拓海先生、最近部下から“反事実”を使った設計支援の論文が良いと言われまして。正直ピンと来ないのですが、うちの工場にも使えるものですか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、設計の『もしこうしていたら』を自動で探して、現場で実行できる小さな変更案を出せる技術です。大丈夫、一緒に分解していきますよ。
うちの課題は性能とコストの両立です。単一の評価だけでなく、複数の目標を満たす案を出せるんですか。
できますよ。要点は三つです。第一に、複数の目的を同時に扱うこと、第二に、変更は小さく実行可能であること、第三に、図面や写真、テキストといった様々な表現を条件に含められることです。一緒に現場目線で考えれば投資対効果も見えますよ。
複数の目的というのは、例えば“強度を上げながらコストは抑える”ような要求ですね。だとすると、現場で即座に使える改良案が出るとありがたい。
その通りです。さらに本手法は“モデル非依存（Model-Agnostic）”なので、工場で既に使っている評価ツールやシミュレーションに繋げて使えます。つまり既存投資を捨てずに活用できるんです。
なるほど。しかも写真やテキストでも条件を入れられると聞きましたが、例えば“この見た目の雰囲気を保ちながら”というような要望も扱えるのですか。
まさに可能です。ここで使われるのは、Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP）という視覚と言語を結びつける仕組みで、言葉や画像で表した主観的な要望を評価器として組み込めるんです。実際の設計感覚に近い評価を自動化できますよ。
これって要するに、うちの経験豊富な現場の“勘”を、写真や言葉でAIに教え込んで、それに沿った改良案を自動で提示してくれるということですか。
その理解で合っていますよ。重要なのは、全てをAIに任せるのではなく、現場の評価器や方針と組み合わせる点です。ですから投資対効果の判断も、担当者の視点でしやすくなります。
導入コストと効果をどう比較すべきでしょうか。現場の負担が増える懸念もあります。
ここでも三点です。まず最小限の改良案を優先することで現場負担を減らすこと、次に既存評価を使えるため追加投資を抑えられること、最後に短期間でプロトタイプを回し効果を計測できることです。小さく試して効果が出れば段階的に拡大できますよ。
わかりました。最後に確認ですが、導入して成果が出なければやめられますか。現場が混乱するのは避けたいのです。
もちろんです。段階的なPoC（Proof of Concept、概念実証）で進めればリスクは限定的ですし、現場の判断でいつでも停止できます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
整理しますと、現場の評価と組み合わせて小さな改良案を複数の目的で自動探索でき、見た目や言葉で要求を入れられる。試験は段階的に行い、効果が出れば拡大する、という理解で間違いないでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。現場の知見を尊重しつつ、最小実行単位で改善を積み重ねる流れになります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。まずは小さく試して、現場で使えるかを確認していきます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、本研究は設計領域における「反事実（Counterfactual）探索」を、実務で使える形に昇華させた点で大きく変えた。従来の反事実は説明や解析のために使われることが多かったが、本研究はそれを設計改良の実行案へと直接つなげる仕組みを提示している。結果として、設計者が抱える“もしこう改良すればどうなるか”という問いに対して、現場で実行可能な小さな改良案を自動生成できるようになった。
まず基礎的には、反事実探索（Counterfactual Search、CF、反事実探索）は、ある状態から「もし別の条件だったら」をシミュレートして代替案を得る手法である。本研究はこれをマルチオブジェクティブ（Multi-objective、複数目的）化し、かつ入力と出力が多様なモダリティ（パラメトリック値、画像、メッシュ等）を含む場面に適用可能にした点が新しい。要するに、単一数値で評価するのではなく、品質、コスト、見た目など複数の価値基準を同時に満たす案を探せるようにしたということである。
応用面では、従来の最適化ツールやシミュレータにそのまま繋げられる点が重要である。モデル非依存（Model-Agnostic）な設計改良支援であるため、既存の評価関数や社内の解析パイプラインを捨てずに導入できる。これにより実務での採用障壁が下がり得る点が評価される。
さらに画像やテキストを評価器として組み込むことで、設計者や営業、顧客が持つ主観的要求を設計探索に反映できる。例えば「この見た目の雰囲気を維持しつつ強度を上げる」といった曖昧な要求を、言語や写真で与えて評価させることが可能になった。
総じて、本研究は反事実探索を“設計実務で使える道具”に変え、設計プロセスの試行錯誤を効率化する点で意味がある。現場の知見を失わずに探索の自動化を進められるという点が最大の価値である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は二つの問題を抱えていた。第一に多目的（Multi-objective、複数目的）要件への対応が弱く、単一の性能指標を最大化する形が主流であった。第二に、設計データの多様なモダリティを扱えないため、主観的要求や画像ベースの制約を設計探索に入れるのが難しかった。本研究はこの二点を同時に解決している。
具体的には、探索目標を「改良の大きさを最小化すること」「元データの分布（manifold）に近いこと」「ユーザーが指定した複数の要求を満たすこと」として多目的最適化の枠組みで扱っている点が差別化要因である。これにより、実装可能で違和感の少ない改良案が優先的に出される。
もう一つの違いは、評価器と最適化プロセスの分離である。多くの既存手法は最適化とサンプリングを密接に結びつけており、新たな要求を加えるたびに全体設計を組み直す必要があった。本研究は評価器を黒箱として扱いながら、評価結果に基づいて効率的に候補を列挙する構造を採用している。
最後に、視覚と言語を結びつける代表的手法であるContrastive Language-Image Pre-training（CLIP、CLIP、視覚と言語の対比学習）を評価器として利用し、画像やテキストで表現される主観的な要求も設計探索に統合している点が先行研究との差である。
