HPC技術ロードマップ(第二版)

2024年5月
スーパーコンピューティング技術産業応用協議会(産応協/ICSCP)
HPCロードマップWG

本資料は、2023年5月に公開した「HPC技術ロード
マップ(初版)」に対して、AIや量子などの技術に関する記述の追加や、テーマの追加・削除などを行った「HPC技術ロードマップ(第二版)」である。

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目次 産応恊について
 将来のHPC利用イメージ
 シミュレーションの現状と将来
 材料・化学分野
 建設分野 機械分野2

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産応協について産業界におけるスーパーコンピューティング技術の利活用促進を目的に2005年に設立＜活動内容＞【2024年4月現在】
正会員：14社
賛助会員：1社・1団体
協力会員：1社
登録会員：1050名

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会員企業・団体
正会員(株)ＩＨＩ

鹿島建設(株)川崎重工業(株)清水建設(株)

ダイキン工業(株)(株)竹中工務店

(株)東芝

東レ(株)

日本電気(株)(株)日立製作所

富士通(株)

みずほリサーチ＆テクノロジーズ(株)三菱ケミカル(株)三菱電機(株)準会員（賛助会員）（特定非営利）ＣＡＥ懇話会(公財)鉄道総合技術研究所

準会員（協力会員）(株)大和システムエンジニア

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産応協活動体制（連携）

運営委員会（全体統括）

HPCIｺﾝｿｰｼｱﾑ（代表・理事派遣・提言）

事務局

企画委員会（全体企画・戦略的活動・提言とりまとめ・広報）
展開

HPCﾛｰﾄﾞﾏｯﾌﾟWG
SWG

SWG

SWG

連絡会
（ｺﾐｭﾆﾃｨ活動戦略）

施策提言WG

主査会

コミュニティ委員会（コミュニティ活動）
産応協ｾﾐﾅｰWG

産応協ｽｸｰﾙWG

HPCものづくり
ﾜｰｸｼｮｯﾌﾟWG

対話交流会
WG

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産応協の主な活動実績 (産応協のウェブサイト参照 http://www.icscp.jp/ ) 広報・提言活動（HPCIの運用改善、利用環境整備等に向け，産業界からの提言を発信） 産応協からの提言「ＨＰＣＩの産業利活用促進に向けて（Ⅰ）」〔2017/5/14～〕
 ＜2016年度活動まとめ＞／＜2017年度活動まとめ＞

 文部科学省研究振興局長への提言手交 ポスト「京」の着実な推進を望む（提言）〔2018/3/27〕

 ポスト「京」の着実な推進および移行期のHPCI産業利用について（提言）〔2018/7/26〕
 ポスト「京」を初めとするHPCIの産業利用と利用支援について(提言) 〔2019/6/12〕
 「富岳」を初めとするHPCIの産業利用と利用支援について（提言）〔2020/7/6〕

 「富岳」を初めとするHPCIの産業利用と利用支援について（提言）〔2021/6/29〕

 「富岳」をはじめとするHPCIの産業利用と利用支援について（提言）〔2022/6/28〕

 「富岳」をはじめとする HPCI の産業利用と利用支援について（提言）〔2023/7/12〕

 産業シミュレーション・ロードマップ（2018/5に初版完成）
 HPCシミュレーションに関する海外動向調査報告 〔2017/12/11〕

 産業シミュレーション・ロードマップ 〔2018/12/19の第11回産応協シンポジウムにて発表〕
 産業シミュレーション・ロードマップ第二版〔2021年7月1日公開〕
 HPC技術ロードマップ（初版）〔2023年5月26日公開〕

 コミュニティ活動（アカデミアと連携し，産業界の人材育成、HPCの普及・啓発等に貢献）
産応協コミュニティ活動の実績

初回

開催回数

延べ参加者数

シンポジウム

2005年

17

2924

産応協セミナー（旧スパコンセミナー）

2006年

53

3094

産応協スクール（旧産業利用スクール）

2009年

32

504

ものづくりワークショップ

2013年

15

387

中小企業技術交流会(対話交流会)

2014年

9

602

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産応協が目指すもの
HPC技術*を活用し、地球との共生を図り、サステナブルな社会を目指す

HPC技術の利活用・普及＊HPC技術：従来からのシミュレーション技術に加え、データサイエンス、AI等の新技術も含めたものとして定義する
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HPC技術ロードマップの検討 2018年に「産業シミュレーション・ロードマップ(初版)」を公開。以降2～3年毎に改訂。
 産業界が必要な技術テーマを選定。近い将来(5年後程度)、将来(10年後程度)を予測。
 最新技術動向などについて有識者からのヒアリングを実施。
 政府・アカデミアに対する提言や、産応恊コミュニティ活動のテーマ選定などに活用。
有識者
ヒアリング調査
ヒアリング調査

産業界
産応協
メンバー
企業
その他の
企業

HPC技術ロードマップ
 製品等を通じたシミュレーショ
ンの社会的効果 産業界の現状ニーズおよび将来計画
 ハｰド/ソフトの技術動向
 各企業で行うべき事､政府・アカデミアに期待する事• シミュレーションの重要性認識• 研究開発･投資への指針

国が整備した計算環境を利用した研究開発の加速

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産応恊施策提言WG
提言政府・アカデミア
産業界のニーズを考慮した施策の検討
施策の実施
産業界のニｰズを反映した計算環境の実現(ハード/ソフト/支援)

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将来のHPC環境の利用イメージ
 フラグシップシステムを含めた様々な特徴を持ったスパコンを各利用者の用途に合わせて組み合わせて利用する形態になる。
 研究開発やプロダクション・ランなど、用途によって利用する計算機は異なるものになるが、シームレス(*)に利用できることが求められる。
クラウド
特徴ある
スパコン
A社の
計算機

フラグシップ
システム

B社の
計算機

C社の
計算機

シームレスに
利用可能

利用者A

利用者B

利用者C

(*) ここでは、計算機の違いを意識せずに同一のユーザーインターフェースで利用できることを指す
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将来のHPC環境のユーザビリティへの期待(1) 現在のHPCIは、富岳および各大学等で異なるアーキテクチャーの計

