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2026年06月04日

ＤＵＮＬＯＰと富士通、ＡＩタイヤ構造解析で所要時間を約９０％短縮

■解析時間を約４５分から約５分へ短縮、接地形状を平均８７．７％の精度で予測

　住友ゴム工業（ＤＵＮＬＯＰ）＜５１１０＞（東証プライム）と富士通＜６７０２＞（東証プライム）は６月３日、タイヤの性能をＡＩで高精度かつ短時間に予測する技術「ＡＩサロゲートモデル」を共同開発し、実証実験で成果を確認したと発表した。タイヤが路面に接地した際の変形挙動の予測に適用し、解析時間を従来の約４５分から約５分へ短縮、約９０％削減した。

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　同技術は、ＤＵＮＬＯＰのタイヤ設計ノウハウや実設計データと、富士通のＡＩ技術を組み合わせたもの。グラフニューラルネットワーク（ＧＮＮ）をベースに、約６０万要素規模の解析を実現し、接地形状を平均８７．７％の精度で予測した。構造や材料仕様の決定プロセスを短縮し、性能向上やコスト最適化にもつなげる。

　両社は今後、２０２６年１２月までに次世代ＣＰＵ「ＦＵＪＩＴＳＵ−ＭＯＮＡＫＡ」検証機での実証を開始し、推論速度、精度、電力効率の最適化を進める。ＤＵＮＬＯＰでは２０２７年４月の実用開始を目指し、富士通は製造業向け大規模ＦＥＭ解析への横展開や「Ｆｕｊｉｔｓｕ　Ｋｏｚｕｃｈｉ」での提供を推進する。

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