トヨタシステムズと富士通、量子AIで車載コンピュータ設計を自動化

2026年1月14日、トヨタシステムズと富士通は、量子インスパイアード技術とAIを活用し、車載コンピュータの設計業務におけるコネクタピン配置の自動化を実現したと発表した。
設計現場の生産性と持続可能性を同時に高める取り組みである。

量子AIとCAE解析でECUコネクタピン配置を高速最適化

トヨタシステムズと富士通は、トヨタ自動車向けに車載コンピュータ（ECU）のコネクタピン配置設計を自動化する仕組みを構築した。
従来は熟練技術者が経験に基づき決定していたが、100ピンの端子配置では理論上9.3×10の157乗通りの組み合わせが存在し、検討には膨大な時間を要していた。

両社は、トヨタ自動車の設計基準や知見とトヨタシステムズのCAE解析（※）やインフラのノウハウ、富士通の量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」およびAIを組み合わせ、配置パターンの評価をAIに学習させた。
AIモデルを数式化し高速計算を行うことで、最適配置の自動算出を可能にしている。

この取り組みにより、従来比で20倍以上の高速化を達成した。2025年5月からは、トヨタ自動車の量産向けECUを対象に従来手法と並行して実務での運用も開始されている。

両社は今後、適用範囲を拡大し開発速度や品質向上、コスト削減に取り組む方針である。
トヨタシステムズはサプライヤー企業への展開も視野に入れ、富士通はトヨタグループの持続可能な開発設計の支援を継続する方針だ。

※CAE解析：Computer Aided Engineering の略称。コンピュータ上で製品設計や性能をシミュレーションし、開発期間短縮やコスト削減、品質向上に貢献する手法。

量子AI活用で設計効率向上　メリットと課題を考察

量子インスパイアード技術とAIの導入は、ECU設計だけでなく自動車開発全体の業務効率を押し上げる可能性がある。特に、複雑化する設計プロセスにおいて人材の負荷を軽減し、設計者がより創造的な工程に注力できる点は大きなメリットだろう。

さらに、短時間で多数の設計候補を評価できるようになり、試行の幅を広げつつ製品の品質安定性を高める効果も期待できる。属人的なノウハウへの依存が減少することで、組織全体の知識の平準化も進むと考えられる。

一方で、自動化に伴う運用課題も無視できない。AIモデルの学習データや評価基準が偏ると、設計の最適性に影響を与えるリスクがある。
また、高度な計算リソースやインフラ整備が必要となるため、導入コストや運用負担の増加も懸念される。

それでも、効率化による開発期間の短縮や人的リソースの最適化は、持続可能な自動車開発体制の構築に寄与する可能性が高い。今後は、メリットを最大化しつつ、運用面でのリスク管理を両立させることが課題となるだろう。

トヨタシステムズ・富士通 ニュースリリース

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