算機システムを個別に運用しており、ユーザは利用目的に応じて個別のシステムを選択して利用申請⇒ID発行⇒データ転送⇒アプリ移植⇒ジョブ投入⇒データ取り出し、等を行う必要がある。
 各計算機システムでは性能を出すためのチューニング、各システム毎の利用方法習得、データ変換等を、それぞれ個別に行う必要がある。
 特徴を持ったスパコンを組み合わせて利用する形態となる将来のHPC
環境に期待するユーザビリティとして、AI技術等を活用することによって各ユーザがシステムの違いを意識せず、最適な計算機システムの選択や最短のTAT(Turn Around Time)を得られるような使い勝手が実現されることが望ましい。

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将来のHPC環境のユーザビリティへの期待(2)
現状のHPCI
申請
データ転送
アプリ移植
ジョブ投入

富岳

個別のシステム毎に手続き、処理作業等が必要

将来のHPC
環境
申請
データ転送
ジョブ投入

ユーザはどのシステムを使う
かを意識せず、統一的なイン
ターフェイスで利用可能

A大学

B大学

申請
データ転送
アプリ移植
ジョブ投入

申請
データ転送
アプリ移植
ジョブ投入

Cセンター・・・・・・
申請
データ転送
アプリ移植
ジョブ投入

クラウド
特徴ある
スパコン
アプリ移植
データ転送
ジョブ投入

AIで自動的に適切なシステムを選択して処理11

フラグシップシステム

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AI活用による高度シミュレーション自動化への期待(1) 将来のHPC環境の理想像の一つとして、ユーザが要求する複雑なシ

ミュレーションを実行するための環境(適切なアプリ・計算機システムの選択・組合せ)をAIが自動的に構築し、最適なアウトプットを得ることが可能となることがHPCの利用拡大には有用である。
 ただし、このような自動化(ブラックボックス化)は、全体的な技術レベル低下にもつながるため、慎重な議論が必要。

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AI活用による高度シミュレーション自動化への期待(2)例１AI
3D形状データ、計算条件

ジョブ投入


計算結果


ブレード変形を考慮したヘリコプターブ
レードの空力性能解析をしたい国プロアプリA（CFD）とオープンソースB（FEM）を組合わせ
計算機システムは空いているC大学を使用（C大学用最適化コンパイル実行）

例２

計算結果

AI
3D形状データ、計算条件

ジョブ投入


計算結果
 流体構造連成解析から構造物が受ける負荷を予測したい 安全性向上や保守最
適化したい

C大学





解析アプリはオープンソー
スや市販ソフト等を使用
計算機システムは連成解析をフラッグシップ機，最適化
計算を量子インスパイヤー
ド機で実行
サロゲートモデルによるリア
ルタイム予測や計算機間のデータ連携をAIで管理

フラグシップ
システム

流体構造
連成解析

計算結果

最適化計算
量子インスパイア―ド計算機

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Copyright 2024 Industrial Committee for SuperComputing Promotionシミュレーションの現状と将来
材料・化学分野

将来のシミュレーションニーズ(材料・化学分野)
 共通性・重要性が高い、シミュレーションにより課題解決が求められるニーズを分

野ごとにピックアップ。必要となる技術、実現に向けた技術的課題と共に、 10年程度のスパンでロードマップとしてまとめた
 実現に向けては、協調領域のソフト技術開発、大規模HPCの利活用が必要【選定したシミュレーションニーズ：材料化学分野】
カテゴリ

材料・化学分野

数値フラスコ（凝集系化学反応）

シミュレーション対象

適用製品・効果

進捗等(旧版より)触媒反応モデリング

均一系触媒

表面界面の反応モデリ
ング

固体触媒、電池関連材料、
CVD材料など

数値フラスコ（光電機能）

励起状態モデリング

機能性色素、光学材料など

有機デバイス材料モデリング

有機LED、有機TFTなど

数値押し出し機（ポリマー材料の構造と物性）

共重合ポリマー・ポリ
マーブレンドのモルフォ
ロジーモデリング

構造材料用ポリマー、機能性コンパウンド

長期的に取組むべき課題であり、基本的には継続すべきテーマ。
昨今のAI技術発展が著しくｷｰﾜｰ
ﾄﾞ追加(生成AI, LLM, ﾃﾞｰﾀ同化, ﾏ
ﾙﾁﾀｽｸ学習, PiNN)。一連の定型
ｼﾞｮﾌﾞ大量計算～解析処理を実現する”workflow”を容易に構築できる環境のﾆｰｽﾞ追記。量子ｺﾝﾋﾟｭｰ
ﾃｨﾝｸﾞも「数値演算能力だけでは解決できない、本質的な技術課
題」として追記、実用性に関して産業界として動向フォローする。

LLM (Large Language Model)
PiNN (Physics informed Neural Networks)
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【材料・化学】 材料設計DXの将来像
 材料・化学分野ではマテリアルズ・インフォマティクス(MI)が急速に進展 AI技術の進歩により、MIが材料設計技術デファクト化、生成AIで探索空間も急速拡大
 シミュレーションへの期待は、新材料そのものの予測・解析だけでなく、MI物性予測モデル

データ駆動

独自データ活用

大量データ型
安価な大量データ• 公的・学術データ

高価な少量データ• 自社実験データ• 特製ロボット• プロセス情報

転移学習
ﾃﾞｰﾀ同化(LLM活用による抽出) ﾏﾙﾁﾀｽｸ学習
PiNN• 汎用ロボット

コモディティ化
データ生成
汎用計算技術
生成AI技術高精度化
汎用化

競争力ある独自素材の学習データ源として、定型ジョブ大量実行・解析処理(workflow)のニーズが増加
 さらに、自律型ラボ（ロボット）の進歩と合わせて、従来型ラボ／自律型ラボ／高精度シミュレーション／汎用・大量シミュレーションの組合せによる新しい材料設計技術が進展

