山下ゴム(株)

CAE（数値解析）やAI技術を活用したデジタル開発の推進に取り組んでいます。具体的には、製品開発における試作回数の削減、ならびに、より効率的な開発プロセスを実現するための技術開発を担当しています。従来の製品開発では、試作品を何度も作成し、実験を繰り返すことで性能を検証していました。しかし、この方法では時間やコストがかさみ、開発期間が長期化する課題がありました。そこで私たちは、CAEやAI技術を活用し、製品の性能を事前に予測する技術を開発し、開発期間の短縮やコスト削減に貢献しています。

私が開発した予測技術が、テクニカルセンターの承認を得て、実際の製品開発に採用された時です。この予測技術は、開発初期段階で性能を判断し、適切な形状を選定します。開発にあたっては、様々な困難があり、予測精度を高めるために、過去のデータを用いた予実検証を繰り返しました。予測精度向上のために予測に必要な指標の選定や、材料特性値の精査、最適なソルバーの選定など様々な検証を実施しました。CAEのみでは予測が難しい事象に直面した際には、AI技術を組み合わせることで、より精度の高い予測モデルを確立する工夫をしました。自分の開発した技術が会社の製品に貢献できるという実感を持ち、大きなやりがいを感じました。

自動車部品業界をターゲットにしており、日本の基幹産業である自動車業界で「技術者」として自動車部品に携わりたいと感じていました。山下ゴムは、防振部品の開発・製造において高い技術力を持っており、その点に深く共感しました。2つ目は「埼玉県北」で長く働きたかったからです。地元で腰を据えて長く働きたいと考えていました。私が入社する時点で、山下ゴムは70年近く続く企業であり長く働くことができると考えました。そして3つ目は福利厚生が充実していたからです。昼食代個人負担200円や借り上げ社宅制度もあり、家賃の実質負担3割程度で自分の住みたいアパートを選ぶことができます。福利厚生はも最も手取りが少ない社会人2年目において非常にありがたい気持ちでいっぱいです。

AI技術を活用し予測精度や予測技術の適用範囲を発展させていくことが当面の目標です。私が所属している実験解析GRでは、「予測技術の活用による開発リードタイム60％削減」というミッションを掲げています。このミッションを達成するためにはCAE計算をAIに代替させることが必須になります。現状の私たちの課題は「AI技術に特化した技術者がいない」ことです。私がＡＩ技術者としての知識及び技術を身につけ、予測技術を発展させてミッションを達成するように活動していきます。

インターンシップや卒業生訪問を積極的に活用してください。就活支援サイトには載っていない社員の生の声や、職場の雰囲気を知ることができます。人事課の採用担当者以外の方から得られる現場担当者の意見は、会社を選ぶうえで非常に貴重な情報になりますよ。