AI時代の設計DX、その前にCAE・CADライセンスの利用状況を比較していますか？
製造業の設計・開発部門では、生成AIやAIを活用した設計DXへの関心が急速に高まっています。 CAD、CAE、シミュレーション、解析ソフトウェアなど、これまでエンジニアを支えてきた エンジニアリングソフトウェアにもAIが組み込まれ始めています。
AIによって繰り返し作業を減らす。大量の設計データや解析結果から短時間で洞察を得る。 より多くの設計案を比較する。問題を早い段階で発見する。
こうした変化によって、エンジニアの仕事は単純な「作業」から、 より高度な解析・比較・判断・設計へと変わろうとしています。
しかし、AIや設計DXへの新しい投資を検討する前に、 一度確認しておきたいことがあります。
現在保有しているCADやCAEなどの高価なエンジニアリングソフトウェアは、 本当に有効活用されているでしょうか。
AIはエンジニアの仕事を「作業」から「判断」へ変える
これまでCADやCAEをはじめとするエンジニアリングソフトウェアは、 エンジニアの作業を自動化し、生産性を高めることを大きな目的として進化してきました。
そして現在、その流れはさらに大きく変わろうとしています。
生成AIや機械学習を活用することで、単に処理を高速化するだけではなく、 複数の設計案を比較したり、大量の解析結果から異常を発見したり、 設計者の判断を支援したりすることが可能になりつつあります。
つまり、AI活用の目的は単純に 「より多くの作業をする」ことではありません。
より重要なのは、
「より短い時間で、より多くの洞察を得る」
ことです。
これはCAEの世界でも非常に重要な変化です。
例えば、従来は数パターンしか実施できなかったCAE解析でも、 AIや自動化を利用することで、多数の設計条件を比較し、 その中から最適な設計条件を検討できる可能性があります。
AI時代に高まるCAE・CAD・シミュレーションソフトウェアの重要性
設計DXが進めば進むほど、CAEやCADなどの エンジニアリングソフトウェアの重要性は高まります。
例えば製造業では、次のようなソフトウェアが日常的に利用されています。
- 3D CAD
- CAE・構造解析
- 流体解析（CFD）
- 電磁界解析
- 熱解析
- EDA・半導体設計ソフトウェア
- PLM
- シミュレーションソフトウェア
- CAM
こうしたエンジニアリングソフトウェアの多くは非常に高価であり、 企業によっては年間数千万円から数億円規模の ソフトウェアライセンス費用を負担しています。
AI活用によってこれらのソフトウェアの能力がさらに高まれば、 エンジニアリングソフトウェアへの投資もますます重要になります。
そこで必要になるのが、 「購入したライセンス数」ではなく「実際の利用状況」から考える視点です。
CAEライセンスは何本必要なのか？感覚ではなく比較してみる
CAEやCADのライセンスについて、次のような会話をした経験はないでしょうか。
「ライセンスが足りないので追加してほしい」
一方で管理部門からは、
「本当に現在のライセンスは全部使われているのか？」
と質問されます。
ここで重要なのが比較です。
- 購入ライセンス数と最大同時利用数を比較する
- 今年と昨年の利用状況を比較する
- 部門ごとのCAE利用時間を比較する
- ソフトウェアごとの稼働率を比較する
- ライセンスサーバごとの利用状況を比較する
- 平常時と繁忙期のピーク利用数を比較する
- ライセンス数とDenial（ライセンス取得拒否）回数を比較する
このような比較を行うことで、 単純な「多い」「少ない」という感覚ではなく、 データに基づいたライセンス管理が可能になります。
AIへの投資を「追加コスト」だけで考えない
設計部門で生成AIやAIを活用しようとすれば、当然ながら新しい投資が必要になります。
- AI機能を搭載したCAD・CAEへの更新
- 新しいシミュレーションソフトウェアの導入
- クラウドCAEの利用
- GPUや計算環境への投資
- 生成AIサービスの利用
- エンジニアへのAI教育
- データ基盤やDX環境の整備
しかし、 「AIを導入したいから、新たな予算を追加する」 だけが方法ではありません。
もう一つ考えられるのが、 現在支払っているエンジニアリングソフトウェア費用を見える化し、 利用状況を比較して、最適化できる部分を探すことです。
既存ソフトウェアのコストダウンをAI・DX投資へ回す
例えば、年間1億円のCAD・CAE・解析ソフトウェア費用を支払っている企業を考えてみます。