自社の強みの見極め
特徴量抽出

新材料物性予測（ドメイン知識）独自計算技術シミュレーション：汎化性能（予測性）の活用
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【材料・化学】 凝集系化学反応の数値フラスコ化
 共通性ならびに重要性の高い凝集系化学反応 の”数値フラスコ化”
 凝集系化学反応の“数値実験化”を実現⇒産業界の基礎研究・研究基盤の強化
 均一触媒、表面・界面反応(不均一触媒、機能薄膜、電池材料等)

現状

近い将来（数年程度）• 化学的洞察に基いて予め想定した反応経路に沿った遷移状態
探索• 遷移金属の計算精度が不十分• クラスターや小規模な表面スラブ
によるモデル化(表面)• レアな副反応まで含めた触媒反応経路探索（孤立系）• より現実に近い表面モデル• 凝集系の自由エネルギー面探索手法の一般化• DFT汎関数の高精度化• 実験結果の解釈、作業仮説の構築、触媒1次ｽｸﾘｰﾆﾝｸﾞ• 対象拡大、副反応までを考慮した非経験的なスクリーニ
ング

将来（10年程度）• 遷移金属を含む凝集系・表面における網羅的な化学反応経路探索の日常的活用• chemical accuracyを有する反応速度定数の算出• ｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ技術やCAEと組
み合わせ⇒デジタルツイン• CN/CE/LCAに関わる現象(分解・劣化)のｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

大量計算～ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝDB構築(機械学習/AIとの融合)、新方法論開発
産業界における
日常的な活用
レベル

重点課題との連携
課題設定段階の早期参画
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産業界での利活用を容易にする環境を整備(エコシステムの在り方検討、および具体化 等)
次の研究開発プロジェクトとの連携強化
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【材料・化学】 触媒反応モデリング“数値フラスコ” 凝集系化学反応 「ポリマー重合/分解における反応モデリング」• ポリマー重合/分解における主反応・副反応の反応経路を網羅的に解明。ラボ／パイロット重合実験の置き換え。
• 触媒の性能向上には主反応の活性化と副反応の不活性化の両方が重要であり、特にレアな副反応の抑制が必要。
• ラボスケール実験は反応槽内の温度や物質の分布を均一に保ちやすいが、パイロットでは均一化は不可。パイロットや生産での解析には、マクロな熱・物質収支との連成まで視野に入れる必要あり。
将来（10年程度）
近い将来（数年程度）• 遷移金属を含む凝集系に現状おける網羅的な化学反応• レアな副反応
経路探索とchemicalまで含めた触• 化学的洞察に基いて
accuracyを有する反応速媒反応経路探予め想定した反応経度定数が高速に計算可能
索（孤立系）
路に沿った遷移状態• 凝集系の自由
探索【必要技術等】エネルギー面探• 非経験的な副反応の・凝集系の化学反 • インフォマティクス技術や熱索手法の一般探索は困難、遷移金 【必要技術等】
応経路探索
流体解析との練成によりプ化
・化学反応経路探属の計算精度が不十・Beyond DFT
ロセスシミュレーションが可能•
DFT汎関数の索分。
・機械学習ﾎﾟﾃﾝとなる。触媒設計のみなら
高精度化・凝集系の化学反
ｼｬﾙ～AI手法
ず、パイロット設計や生産条
応ダイナミクス，自・DB構築，データ件最適化などに活用範囲• 想定反応経路に基づ
由エネルギー面探• 解析対象拡大
解析
が拡大(デジタルツイン)
く実験結果の解釈、作索
スクリーニング・熱流体解析との• CN/CE/LCAに関わる現象
業仮説の構築
・DFT高精度化
高精度化によ連成(分解・劣化)のｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ• 触媒候補の１次スクる高効率触媒 ・ソフトウェアパッ
リーニング
設計の実現
ケージ化
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【材料・化学】 表面界面の化学反応モデリング“数値フラスコ” 凝集系化学反応「表面界面の化学反応モデリング」• 材料の表面界面で進行する化学反応を網羅的に探索し主反応／副反応を予測• 反応選択性が重要となるため、主反応のみならず副反応についても網羅的な把握が重要• 化学的雰囲気を考慮しつつ、多成分系での反応挙動をkcal/molオーダーの化学的精度で追跡• 対象は、電池電極材料の固液界面反応、固体触媒の固気反応、CVD熱分解反応、半導体結晶成長、劣化反応など

近い将来（数年程度）
現状• クラスターモデルや小規
模サイズの表面スラブモデル等で、仮定した反応経路に沿って計算。
• 非経験的な副反応の探索は困難、遷移金
属種の計算精度が不十分
・作業仮説の構築・検証による実験結果の解釈、分子設計指針の提示【必要技術等】・GRRM法の表面反応系への拡張・並列化効率の高い
電子状態計算プロ
グラム
・遷移金属系の化学的精度改良
・プリ／ポスト処理環
境の整備• 大きなモデルにより、固体の表面や欠陥、ひずみ等の効果をより現実に近い形で考慮• 主な副反応を含む表面素反応の経路探索が可能

・解析対象が拡大し、副反応機構などの理解が進展

19【必要技術等】・レアイベントサン
プリングの改良・表面界面を含む凝集系の化学
反応ダイナミクス，
自由Ｅ面探索・機械学習ﾎﾟﾃﾝ
ｼｬﾙ～AI手法
・DB構築，データ解析
・熱流体解析との練成・ソフトウェアパッ
ケージ化

将来（10年程度）• 多成分表面反応系について、反応雰囲気を考慮した上で、実用上考慮すべき反応経路の計算がchemical accuracyで自動的に計算可能• 複雑な表面化学反応の理解がより一層進み、固体触媒や電池関連材料等の開発を加速• インフォマティクス、熱流体解
析と練成したプロセスシミュ
レーションおよび最適化(デジタルツイン)• CN/CE/LCAに関わる現象(分解・劣化)のｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

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【材料・化学】 有機光機能材の励起状態モデリング“数値フラスコ” 光電機能

