T2-143-JA · Tier 2 · Job Roles
AI+ 機械エンジニア
AIを活用した機械システムの設計・シミュレーション・最適化
ボトルネックは、判断力ではありませんでした。その周りの書類です。
FEAの結果は今もすべて自分の手で確認している。それでも、DFMコメントの記録や設計案比較のメモに、本来エンジニアリングに使いたい時間を奪われています。本書は、SIGN Protocol、Engineer's Prompt Toolkit、そして判断ではなく文書作成にAIを活用するための30日間プランをお届けします。自分の計算を信頼し、書類仕事をAIに片づけてほしい機械エンジニアのために、AIエンジニアリング企業がつくりました。
ティア
Tier 2 · Job Roles
カテゴリ
Engineering & Construction
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$60
本書の中身
- すぐに使えるプロンプト15本：設計比較、DFMコメント記録、シミュレーション結果の解説文、規格の確認、試験計画。
- SIGN Protocol——AIが設計・シミュレーション・顧客案件のデータに触れる前に行う4つの確認。
- 統制基準の確認——廃止された材料規格を、コストに跳ね返る前に見つける。
- Engineer's Prompt Toolkit——設計、熱流体、製造、機械設計の実務への応用。
- 30日間のAI導入プラン——PE、CEng、Pr Engの取得を目指すエンジニアのために。
対象読者
製品設計、熱流体、製造・DFM（製造性考慮設計）、機械設計の各分野で働く機械エンジニア。若手から中堅、PE、CEng、Pr Engなどの資格を持つベテランまでを対象とし、製造業、エンジニアリングコンサルタント、製品メーカー、産業機器OEMに勤める方々です。
その他の対象：チームがすでに使っているAIツールを把握したい機械工学のチームリーダーや技術リーダー、製品設計や製造の職に就く工学部の学生や新卒者、学科向けにAIリテラシーの教材を設計する機械工学の教員。
身につくこと
- AIツールを使う前に、SIGN Protocolで機械設計やシミュレーションのデータを分類できる。
- すべての数値出力を独立して検証しながら、AIで生成設計の探索やトポロジー最適化を加速できる。
- エンジニアとしての判断を委ねることなく、AIの支援でFEA／CFDのシミュレーション報告書やDFMレビューを構成できる。
- Engineer's Prompt Toolkitを使って、製造文書、仕様書、技術報告書を作成できる。
- AIを活用した試験・検証データを、適用される規格に照らして評価できる。
- 機械エンジニアの職務に合わせた、個人向け30日間AI導入プランを作成できる。
本書の内容
- スキルチェック
- 機械設計業務は、AIに対応していますか？
- 第1章
- 機械工学におけるAIの現状
- 第2章
- AIが機械工学の仕事に与える変化
- 第3章
- AIの安全性、データ、およびSIGN Protocol
- 第4章
- 設計およびCADにおけるAIの活用
- 第5章
- シミュレーションと解析のためのAI
- 第6章
- 製造・設計製造性向上（DFM）におけるAIの活用
- 第7章
- テスト・検証・信頼性評価におけるAIの活用
- 第8章
- 文書作成・規格・プロジェクト納品におけるAIの活用
- 第9章
- 持続可能な設計・ライフサイクル・専門的成長のためのAI
- 第10章
- 機械工学における30日間のAI導入プラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
自らの計算を信頼し、書類作業はAIに任せたいと考える機械エンジニアのために、AIエンジニアリング企業が作った一冊です。