拓海先生、最近社員に「プロンプト進化で設計を最適化できる」と言われたのですが、正直ピンと来ません。要するにどんなことができるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、シンプルに言うと「言葉の書き方を進化させて、AIにより良い設計イメージを作らせ、それを性能評価で選ぶ仕組み」です。自然言語で好みや制約を示せば、設計候補を自動で出して評価できるんですよ。
それは便利そうですが、現場の習熟度や投資対効果が心配です。設計の評価は物理計算が必要でしょう？それと結びつけて本当に実用的な設計が出るのですか。
素晴らしい観点です！ポイントは三つありますよ。第一に、言語で設計意図を表現するため非専門家でも指示できる点です。第二に、生成モデルが出す設計を物理ベースのソルバーで評価して機能性を担保する点です。第三に、画像と言語を結びつけるビジョン・ランゲージモデルで非現実的な案を割り引ける点です。
なるほど。これって要するに「言葉を少しずつ変えながらAIに沢山作らせて、現実的かどうかを画像と言語でチェックし、物理評価で最終判定する」ということですか。
その通りです！まさに要点を掴んでいますよ。補足すると、言葉の変化は進化的アルゴリズムで自動的に行われ、良い言葉（プロンプト）は次世代に残ります。ですから現場の手間は少なく、試行錯誤が自動化されるのです。
投資対効果の話に戻します。導入に高い計算資源が必要なら現場導入は難しい。どの程度の計算負荷と人員で運用できるものでしょうか。
良い質問ですね。計算負荷は二段階で制御できます。まず生成はテキストから3Dを作る段階でコストがかかるが、その回数を進化で限定することができる点。次に、物理評価は軽量な近似モデルから本格的なソルバーまで段階的に使い分けることでコストを抑えられます。要は段階的戦略で現実運用可能です。
現場の理解を得るにはどう説明すれば良いですか。現場は細かい数式やAIの内部には興味がない。短く伝えるコツはありますか。
もちろんです。要点は三つで伝えると効果的ですよ。第一に「自然な言葉で設計意図を伝えられる」、第二に「AIが複数案を作って現実性を自動で判定する」、第三に「初期投資を抑える設計評価の段階化が可能である」。この三つをセットで示せば現場の理解は得やすくなります。
分かりました。では最後に、これを社長に一言で報告するとしたら何て言えば良いでしょうか。数字や効果を簡潔に示したいのです。
素晴らしいです、その点まで考えるとは頼もしい。推奨する一言はこうです。「自然言語で設計要求を与えながらAIが多案生成と自動評価を行い、初期試作の工数とコストを抑えて短期間で有望案を抽出できます」。これで投資対効果の議論に入りやすくなりますよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。自然な言葉で指示してAIに案を作らせ、画像と言語で現実性をふるいに掛け、物理評価で最終判断することで、初期検討の時間と費用を下げられる、という理解でよろしいですね。