「有機光機能材の励起状態モデリング」

・有機半導体や機能性色素等の分子の励起状態を高精度に予測。究極には実験の代替。
• 特に、現時点では限定的な光学的スペクトル形状、輻射／無輻射過程、発光の量子収率の予測が重要• 分子の会合体形成や化学的雰囲気（溶液や樹脂）の考慮が必要• 励起状態での水や酸素が関与する光反応の網羅的経路探索により劣化機構を解明
将来（10年程度）（数年程度）

近い将来

現状• 1分子の光吸収や発光波長については、制約はあるが定量的に予測可能。スペクトル
形状、強度の定量的予測は困難。また光化学反応の解析は限定的・化合物のスクリーニング
や現象解明のツールとして活用【必要技術等】TDDFTの汎関数・手法開発・高速化
・高精度励起状態計算の高速化・新手法開発（無輻射失活速度、大きな構造緩和、項間交差を含む反応）
・GRRMとリンク• 励起状態における構造、スペクトル形状、無輻射過程、発光量子収率がある程度定量 【必要技術等】
的に予測可能 ・定量的励起状態• 凝集系における 計算の大規模化
光反応の網羅 ・凝集系における励起状態シミュレー
的探索に理論ション
的な目処
・機械学習ﾎﾟﾃﾝｼｬ
ﾙ～AI手法・スクリーニングの ・DB構築・データ解確度向上
析・光劣化反応の ・ソフトウェアパッケー
理解に基づく作
ジ化
業仮説構築
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• 会合体構造や化学的雰囲気が考慮された凝集系
における光物性・光化学反応性が予測可能

・光吸収が関わる実験を計
算が一部代替、インフォマ
ティクスを活用した 机上分
子設計の大幅な確度向上(デジタルツイン)
20
・光劣化反応の機構理解に基づく光劣化制御、耐久性を与件とした分子設計(CN/CE/LCAに関わる現象解明も含まれる)

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【材料・化学】 有機デバイス材料モデリング“数値フラスコ”光電機能「有機デバイス材料モデリング」• 有機デバイス材料について、単分子の分子設計から、凝集系として発現する固体物性の予測、さらにはデバイス特性の予測。
• 分子の特性とデバイス特性を結ぶマルチスケールのシミュレーション技術が必要• 反応や励起状態の解析技術との融合により、デバイスの特性劣化の解析も可能とする

現状• 単分子あるいは数分子程度の集合体モデルからデバイス特性の代理指標を計算。ただし適切な代理指標探索に時間がかかる・化合物のスクリーニング
や現象解明のツールとして活用

近い将来（数年程度）【必要技術等】・凝集構造記述の為の分子間相互作用の精度向上・モンテカルロ法などの効率よい構造サンプリング
・易動度など固体物
性の分子論モデルの高度化• 確からしいバルク構造の予測• デバイスシミュ
レーションに必要な固体物性のうち、易動度など基本的な
物性の計算が可能・デバイス特性に基づくスクリーニン
グにより化合物の設計確度が向上

21【必要技術等】・界面構造モデルの構築
・機械学習ﾎﾟﾃﾝ
ｼｬﾙ～AI手法
・より複雑な素過程に対する分子論モデルの確立

将来（10年程度）• 分子～デバイス特性に亘る
マルチスケールシミュレーショ
ンが可能• 反応・励起状態の解析技
術、インフォマティクスとの融合により、デバイス特性劣化をある程度解析しうる基盤が確立• デバイス特性からバックキャス
トされた分子設計(デジタルツイン)• 劣化機構の理解に基づく劣化制御、耐久性を与件とした分子設計(CN/CE/LCAに関わる現象解明も含む)

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【材料・化学】 共重合ポリマー・ポリマーブレンドのモルフォロジー“数値押し出し機”ポリマー材料の構造と物性
共重合ポリマー・ポリマーブレンドのモルフォロジー• 多成分ポリマー組成物のモルフォロジーを化学的ないしは機械的に制御することにより、単成分では得られない物性・機能を発現• 成分の選択，混合法（共重合 or ブレンド），プロセス条件（温度，剪断速度，時間）などが制御因子• 物性の組合せ例：強度／弾性率，強度／コスト，強度／耐薬品性，強度／吸湿性 など。

現状• 平均場もしくは粒子法による平衡モルフォ
ロジーの定性的解析(2Dモデルなど）• 界面エネルギーの粗い見積もり（相溶化剤設計）• 試行錯誤による粗視化パラメータ算出• 粗視化度合いが大きいレオロジーモデル• 粘性体モデルのCAE• 非晶性ポリマーやゴムを対象とした定性的理解の獲得や方向性の検討

近い将来（数年程度）【必要技術等】・計算コードの大規模・高速化・粗視化パラメー
タの定量的算出法(QM/MDから）・自由エネルギー・レオロジーの練成モデル・モルフォロジーに対する機械学習• せん断場における非晶性ポリマーのモルフォロジーを(半)定量的に再現。
• 粘弾性モデルのCAE• 単純な形状のフィラーであれば，複合材料のフィラー
分散状態を再現。

• 実験前のコンセプ
ト検証に活用。
22【必要技術等】
・埋め込み型のマル
チスケールモデルによるプロセス因子の取り込み
・結晶性ポリマーの階層的結晶構造を与える結晶化モデリ
ング
・異方性フィラー(繊維など)の分散状態
・物性・機能~モルフォロジー~化学・プ
ロセス因子の自動取得・機械学習

将来（10年程度）• 非晶性ポリマーのモルフォロ
ジーをプロセス因子を加味した上で定量的に再現。
• 結晶性ポリマーのモルフォロ
ジー(球晶・シシカバブ構造など) を(半)定量的に再現。
• 結晶／非晶界面の微細構造解析(タイ鎖/ループ
鎖の分布など)。
• 複雑形状フィラーによる複合材料の分散構造予測。
• 要求特性からバックキャスト
した高機能／低コスト材料の設計(デジタルツイン) 。

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将来のHPC環境に対する要望（材料・化学分野）
観点①：数値演算能力だけでは解決できない、本質的な技術課題への取組み（本質的アルゴリズム開発、AI的手法、量子コンピューティング、計算モジュール結合の実現 等）

