NAFEMSアメリカズ会議 2026

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、厳しい規制の制限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、実行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によって可能となるエンジニアリング上の意思決定の質によって定義されます。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・改善できるかを検証します。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が、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の洞察をどのように提供するかにあります。 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、シミュレーションの労力が開発フェーズ間でどのように配分されているかを明らかにします。ここで取り上げる中心的な課題は、リソースの不足への対応です。 CFD計算および試験に対する規制上の制限により、モデルの精度、シミュレーション頻度、および開発の重点の間に意図的なトレードオフが求められます。体系的な可視化がなければ、貴重なシミュレーション容量が、影響の小さい分析やタイミングの悪い分析に消費され、全体的な投資収益率（ROI）が低下する可能性があります。使用状況に基づくレポートにより、エンジニアリングチームはこうした非効率性を特定し、空力面での限界利益が大きいシミュレーション活動を優先させることができます。また、本プレゼンテーションでは、リソース利用率とシミュレーションROIの関係についても探求します。 ライセンスの同時実行数、遊休リソース、ピーク需要のパターンを理解することで、特にすべてのシミュレーション活動が規制された予算の範囲内で行われる場合、エンジニアリング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。空力試験期間全体にわたる使用状況の経時的な分析は、さらに先を見据えた計画を可能にし、チームが最大の性能上のメリットをもたらす場所にシミュレーションリソースを割り当てられるようにします。F1の極めて厳しい制約がきっかけとなっていますが、ここで論じられる原則は、航空宇宙、自動車、エネルギー、先端製造など、同様の圧力に直面している多くのエンジニアリング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（投資対効果）は、無制限の計算スケールよりも、ガバナンス、優先順位付け、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、エンジニアリング上のシグナルとして扱うことで、F1のような制約の下で運営される組織は、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。