AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近部下が『品質多様性（Quality Diversity）で設計空間を探る』と言い出しまして、正直何を投資すれば良いか分からなくなっています。これって要するに当社の設計候補をたくさん出して良いものを見つける手法という理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！大枠はその通りです。品質多様性（Quality Diversity, QD）は、単に最適解を一つ見つけるのではなく、性能が高くかつ性質の異なる候補群をいくつも作る手法ですよ。つまり『良い選択肢のポートフォリオ』を作るんです。
なるほど。ですがウチの現場は実働試験が高くつきます。論文の話では3Dの流体解析が重くて、何千回も回せないと聞きました。現場に持ち込める現実的なアプローチはありますか？
大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。論文は『2Dで先行探索して、そこから3Dを予測する』という発想を提案しています。要点は三つです。1) 計算負荷の低い2D解析で多様な形状を探索する。2) その結果から3D挙動を予測する代理モデル（Surrogate Model）を学習する。3) 3Dシミュレーションは最小限に抑えて良好な候補を選ぶ、です。
それはつまり『安いシミュレーションで候補を広く取って、高い精度は一部だけ検証する』ということですね。これって要するに2Dでうまくやれば3Dでの計算をかなり少なくできるということ？
その理解で正しいです。ただし重要なのは『何を2Dで学習させるか』と『どの候補を3Dで検証するか』を賢く選ぶ点です。論文は品質多様性（QD）を使って2D足跡（building footprint）の多様な集合を生成し、それで3Dの風の特徴を予測するモデルの学習データを作りました。
なるほど。現場で言えば『工場配置の足跡』をまず簡易評価して、そこから塔や立体構造の影響を部分的に検証するイメージですね。投資対効果で見ると、どこでコスト削減が期待できますか？
良い質問です。投資対効果の肝は三点に集約できます。第一に、3D流体解析を行う回数を劇的に減らせるためシミュレーション費用を下げられる。第二に、多様な有望案を早期に洗い出せるため試作や設計変更の無駄が減る。第三に、代理モデルが育てば設計プロセスが高速化し意思決定の速度が上がる、です。
でも2Dと3Dは物理的に違う。2Dでうまくいっても3Dで外れるリスクはないのですか？その不確実性はどう扱うのですか。
重要な懸念ですね。論文はこの点を正直に扱っています。2Dと3Dの流れは定性的に異なるため、ランダム形状では予測は難しい。だからこそ多様性（Quality Diversity）で『予測しやすい形の領域』をまず探索し、その領域に対して代理モデルの予測精度を高めることが鍵になります。つまり不確実性を管理する観点からも有効なのです。
これって要するに、無作為に学習データを取るより『多様性を意識して取る』ことで、少ない高精度データで代理モデルを賢く育てられる、ということですね。では当社がまず始めるべき一歩は何でしょうか。
素晴らしい要約ですよ。まずは実務的な三ステップを提案します。1) まずは代表的な2Dフットプリント（footprint）を数百案、品質多様性（QD）アルゴリズムで作ってみる。2) そのうち数十案を3Dで精密にシミュレーションして代理モデルを学習する。3) 代理モデルで有望候補を絞り込み、最終的に限定された3Dケースのみ検証する。大丈夫、投資を段階的に抑えられますよ。
分かりました。自分なりにまとめますと、『まずは安価な2D解析で多様な候補を作り、その中から学習に役立つ代表を3Dで検証して代理モデルを作る。そうすれば3Dの高コスト検証を大幅に減らせる』ということですね。それなら現実的に始められそうです。ありがとうございました。