技術課題(例)

応用例

エネルギー面上の停留点探索

安定構造＆遷移状態探索

レアイベントサンプリング効率化

化学反応メカニズムの理解

エネルギー計算の高速化

長時間ダイナミクス対応,機械学習ポテンシャル(MLP)

エネルギー計算の高精度化

電子相関や弱い分子間相互作用の高精度化

時間発展演算の抜本的高速化

長時間ダイナミクス対応

スケール間連携

実用材料のマルチスケールな理解

計算データ自動生成＆データ駆動

多目的最適化,MI(転移学習、データ同化…),MLP

観点②：HPC活用についてのコストパフォーマンス向上

期待成果（技術課題の克服）
コストパフォーマンス=
UXの改善 ←ここを後回しにすると普及しない

実行環境への要望
UX整備

現状の課題
ポータブル/シームレスな環境(例：コンテナ技術、容易なライブラ
リ環境構築),柔軟なワークフロー構築(例：pythonスクリプトと計算エンジンの連結)
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Copyright 2024 Industrial Committee for SuperComputing Promotionシミュレーションの現状と将来
建設分野

将来のシミュレーションニーズ(建設分野)【選定したシミュレーションニーズ：建設・機械分野】
カテゴリ
建設

建設・機械分野

シミュレーション対象

適用製品・効果

極端気象下の都市・建築のレジリエンス強化

極端気象下のマルチハザード（強風・洪水・猛暑）の被害推定、新しい対極端気象災害設計法の構築、スマートシティ実
現のための都市OS構築への貢献

都市・建物まわりの温熱環境
予測

スマートシティの重要な要素である温熱環境をリアルタイム・精緻に解析

確率論的地震ハザード評価

日本全国を対象にした確率論的地震ハ
ザード評価

自由形状に対する構造設計の加速

複雑な形状の構造解析・最適化の高速化、リアルタイムシミュレーション実現による設計の高速化、建設プロセスや維持・補修を考慮した最適化の実用化

インフラ構造物のヘルスモニタ
リング

進捗等(旧版より)

重点課題プロジェク
ト等でアカデミア等と連携して取り組んでおり、進捗状況を踏
まえて、旧版で選定したテーマを見直し。

流体・構造連成による風や地震などによる負荷・荷重解析、機械学習によりリ
アルタイムに解析、インフラ構造物の安全性向上や運用・保全に貢献

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【建設】 極端気象下の都市・建築のレジリエンス強化 極端気象災害に対する都市・建築のレジリエンス強化

・極端気象下のマルチハザード(強風・豪雨・豪雪・洪水・猛暑)を想定した被害推定と精度検証
・新しい対極端気象災害設計法の確立とスマートシティ実現のための都市OS構築への貢献
近い将来（数年程度）

現状（2017年当時）
・数値解析による風荷重
評価の精度検証と実務での活用
・広域都市モデルの影響を考慮した設計風速の研究
・数値解析による風荷重
評価手順確立(国交省
基整促）
・広域都市モデルを用いた設計風速評価法の確
立(都市・建築CFDコンソーシアム)【必要技術等】• 極端気象予測・気象アンサンブル解析• 広域都市モデルの
CFD高速化• 風速・降雨量の確率モデルの構築
• 気象解析と内外水
氾濫解析の連携• 熱中症リスク評価

・種々の温暖化シナ
リオに基づく極端気
象解析の研究・極端気象下の都
市・建築スケールの強風・ 洪水・温熱
解析の研究
・解析結果の検証
・極端気象下の強風・降雨の再現期
間評価法
・極端気象下での耐風・耐水性設計法の構築

26【必要技術等】• マルチハザードの解
析技術の高度化• モニタリング技術の高度化と観測結果のデータ共有• 局地的な強風・豪雨などの気象予測
情報のデータ共有

将来（10年程度）
・極端気象下のマルチハザードを想定した多目的設計探査
法の研究
・各種解析結果のデータベース
化と機械学習の研究・迅速な避難誘導を実現するためのモニタリングによる観測結果を活用したリアルタイムシ
ミュレーションの研究
・社会実装のための実証研究
・極端気象災害対応における機械学習の活用・極端気象災害に伴う人命や経済損失の低減への貢献

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【建設】 都市・建物まわりの温熱環境予測
 都市・建物まわりの温熱環境予測

スマートシティの重要な要素である温熱環境をリアルタイム・精緻に解析・リアルタイムでの温熱環境評価
・広域スケールおよび気候変動を考慮した予測・評価
・自然共生社会、低炭素社会への貢献
近い将来（数年程度）

現状
・放射・対流連成解析による 室内 ・外 の 温熱 環
境把握・気象モデルによる年間温熱環境評価
・RANSを中心とした解析・ 空 調 機 器 等 の設 備設計、効果的な自然換気
設計
・ ヒー トアイラン ドの 緩和（風の道、植栽、人工排熱の検討）【必要技術等】・気候変動シナリオを考慮した都市温熱場の解析手法・気象・都市のシーム
レスな解析手法

・広域スケールおよび
気候変動を考慮した予測
・気流-熱 -放射連成解析およびLESによる高精度予測
・気候変動を考慮した将来の年間温熱
環境評価
・高度な温熱環境の予測による快適性向上
・気候変動を考慮した建物設備の省エ
ネ設計
27【必要技術等】
・高度なモニタリング
技術・未来都市の試設計の た め の AI 技 術（サロゲートモデル
等の高速計算技術）
・データサイエンス＆ビッグデータ活用技術 （セ ン サ と シ ミ ュレーションとのデータ
同化）

将来（10年程度）
・デジタルツインによるリアルタイ
ム予測（センシングとAIによる空間場の予測）・環境未来都市モデルの試設計（緑地、水域、建物配置など都市計画の最適化）
・人体生理シミュレーションに基づく屋内外の熱的快適性評
価・都市全体のエネルギーシミュ
レーションによる低炭素化社
会の実現
・人と自然との共生を考慮した
未来都市の実現

