【第６９回】配管設計部門の「AI・機械学習」活用ロードマップ：どこから始めるべきか？

AI（人工知能）や機械学習が、プラント設計の未来を変えることは確実です。しかし、「どこから手を付ければ良いか分からない」「大規模な投資が必要そう」と感じている設計部門リーダーは多いでしょう。

配管設計部門が最小の投資と最大の効果でAI/機械学習の恩恵を受けるための、段階的な活用ロードマップを解説します。Plant3Dが持つ豊富なデジタルデータは、AI学習のための最適なデータとなります。

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導入：AIは「データ活用」の延長線上にある

配管設計におけるAI活用は、「設計データを整理し、活用する」というDXの取り組みの延長線上にあります。まず、Plant3Dで高品質なデータを生み出すことが、AI導入の第一歩となります。

AI導入前に、Plant3Dプロジェクトのデータ基盤を整備します。

データクリーニング: 過去のPlant3Dプロジェクトデータに対し、タグの不整合、属性情報の欠落などをデータマネージャで修正し、AIが学習できる高品質なデータとして準備します。
データの分類・標準化: 配管ラインをサービスコード（例：High Pressure Steam, Cooling Water）で正確に分類し、AIがパターン認識しやすいようにデータを標準化します。

AIが最も得意とする、ルールベースの反復作業から導入を始めます。

自動で各種リストの生成：機器リスト、計器リスト、弁類集計リストなどを手作業ではなく、自動的にリストが生成される仕組みを作ります。
BOMの自動監査: AIが過去の発注履歴を学習し、BOM出力時や設計完了時に「このスペックで使用するボールバルブは、過去のプロジェクトでは、このメーカーの品番が使われたいた」といった規格外れの可能性を自動で警告します。
図面ルールのチェック: アイソメ図の注釈や材料表などが、仕様要件を満たしているかをAIがチェックし、間違っていそうな個所を提示します。

AIが設計者の高度な判断をサポートする段階です。

配管ルートの最適化提案:
- 問題: 複雑な構造物や多数のノズルがある空間での最適な配管ルート決定は、熟練の経験が必要です。
- AI活用: Plant3Dモデルと構造物の制約をAIが学習し、配管コスト、圧力損失、サポートの容易性といった複数の指標に基づき、最適な3Dルートの候補を自動で提案します。
サポート位置の最適提案: 配管のスペック、スパン、荷重といった情報をAIが学習し、応力解析の結果に基づいた最適なサポートタイプと設置間隔を提案します。