズ

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スピーチセッション

利用データを用いたシミュレーションのROIの定量化：F1式の制約条件から得られた教訓

本セッションでは、シミュレーションの利用データが、制約のある環境下において、組織がより適切な技術的判断を下し、リソース配分を改善し、シミュレーションのROIを最大化するのにどのように役立つかについて探ります。

セッション：セッション 5 | システムモデリングとシミュレーション

発表者：ハインリヒ ・バルテルス — 戦略アドバイザー（コストエンジニアリングおよびプログラム最適化担当）

2026年5月29日（金）

午前10:00

102号室

米国ミズーリ州セントチャールズ
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イベントの前にハインリヒと連絡を取ったり、NAFEMS Americas 2026で彼に会ったりしましょう。

ハインリヒ・バルテルス

コストエンジニアリング・プログラム最適化担当ディレクター

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発表・執筆：

Open iT, Inc.
ハインリヒ・バルテルス

要旨

F1のエンジニアリングは、現代の産業界において最も制約の厳しいシミュレーション環境の一つです。空力性能の向上は、CFD、FEA、およびマルチフィジックスシミュレーションに大きく依存していますが、各チームは、CFDの計算リソース、風洞の使用、および定められた「空力試験期間」内での許容される開発活動について、厳しい規制上の制限の下で活動しています。これらの技術的制約は、ソフトウェア のライセンス、計算インフラ、およびエンジニアリング作業を規定する、シーズン全体の財政的コスト上限によってさらに強化されています。 このような環境において、シミュレーションのROI（投資対効果）は、実施された解析の量ではなく、限られたシミュレーション予算の中で下されたエンジニアリング上の意思決定の質によって定義される。

本プレゼンテーションでは、F1のような制約下で運用される環境において、シミュレーションの利用データをどのように活用してシミュレーションのROIを評価・改善できるかを考察します。議論の焦点は、シミュレーション・ワークフロー全体にわたる利用パターンから、限られたリソースがどこで消費されているか、またそれらが空力開発の目標をどの程度効果的に支援しているかについて、どのような知見が得られるかという点にあります。ソルバーの実行頻度、ジオメトリの反復率、機能の利用率、ライセンスの同時使用数、時間ベースの需要といった指標は、開発の各フェーズにおいてシミュレーションの工数がどのように配分されているかを明らかにします。

ここで取り組むべき中心的な課題の一つは、リソースの制約への対応です。CFDの計算および試験に関する規制上の制限により、モデルの精度、シミュレーションの頻度、開発の重点事項の間で意図的なトレードオフを迫られます。体系的な可視化がなければ、影響の小さい分析やタイミングの悪い分析によって貴重なシミュレーションリソースが消費され、投資対効果全体が低下する恐れがあります。使用状況に基づくレポートを活用することで、エンジニアリングチームはこうした非効率性を特定し、空力面での限界価値をより高めるシミュレーション活動を優先的に実施できるようになります。

また、本プレゼンテーションでは、リソースの利用状況とシミュレーションのROIとの関係についても考察しています。ライセンスの同時利用状況、遊休容量、ピーク需要のパターンを把握することで、特にすべてのシミュレーション活動が予算制限の対象となる場合において、エンジニアリング上の需要と利用可能なリソースとの整合性をより効果的に図ることができます。空力試験期間にわたる利用状況の経時的な分析により、事前の計画立案が可能となり、チームはシミュレーションリソースを、パフォーマンス上のメリットが最大となる分野に割り当てることができるようになります。

F1の極めて厳しい制約がきっかけとなったものの、ここで論じた原則は、航空宇宙、自動車、エネルギー、先端製造など、同様のプレッシャーに直面している多くの工学分野にも適用されます。これらの分野において、シミュレーションのROIは、無制限の計算規模というよりも、ガバナンス、優先順位付け、そして意思決定の質にますます依存するようになっています。シミュレーションの利用データを単なる管理上の記録ではなく、工学的なシグナルとして扱うことで、F1のような制約の下で事業を展開する組織は、シミュレーションの価値を最大化し、制約を競争上の優位性へと転換することができるのです。

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