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【建設】 確率論的地震ハザード評価
 確率論的地震ハザード評価

・日本全国を対象にした確率論的地震ハザード評価を行う。
・現状は地震動の最大値だけで評価されているが、将来的には地震波形による評価を目指す
・将来的な地震ハザード評価に必要な深部地盤DBや地震動解析結果DBの整備は国や国研が実施する可能性があるが、解析は民間が実施する可能性は高い
将来（10年程度）
近い将来（数年程度）
現状
全国1kmメッシュの地震波形
個別地点の地震動スペク
トルによる評価
・距離減衰式による評価
・国で長期評価されている活断層と海溝型地震に対するハザード評価
・震源不特定地震に対するハザード評価
・距離減衰式は既往のものを使用
一様ハザードスペクトルによる評価
・別途計算で地震波形を作成できる・構造物の耐震設計に利用できる【必要技術等】・38万点に対する
活断層等の デ ー
タベース化
・地点間相関を取る技術の確立・ 表層地盤デ ー タ
整備

全国1kmメッシュの地震
動スペクトルによる評価
・国による全国38万点のハザード（活断層、海溝型地震、震源不
特定地震）並列計算
・地点間の相関を考慮
・距離減衰式は既往のものを使用

一様ハザードスペクトルによる複数点の相対評
価が可能
・重要構造物における地震動環 境に 対す る 立
地の選定
・自治体等による広域の地震対策の優先順位
の策定
28

による評価
・全国38万点に対する地震波
形（活断層、海溝型地震、
震源不特定地震）を評価【必要技術等】
・深部地盤デ ー タの整備
・膨大な数の３次
元広域地震動解
析(差分法や
FEM) ＋ 確 率 的評価を実施するシステムの構築

確率論的評価に基づく設計用
地震動を作成できる・より合理的な耐震設計が可
能・自治体等による広域の地震対策のより合理的な優先順
位の策定

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【建設】 自由形状に対する構造設計の加速 自由形状に対する構造設計の加速

・複雑な形状の構造解析・最適化の高速化
・リアルタイムシミュレーション実現による設計の高速化
・建設プロセス、維持・補修を考慮した最適化の実用化
近い将来（数年程度）

現状
・パラメトリックデザインによる自由曲面設計・トポロジー最適化による部材設計

・高コストな自由形状建築・最適化部材の部分的な組込み【必要技術等】• 幾何条件の変更、
強非線形評価を可能とする機械学習
によるサロゲートモデ
ル• 高速な3D非線形トポロジー最適化

・機械学習によるサ
ロゲートモデルを活用した自由形状の最適化
・３Dトポロジー最適化の実用化

・自由形状設計におけ るリアル タイム 構
造評価と最適化
・3D架構モデルにおける種々の高速最適化

29【必要技術等】• 設計事例のデー タ
ベース化，データ統合• 自由形状を設計す
る生成AI• 形状生成を含むサ
ロゲートモデル• 建設プロセス、維持・補修を取り入れた構造最適化• 構造系CAEに対する大言語モデル

将来（10年程度）
・生成AIを用いた自由形状最適化手法の構築
・汎用的に利用できるサロゲー
トモデルの構築・デジタルツインへの組込みによる建設プロセス、維持・補修を含んだ最適化手法の構築

・建築デザイン探索における革新・経済性に優れた自由形状建
築の実現

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【建設】 インフラ構造物のヘルスモニタリング
 インフラ構造物のヘルスモニタリング

・流体・構造連成による風や地震などによる負荷・荷重解析
・機械学習によりリアルタイムに解析
・インフラ構造物の安全性向上，運用・保全に貢献
現状
・風荷重や地震動の予測
・構造解析による負荷・
荷重解析
・ RANSによる 風 荷 重の予測・ 部 分 的 ，特 定 条件 の解析

・時間平均データに基づいた負荷算定・モニタリング・センサー配置の最適化
・構造物の設計

近い将来（数年程度）
・広域スケール，気象を考慮した解析
・構造物全体の構
造解析
・LESによる風荷重の高精度予測【必要技術等】• 気候変動シナリオを考 慮 した 風況 ・ 地
震動の解析手法• 大 規 模流 体解 析 ，・特定条件下のヘル
構造解析（数百
スモニタリング（外億格子）力，構造物等）• 高度なモニタリング
・気象を考慮した予技術
測30【必要技術等】• サロゲートモデル等
による高速計算(流体,構造,地盤等)•ビッグデータ活用（AI,データ同化）• 大規模並列化技術• 生成AIによるプリポ
スト処理自動化(構造最適化や感度解析も含む)将来（10年程度）
・デジタルツインによるリアルタイ
ム予測（機械学習＆モニタリ
ング）
・構造物の詳細なモデル化による大規模解析
・流体・構造連成解析

・履歴を考慮したヘルスモニタリ
ング・運用・保守への活用

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機械分野

将来のシミュレーションニーズ(機械分野)【選定したシミュレーションニーズ：機械分野】
カテゴリ
機械

機械分野
輸送機械

シミュレーション対象

適用製品・効果

CFRPの成形から構造信頼性を評価する構造解析技術

構造信頼性評価、廃棄コスト削減など

冷凍サイクル（混相流）シミュ
レーション

空調等の冷凍サイクルのシステム全体の設計から保守・運用までを高度化

スマートシティー・ビル・ハウス
における最適AI制御

インフラ、家屋の熱容量やエネルギー
効率の予測

持続可能な社会を実現するイ
ンフラシステム予測技術

インフラシステムを構成する各コンポー
ネントの性能・挙動の高速予測

内燃機関の燃焼性能の高精度予測燃焼器の燃費性能評価など

ガスタービンの全エンジンシ
ミュレーション

ジェットエンジン(航空用ガスタービン)では、信頼性確保、燃費向上など

32

進捗等(旧版より)

