生成AIでEVコンセプトを1.5カ月で可視化—生産部門が“作れる形”を初期から並行検討

背景・課題

新規車両の立ち上げでは、初期のコンセプト像やブランド要素（外観・エンブレム・名称）が固まらず、物理モデルや3Dデータの準備に時間がかかるため、生産・製造部門の治具検討や工法検討が後ろ倒しになり、意思決定の手戻りや試作コストが膨らむ課題があった。

AI活用ソリューション

唯一の解決策：生成AIを中核にした“デザイン×ブランド要素の一体生成ワークフロー”を構築する。具体的には、(1)事業コンセプトからキーワード群を整理→(2)Stable Diffusionで大量の外観案を生成→(3)画像をカテゴリ分けし、プロンプトを段階的に調整して二次元デザインを確定→(4)人の微調整を加えつつデジタルモデリング／CGレンダリング→(5)フルカラー3Dプリントでスケールモデル化、走行アニメやARデータも同時生成→(6)同じ生成AI基盤でエンブレム案を作成し、さらにChatGPTで工場名などのネーミング候補を拡張→(7)これら3D・ARアセットを生産・製造部門に即時共有し、成形可否・組立順序・治具当たりの早期レビューを開始する。自動車特有の“外観と製造性のせめぎ合い”を初期段階から可視化し、作れる形へ素早く収束させる点がこのケース特有の価値である。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

意思決定スピード向上（初期段階で3D/ARにより関係者の認識差を削減）、不採用案の早期スクリーニングによる試作費削減、生産・製造部門の前倒し着手で量産準備の着手遅延を解消。参考試算（例）：人月単価120万円×関与6名×短縮1.5カ月=約1,080万円の効果。初期導入・PoC費用300万円とすると概算ROI≈3.6倍（条件により変動）。

実事例

完全自動運転EVを目指すTuringが、Stable Diffusionで外観デザイン案を大量生成し、プロンプト調整→CG→3Dプリント模型→走行アニメ・ARまで短期で一体作成。エンブレムも生成AIで検討し、工場名はChatGPTでネーミング。約1.5カ月でコンセプトを立体化し、生産側の早期レビューを可能にした事例。

https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1485611.html

さらなる展開

同ワークフローを内装・ホイール・灯体などの部分意匠やアクセサリー企画へ横展開。治具・設備の初期レイアウト検討、標準作業票の初期ドラフト生成、部品サプライヤへの仕様共有（AR含む）に拡張。過去設計資産をベクトル検索で参照し、プロンプト自動最適化→“社内デザインOS”として再利用性を高める。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 新規事業の狙い・制約（法規、開発期間、コスト）を整理。既存のCAD/PLMや試作フロー、意思決定ゲートと合流ポイントを特定し、成果物（2D/3D/AR/命名）の定義を決める。
2. 費用対効果の試算 - 対象フェーズの人件費・試作費・レビュー工数を棚卸しし、生成AI導入で短縮可能なサイクル数を仮置き。人月単価×関与人数×短縮月数−導入費で効果額のレンジを算出。
3. PoC検証 - 1テーマを選び、キーワード設計→画像生成→カテゴリ分け→プロンプト改善→3D化→AR/模型化までを2～4週間で通し実験。生産部門レビューでDFM指摘がどれだけ前倒しできたかを測定。
4. 社内稟議 - PoCの効果（工数・試作費・意思決定リードタイム）を定量化し、セキュリティ/著作権ポリシー、モデル運用・プロンプトガイドライン、データ保全を含めて稟議化。
5. 本番導入 - テンプレ化したプロンプトとカテゴリ基準を標準化し、デザイン/生産が共通で使う3D・AR成果物の格納場所とレビュー手順を規定。CI/CD的にモデル更新とナレッジ蓄積を回す。