利用状況を可視化し、ライセンス構成を見直した結果、 10％の最適化余地が見つかれば、単純計算で年間1,000万円です。
これは単なるコスト削減・コストダウンとして見るだけではありません。
この費用を、生成AI、設計DX、新しいCAE、クラウド解析、GPU環境、 エンジニア教育などへの再投資原資として考えることもできます。
つまり、
エンジニアリングソフトウェア利用状況の可視化 → 比較 → ライセンス最適化 → コストダウン → AI・DXへの再投資
というサイクルです。
「ライセンスを減らす」ことだけが最適化ではない
ここで注意したいのは、 ライセンス最適化＝ライセンス削減ではないことです。
利用状況を比較した結果、 ライセンスが余っているソフトウェアもあれば、 逆に不足しているソフトウェアが見つかることもあります。
重要なのは、 「削減すること」ではなく「データを比較して判断すること」 です。
OpenLMでCAE・CADライセンス利用状況を可視化する
こうしたエンジニアリングソフトウェアの利用状況を可視化するための ライセンス管理ソリューションがOpenLMです。
OpenLMは、FlexNet / FlexLMをはじめとした各種ライセンスマネージャーから ライセンス利用情報を収集し、 CAD、CAE、EDAなどのエンジニアリングソフトウェアが 実際にどのように利用されているのかを分析するための仕組みを提供します。
- 保有ライセンス数と実利用数の比較
- Featureごとの最大同時利用数の確認
- 日別・月別のピーク利用状況の比較
- CAEソフトウェアごとの利用傾向分析
- ユーザー別のライセンス利用状況
- グループ・部門別利用状況の比較
- ライセンスDenialの確認
- 長時間利用されているセッションの確認
- 時間帯別・曜日別の利用状況分析
- ライセンス更新判断のための利用実績確認
PDCAを回すには、まず利用状況の見える化から
ソフトウェアライセンスの最適化も、 一度だけライセンス数を見直して終わりではありません。
- Plan：ライセンス構成を計画する
- Do：実際にCAD・CAEを利用する
- Check：OpenLMなどで利用状況を可視化・比較する
- Act：ライセンス構成や運用を改善する
このPDCAを継続的に回すことで、 CAD・CAEライセンスの最適化と、 次のAI・DX投資につながる改善サイクルを作ることができます。
設計DXの第一歩は「現在を知ること」かもしれない
生成AIやAIを活用した設計DXというと、 どうしても「どのAIを導入するか」「どの新しいソフトウェアを購入するか」 という話から始まりがちです。
しかし、その前に一度、 「現在、どのエンジニアリングソフトウェアにどれだけ投資し、 実際にどの程度利用しているのか」 を確認してみてはいかがでしょうか。
CAD、CAE、EDA、シミュレーションソフトウェアは、 製造業にとって重要な知的生産基盤です。
そしてAIによってその能力がさらに高まれば、 エンジニアリングソフトウェアの重要性も、 その投資額もさらに大きくなる可能性があります。
- どのライセンスが使われているのか
- どのライセンスが使われていないのか
- 何本必要なのか
- いつ不足するのか
- どの部門で利用されているのか
- 昨年と比較して利用は増えたのか
- AI導入前後で利用状況はどう変わったのか
をデータで把握することが重要になります。
OpenLMはAI・DX投資を考えるための「見える化」の入口
OpenLMは単なるライセンス管理ツールではありません。
CADやCAEをはじめとする エンジニアリングソフトウェアへの投資をデータで把握し、 比較し、改善するためのプラットフォームとして利用できます。
現在のライセンス利用状況を見える化する。 過去と現在を比較する。 必要なライセンスと余剰ライセンスを検討する。 コストダウンできる部分を探す。
そして、そこで生まれた余力を 生成AI、CAE、設計DX、新しいエンジニアリング技術への投資に振り向ける。
これからの設計部門に必要なのは、 単純なITコスト削減ではありません。
「既存投資を最適化し、次の技術への投資余力を生み出す」
という考え方ではないでしょうか。
CAE・CADライセンスの利用状況を確認してみませんか？
OpenLMを利用することで、 CAD・CAE・EDAなどのライセンス利用状況を可視化し、 保有数・最大同時利用数・利用時間・Denialなどを比較しながら、 ライセンス最適化を検討できます。