重点課題プロジェク
ト等でアカデミア等と連携して取り組んでおり、進捗状況を踏
まえて、旧版で選定したテーマを見直し。

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【機械】 FRP構造解析
テーマ：【機械】CFRPの成形から構造信頼性を評価する構造解析技術• 航空機や自動車などの省エネルギー化（実燃費向上）を図るため、軽量高強度の複合材料の実用化が進められている。その中で，設計，開発，成形から運用時の信頼性確保，廃棄時のコスト縮減など，ライフサイクル全般に渡るコストや信頼性を評価するシミュレーション技術が求められている。特に長期間の運用が期待される構造では，部材疲労強度特性や衝撃強度特性に直結する成形方法に由来する材料/強度特性の高精度予測技術が設計・開発・製造で不可欠な技術となる。

現状• CFRPの繊維配向を考慮した材料特性を複合則を用いてモデル化することや，材料試験を行って獲得し，構造解析を実施• 積層構造を評価することが普通となっている• 所望の強度特性を有する部材の設計が可能となっており，航空機や自動車への軽量部品の適用で，省エネルギー化が進められている将来（10年程度）

近い将来（数年程度）【必要技術等】• 繊維配向や乱れ，繊維の含有量を忠実に再現するモデルを用いたペタスケー
ル計算機シミュレーション• 既定のCFRP構造に対して，材料試験を削減し，材料/強度特性を精度よく再現できることで，運用時の高信頼性が担保できる• 材料/強度特性や成形欠陥の評価において、シミュレー
ションの効果・役割が増大する（材料
試験・要素試験の削減）

33【必要技術等】• エクサスケール計
算機による樹脂と繊維を個別に取り扱うマルチス
ケール成形/構造シミュレーション• CFRP構造と材
料/強度特性の関係を学習する
AI技術• 異なる成形方法でも，実部品の試作や材料試験を行わずに，材料/強度特性が評価可能となり，求められる設計要
求を満足する部材の作り込みが行えるようになる• シミュレーション結果を学習した
AIにより所望の材料/強度特性を得られるCFRP構造を短時間で提案できるようになる• シミュレーションの効果・役割がさらに増大し，CFRP適用全般に渡る必須技術として認知される（部品試作の大幅削減が可能になる）

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【機械】 熱輸送コンポーネント
テーマ：冷凍サイクル（混相流）シミュレーション• 空調（温水暖房の熱源ヒートポンプ化を含む）等の冷凍サイクルのシステム全体のシミュレーション技術の確立• コンプレッサの動力学、冷媒による熱輸送、ファンによる放熱、冷媒-水熱交換器の最適設計等の各種シミュレーション技術の高度化、統合によりシステム全体を再現可能なシミュレーションモデル（デジタルツイン）により、設計から保守・運用までを高度化する

近い将来（数年程度）

現状• 機器の開発は実験主体• 設計は実験確認により後戻りあり• シミュレーションが再現性がなく、活用しきれていない• 系全体のモデル化によるシス
テムのシミュレーションによる設計• 混相流の相変化による熱輸送モデルのシミュ
レーション技術確立• 経験則に基づく定式化と実験による合わせ込み• 実際の現象解明も実験計測だけでは難しい

将来（10年程度）【必要技術等】• 混相流の相変化を含めた現象再現
可能な基礎解析技術• 実現象とシミュレーションの比較可能
な計測技術• ファン設計による熱交換シミュレーション技術確
立【必要技術等】• シミュレーションの大規模化• コンプレッサの動力学モ
デルのシミュレーション技
術構築• シミュレーションの高速化（AI技
術によるサロゲー
トモデル構築）• 現象理解による要素設計の効率化• 設計の後戻りの削
減• 効率向上34• リアルタイムシミュレーションによるシステム制御への活用• 実現象再現によるシステム
全体設計の効率向上• センシングデータを活用した保守運用の効率化…

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【機械】 健康・快適性・エネルギー最適化AI
テーマ：スマートシティー・ビル・ハウスにおける最適AI制御• スパコンとIoTセンサをリアルタイムに接続し実データに基づくサイバーフィジカルモデルとAI制御：• 人の流れ、将来動態予測の推定
将来（10年程度）• 気流、蓄熱、日射量の変動予測• インフラ、家屋の熱容量やエネルギー効率の予測• スパコン内に街・ビル全体の• 空気質の保証
データ駆動型の大規模サイ
近い将来（数年程度）
バーフィジカルモデルを構築し、現状• 単体のIoTセンサ情報に基づく個別機器の機械学
習と、それによる室内の快適空調制御（非スパコン）• スパコンを用いた流体解析による機器形状（ファン形状など）の最適化• 小規模の部屋、ビルのフ
ロア毎の快適制御、省エ
ネ制御【必要技術等】• 複数IoTセンサ情報とシミュレーションに基づく部屋・ビル
建屋状態予測AIの構築• 中規模な領域のデータに基づいたサイバーフィジ
カルモデルシミュレーションとシミュレーションに基づいた最適制御• 新しい働き方に即したエネルギーマネジメント：
設備可動マネジメントによるエネルギー効率化・
最適化• 利用者数、複数の部
屋、複数ビルビルフロ
アのエネルギー効率を考えた快適制御、エ
ネルビーマネジメント

35【必要技術等】• 街・ビル中の全て
IoTセンサとクラウドをスパコンに接続、リアルタイム解析• 強化学習による街・ビル全体サイ
バーフィジカルモ
デルの生成• スパコン内のエー
ジェントによる予
測制御

IoTセンサデータと同時接続による現場再現と高精度な予測。
• 個別の現場機器を制御するクラウドとスパコンが密結合し、スパコンの予測に基づく、クラウド側の個別最適制御を実
現• ビル、街全体の人流予測に基づくエネルギー制御最適化、
個通流最適化• 快適性、移動効率とエネル
ギー効率の同時追求• 換気、逆浸透膜利用、ウィル
ス不活化による空気質改善

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【機械】 インフラシステム予測技術
テーマ：持続可能な社会を実現するインフラシステム予測技術• 社会生活を支えるインフラシステムを構成する各コンポーネントの性能・挙動の高速予測• 環境問題まで含めたインフラシステム全体の性能・挙動の予測• シミュレーションツールの利用拡大

