2022年末のChatGPTの登場以来、人工知能（AI）は世界的な注目を集め、その応用範囲は急速に拡大しています。この技術革新の波は、産業オートメーションや電気工学の分野にも及び、設計プロセスのあり方を根本から変えようとしています。
この記事では、電気設計ソフトウェアのグローバルリーダーであるEplanのCEO、セバスチャン・ザイツの講演およびインタビューの内容を基に、AIが電気設計にもたらす変革の可能性と、その実現に向けた課題について解説します。
AIという言葉が初めて使われたのは1955年、アメリカの大学で行われた研究プロジェクトでした。しかしその後の発展は決して一直線ではありませんでした。AIの理論モデル自体は古くから存在していたものの、それを実用化するための計算能力が長らく不足していたためです。
しかし、近年のクラウド技術の普及により、誰もが強力な計算能力にアクセスできるようになり、AIは再び飛躍的な進化を遂げました。AIの発展は、ソフトウェア（理論）とハードウェア（計算能力）の両方が揃うことで初めて加速するという典型的な例ともいえるでしょう。
AIはこれまでも、チェスや囲碁で人間に勝利するなど、その能力を示してきましたが、広く一般に浸透するには至りませんでした。この状況を劇的に変えたのが、2022年11月に公開されたChatGPTです。大規模言語モデルを基盤とするこの技術によって、専門家でなくても自然言語でAIと対話できるようになり、AIは一気に社会の主流へと広がりました。
Eplanは、AIを産業分野、特に電気設計の現場で活用することに注力しています。
AIの目的はエンジニアを置き換えることではなく、エンジニアを反復作業から解放し、彼らがより創造的な業務に集中できる環境を作ることです。
現在、AIが特に効果を発揮しやすいのは、手作業や繰り返し発生するタスクです。これらをAIが支援することで、設計プロセスの効率を大きく高めることが期待されています。
また、AIの役割は単なる作業の自動化だけではありません。設計に必要な情報を適切なタイミングで提供したり、設計プロセス全体の品質を高めたりすることも重要な目的とされています。
Eplanが開発を進める具体的なAI活用事例として、以下の2点が挙げられます。
AIが設計作業を支援する機能として開発が進められているのが「Eplan Copilot」です。
MicrosoftのCopilotを活用したAI統合に関する初期の取り組みをすでに発表しています。
例えば、お客様から提供された部品表（BOM）を基に、AIが制御盤の3Dレイアウトを自動生成する機能が検討されています。AIはEplan Data Portalに登録された部品データを参照し、部品の寸法や仕様を踏まえた配置案を提示します。
これにより、設計の初期段階にかかる時間を大幅に短縮できる可能性があります。
さらにCopilotは、規格や技術情報などの専門知識を設計者がすぐに参照できるようにする役割も担います。設計者が疑問に思った技術的なポイントをAIに質問することで、必要な情報を素早く確認できるようになります。
もう一つのアプローチが、異なるシステム間の設計変更をAIが自律的に同期する「エージェント型AI」です。
ハノーバーメッセ2025では、SiemensのPLC設計ツールなど、複数のシステム環境をまたぐ設計変更をAIが自動で反映するコンセプトが紹介されました。
例えば、PLC構成が変更された場合、その変更をAIエージェントが検知し、Eplan側の回路図を自動的に更新します。こうした仕組みにより、システム間の手作業による整合性チェックや修正作業を大幅に減らすことができます。
さらに、AIエージェントは変更管理（Change Management）にも活用できます。
部門や企業をまたいで発生する設計変更を可視化し、どの設計や設備に影響が及ぶのかを明確にすることで、変更管理の透明性を高めることが期待されています。
生成AIの特徴は、単なる画像認識やパターン分析ではなく、設計ルールを踏まえた提案ができる点にあります。
例えば、制御盤のレイアウト設計では、各メーカーが独自の設計思想や配置ルールを持っています。生成AIはこうした設計ルールや過去の設計事例を参考にしながら、設計者に対してレイアウト案を提示することができます。
つまり、単に「似た配置」を探すのではなく、各メーカーの設計ロジックや経験を反映した提案が可能になるという点が、生成AIの大きな特徴です。
すでに回路図設計の分野ではルールベースの自動化が広く使われており、Eplanのユーザーの中には設計時間を94〜96％削減できたという事例も報告されています。
AIが本当に価値を発揮するためには、もう一つ重要な条件があります。それが「標準化」です。
AIが意味のあるデータを理解するためには、ECLASSやアセット管理シェル（AAS）のような共通データ形式が整備されている必要があります。設計データが構造化され、共通の言語で表現されて初めて、AIはその能力を最大限に発揮できます。
また、産業用途ではAIの結果がどのように導き出されたのかを理解できる、
透明性（Transparency）とトレーサビリティ（Traceability）が不可欠です。安全性が求められる製造業では、AIの判断プロセスが追跡できることが重要になります。
セバスチャン・ザイツは、最近参加したAIの講演で印象的な言葉を紹介しています。
「知能とは、自分で問題を解決できる能力のことです。
しかしAIは、自分で問題を持つわけではありません。
人間が”何を解くべきか”を定義して初めて、AIはそれを解くことができるのです。」
AIはコードを書くのを手伝ってくれますが、「何を解決すべきか」という根本的な問題を見つけ出すのは、まだ人間の仕事です。お客様の声に耳を傾け、本当に解決すべき問題は何かを考える。このプロセスこそが最も重要なのです。AIは私たちの問題を解決してくれますが、その「問題」を定義するのは、私たち人間なのです。
AI技術は、私たちの働き方を大きく変える可能性を秘めています。特に電気設計のような専門分野では、AIを賢く使うことで、AIを活用することで反復作業を減らし、エンジニアがより付加価値の高い業務に集中できる環境が生まれつつあります。
ただしAIは万能ではありません。AIが真価を発揮するためには、標準化されたデータ基盤と、解決すべき課題を正しく定義する人間の役割が欠かせません。
AIは問題を解決する強力なツールです。しかし、その「問題」を定義するのは、これからも人間なのです。
参考：
掲載日：2025年09月30日
最終更新日：2026年04月08日