要するに、本研究は“多目的”かつ“多モダリティ”という二つの不足を埋め、実務に近い形で設計改良の候補を提示する点で既存手法と明確に異なる。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核は三つの技術要素で構成される。第一は多目的探索の定式化であり、改良の規模を抑えつつ設計変更が目的を満たすように評価関数群を定義することだ。ここで用いる多目的最適化は、単一解を出すのではなくトレードオフの効いた候補群を示すため、現場での判断材料が増えるメリットがある。
第二はモデル非依存性の設計である。Model-Agnostic（モデル非依存、モデル非依存）とは、特定の機械学習モデルに縛られず評価器として既存のシミュレータや実験データをそのまま使えることを意味する。これにより既存投資を活かして段階的に導入できる。
第三は多モダリティ評価の組込みである。Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP、CLIP、視覚と言語の対比学習）などの表現学習モデルを用いることで、テキストや画像という主観的条件を定量化し、探索の指標に含めることが可能になった。これが「見た目」や「好み」を設計探索に反映するための鍵である。
加えて、探索アルゴリズムは候補の多様性と実行可能性を保つよう設計されているため、現場で受け入れやすい小さな変更から大きな改良まで幅広い案を提示できる。結果的に意思決定の選択肢が増え、短期間で有効案を見つけやすくなる。
以上が技術的本質であり、本研究はこれらを組み合わせることで、実務の要請に応じた設計改良を自動的に提示する体制を作り上げている。
4.有効性の検証方法と成果
検証は現実的な工学課題を用いて行われている。本研究では実機的な事例として自転車フレームの構造効率改善を取り上げ、MCDが提案する改良案によって強度や剛性の改善が達成されるかを評価した。評価は複数の性能指標と主観的要件を同時に用いて行い、改良の有効性を多面的に判断している。
また、CLIPを用いた画像・テキスト条件の評価も実施され、「この雰囲気を保つ」「特定の形状的特徴を残す」といった主観要件を満たす候補が実際に抽出されることを示した。つまり定量評価だけでなく定性的な要求にも対応できることが示された点が重要である。
成果としては、改良案が従来の単一目的最適化よりも実務的に受け入れやすく、また設計変更の規模を小さく抑えつつ性能向上が図れることが報告されている。これは現場での導入ハードルを下げる直接的な証拠となる。
さらに、個別ユーザーの身体的適合性（ergonomic fit）など高度に専門化した要件にも対応できる可能性が示唆されており、カスタム設計や一品もの設計への適用が期待される結果となっている。
総じて、実験結果は概念実証（PoC）として十分な説得力を持ち、現場導入に向けた次のステップへ進める基盤を示している。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は主に三つある。第一に、評価器として用いる表現学習モデルやシミュレータの精度に探索結果が依存する点である。評価器が誤差を含めば、候補の有用性も落ちるため、評価器の選定やキャリブレーションが重要になる。
第二に、主観的要求をどの程度まで数値化して探索に組み込むかの線引きである。CLIPのようなモデルは主観的評価をある程度定量化できるが、文化や文脈に依存する要素はまだ取り扱いが難しい。現場ごとの微妙な感覚をどう反映するかは実務上の課題である。
第三に、探索空間の規模と計算コストの問題が残る。多目的・多モダリティを扱うことで探索は複雑になり計算負荷が上がる。実運用では限定的な変数セットから開始し、段階的に拡張する運用設計が必要である。
倫理面や説明責任の観点も忘れてはならない。自動生成された改良案が安全性や法規制に触れないよう、評価プロセスに人的検査を入れる必要がある。AIは支援であり最終判断は人間が行う設計文化を維持すべきである。
総論として、本研究は実務に近づける一方で、評価器の信頼性向上、主観評価の地域性への対応、計算資源の最適化といった課題を解決する運用設計が不可欠である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず評価器と実データの整合性を高める取り組みが重要である。社内の実験データや試験結果を用いて評価器の精度を上げることで、提案される改良案の信頼性が高まる。現場の検査結果をフィードバックループとして組み込むことが有効だ。
次に、主観的要求の地域性や顧客層差を扱うため、CLIPのような表現学習モデルをカスタムデータで再学習する方向がある。これにより“この会社らしさ”や“顧客層の好み”を設計探索に反映できるようになるはずだ。
また、導入のハードルを下げるために、限定的な変数セットでのテンプレート運用を先に行い、効果が確認できたら段階的に変数やモダリティを増やす運用設計が現実的である。段階的PoCの設計が導入成功の鍵となる。
最後に、投資対効果を経営判断に繋げるためのKPI設計やレポーティング手法を整備する必要がある。これにより経営層が短期・中期の効果を見極めやすくなり、導入判断の透明性が向上する。
総合的に、本研究は設計の現場での試行錯誤を効率化する有望な方法を示しており、評価器強化と段階的導入を中心に進めれば実務応用が現実的である。
検索に使える英語キーワード
counterfactual search, multi-modal counterfactuals, design modification, model-agnostic search, CLIP, multi-objective counterfactuals
会議で使えるフレーズ集
「本手法は既存の評価器をそのまま使えるモデル非依存性があるため、初期投資を抑えた導入が可能だ。」
「我々は小さな改良案を優先的に検証し、効果が確認できたら段階的に適用範囲を広げる運用にすべきだ。」
「主観的要件は画像やテキストで定義できるので、営業やデザイナーの感覚を探索に反映できる点が強みです。」
L. Regenwetter, Y. A. Obaideh, F. Ahmed, “MCD: A Model-Agnostic Counterfactual Search Method For Multi-modal Design Modifications,” arXiv preprint arXiv:2305.11308v2, 2023.