近い将来（数年程度）

現状• シミュレーションを用いたイ
ンフラを構成する機器(ポンプ，タービンなど）や環境(風力発電の局地的な気候予測)の個別の性能予測• システム全体の性能予測
は１Dなどの簡易解析• アカデミアのツールの利用は限定的• 解析時間がかかっている• 全体予測は精度が不十分• 設計者へのCAEの普及が不十分

将来（10年程度）【必要技術等】• AIを活用した予測技術• 富岳を利用した大規模解析• 使い勝手のよい解析ツールのエコシス
テム化• 生成AIによるCAEのノウハウ生成• AI活用した機械学習による性能予測• 大規模シミュレーションを用いたシステム全体予測• GUIが整備されたシミュ
レーションツール• HPCの生成AI活用• 予測時間の高速化• 全体予測の高精度化• 開発分野へのHPC
利用拡大
36【必要技術等】• AIを用いた高速予測• 環境・社会活動
全体のモデル化• 富岳クラスの大規模計算機のエコシステム化• 超ビッグデータを用いた機械
学習に基づく性能予測• AIとシミュレーションとか連携した大規模システム予測• 富岳クラスが利用できるユー
ザフレンドリなシミュレーション
ツール• 生成AIによるシミュレーション
結果のレポート作成• 社会の挙動の予測• 設計部門へのHPCの利用
拡大

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【輸送機械】 内燃機関
テーマ：【輸送用機器】内燃機関の燃焼性能の高精度予測• 内燃機関を用いる輸送用機器、エネルギー機器の燃費向上、環境性能改善のためには、燃焼性能の高精度予測が必要• 燃焼器開発における性能予測を定性評価から定量評価へ。実験主体の開発からシミュレーションベース開発への転換を図る• 燃焼現象を精度よく再現して、エミッションの定量予測、多様な燃料に対応する汎用性を有する解析技術の実現を目指す• 対象はレシプロエンジン（ガソリン、ディーゼル、GE）、ガスタービン（航空用、産業用）の燃焼器を想定

近い将来（数年程度）

現状• 総括反応モデルを用いた乱流燃焼解析（RANS、
LES）で実機複雑形状に対応した評価を実施• 乱流火炎の非定常挙動
やエミッションの予測精度は不十分• 機器の開発は実験主体。
燃焼シミュレーションは設計に十分利用されていな
い• 機器の開発は実験主体• シミュレーションは設計に十分利用されていない

将来（10年程度）【必要技術等】• 簡素化された化学反応モデルの構築• 実機試験データとの比較検証• 大規模解析技術の蓄積• 生成AI活用による解析ノウハウのシ
ステム化• 簡素化された化学反応
モデルを用いたLES解析
により、エミッション、着火現象等を定量的に予測• 噴霧燃焼（液体燃料）、水素・アンモニア
燃焼への対応• 設計利用には、社内計算資源で実行時間１日程度• 燃焼実験の一部をシ
ミュレーションで代替• 開発期間の短縮• 環境性能の向上

37【必要技術等】• 詳細反応機構の数値モデルの開発と精度検証• 高効率な数値
解析法• データベース構
築・データ解析• 燃焼反応AIの開発• 詳細化学反応機構を用いた
実機燃焼器内の乱流燃焼流
れ場の直接解析• 高効率、低公害燃焼器の設計に必要なエミッション生成、着火・失火、燃焼振動現象の定量予測• 多様な燃料性状への対応• 乱流燃焼現象のメカニズム解明および乱流燃焼AIの開発• 燃焼反応AIとの融合による燃焼解析の高速化• 想定外の事象に対する安全性の確保• 実現象に近い設計法の確立• カーボンフリーエンジン設計の実
現

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【輸送機械】 ガスタービン(ジェットエンジン)
テーマ：【輸送機械】ガスタービンの全エンジンシミュレータ• ジェットエンジン(航空用ガスタービン)では、信頼性確保、燃費向上のためには、負荷変化時のエンジン挙動の把握が重要• 発電用ガスタービンでは、太陽光発電などの再生可能エネルギーの普及により急速な負荷変動対応が必要• これらに対応するには負荷変動時に異なる物理現象を考慮して全体挙動を解明する全エンジンシミュレータ構築が必要

近い将来（数年程度）

現状• エンジンの各要素をモデル化した1次元モデルにより
全エンジンのシミュレーショ
ンを実施• 詳細な物理現象を考慮できない• モデル化の際に実験結果に基づく相関式が必要• 状態変化時のエンジン挙動把握が可能• 開発初期段階での活用が可能

将来（10年程度）【必要技術等】• 1次元モデルと3次元モデルを連成す
るソフトウェア開発• 計算機/ソフトウェ
アの解析速度の向上• 生成AI活用による解析ノウハウのシ
ステム化• 1次元モデリングと3次元モデリングを組み合わせたエンジンシミュレータの構築• 強度解析のみ３Dモデリングを行い、流体、伝熱は1次元モデリングを用いるエンジンシミュレータ• 部分的だが詳細形状の影響評価が可能• 非定常シミュレー
ションの精度同上
38【必要技術等】• 大型エンジンにも適用可能な大規
模解析技術• 計算機/ソフトウェ
アの解析速度の向上• AI技術活用（サロゲートモデル構
築）• 量子アニーリング
計算による設計パラメータ組合せ最適化技術活用• エンジン全体の3次元モデリ
ングによるマルチコンポーネン
ト統合シミュレーション• 流体解析、熱伝導解析、強度解析を連成して行うマ
ルチフィジックスシミュレータの実現• AI連携による設計・最適運
転条件決定システム構築（デジタルツイン）• CAE/量子ハイブリッドによる最適化計算高速化• 非定常現象を考慮した高度なガスタービン開発• トラブル発生時の原因究明への活用、および、その対策立案の高精度化• 全エンジンコンポーネント統合最適設計

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おわりに

引き続き産応協は、スーパーコンピューティング技術の普及と利活用促進
等に取り組んでいきます。

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