はじめに
近年、建築業界や電子産業の設計現場で、AIの一種であるLLM（大規模言語モデル）とFEM（有限要素法）シミュレーションを組み合わせた新しい設計最適化手法が注目されています。LLMは人間のように言語を理解・生成できるため、複雑なシミュレーション条件や結果を自然言語でやり取りできる可能性があります。一方、FEMは構造物やデバイスの詳細な物理解析を担う必須ツールです。この2つを組み合わせることで、設計プロセスの効率化・自動化や高度化が期待されています。
本記事では、建築業界における構造解析や故障予測へのLLM活用事例と、電子産業におけるアンテナ設計や微細構造（メタマテリアル等）の最適化へのLLM活用事例を紹介します。それぞれどのようにLLMとFEMが組み合わさって設計プロセスを変革しているのか、そしてLLMが果たす具体的な役割（パラメータ空間の探索、境界条件の自動生成、自然言語による設計指示と変換、結果解釈支援など）について解説しますmdpi.commdpi.com。
建築業界：構造解析へのLLM活用
自然言語で対話する構造解析
建築・土木分野では、LLMとFEMを連携させることで構造解析の自動化が進みつつあります。例えば2025年の研究では、GPT-4などのLLMと構造解析ソフト（OpenSeesPy）を接続するMCP（Model Context Protocol）という仕組みが提案されました。エンジニアが「この建物フレームに○○の荷重をかけたらどうなる？」といった質問を会話形式で入力すると、LLMがその意図を解析して解析コードを自動生成し、FEMエンジンでシミュレーションを実行します。シミュレーション結果は再びLLM側に渡され、「変形は◯◯mmで安全基準内です」といった形で自然言語レポートが提供されますmdpi.commdpi.com。
図1: 構造解析におけるLLMとFEMの連携概念図。 ユーザーは建物の形状や荷重条件を自然言語で指示し（左）、LLMがそれを構造モデルと解析コードに変換します。中間のMCPサーバー（FastAPI経由）がOpenSeesPy等のFEMツールに計算を実行させ、応答結果を取得します（右）。LLMは得られた数値結果を理解し、「許容応力を満たしています」等の解釈結果を返答します。このようにLLMが対話型インターフェースとなり、専門知識がなくても高度な構造シミュレーションを扱える環境が実現しつつあります。
このアプローチにより、従来はエンジニアが手作業で設定していた複雑なモデル作成や境界条件設定が自動化され、解析サイクルが飛躍的に短縮されます。実際、前述の研究ではLLMを組み込んだシステムで6〜12秒程度の解析反復を達成し、リアルタイムに近いフィードバックが可能になったと報告されています。さらに興味深いのは、LLMを無制約に使って適当な解答をさせた場合は誤差が400%以上にも及んだのに対し、MCPを通じてFEM計算と組み合わせることで誤差1.5%未満の高い精度を実現した点です。これは、LLM単体では数値計算が苦手でも、適切に制約してFEMの厳密計算に委ねることで信頼性の高い解析が可能になることを示しています。
別の研究でも、テキストから構造解析を自動化するフレームワークが提案されており、LLMがテキスト記述を解析してPythonの解析コード（OpenSeesPyスクリプト）を生成する手法が試されていますarxiv.orgarxiv.org。20問の構造解析問題で評価した結果、**GPT-4ベースのモデルに構造エンジニアが工夫した指示文（プロンプト）を与えることで正解率100%**を達成し、通常のGPT-4（85%正解）や他のモデルを上回ったと報告されていますarxiv.org。このように、ドメイン知識を盛り込んだプロンプト設計やLLMの使い方次第で、構造解析タスクの自動化精度が飛躍的に向上することが確認されています。
故障予測・維持管理へのAI支援
建築物やインフラの故障予測や維持管理の分野でも、LLM活用の例が現れ始めています。例えば風力発電設備のケースでは、センサーデータから歯車箱（ギアボックス）の故障状態を予測する機械学習パイプラインを、LLMが自動生成する試みが報告されていますmdpi.com。GPT-4をベースとしたLLMに対し、データの内容と目的（異常検知）を与えて適切な分析手順やモデル構築コードを提案させ、実際にその性能を評価しました。その結果、LLMが提案した手法は人間が作成したベースライン（ランダムフォレストやXGBoostモデル）に近い精度を示し、特にドメイン特化のLLMであるDeepSeek-V3による提案はGPT-4を上回る分析網羅性と精度を達成しました。これは、LLMが**「データサイエンティストのアシスタント」**として、予兆検知のワークフロー自体を自動化できる可能性を示しています。
また、大規模言語モデルとマルチモーダル（画像）AIを組み合わせて、地震後の建物被害評価を自動化する研究も行われています。従来、地震被害の評価はエンジニアの現地目視や単一の画像認識モデルに頼っていました。しかし、画像と文章の両方を扱えるLLMを用いることで、写真に写った構造損傷を見て専門的な被害報告を自動生成することが可能になります。2025年の研究では、視覚と言語の能力を併せ持つSDA-Chatモデルを開発し、被害写真を入力すると「壁にせん断ひび割れが発生し構造耐力が低下している」といったプロレベルのテキスト説明を出力できることを示しました。8千枚以上の損傷画像データセットで精度検証した結果、回答精度83%を達成しており、応答速度も実用的な水準でしたresearchgate.net。このようにLLMは、構造物の維持管理や被災後評価においてもマルチモーダルな情報統合と自動レポート生成によってプロセス効率化に寄与し始めています。
電子産業：アンテナ・微細構造設計へのLLM活用
アンテナ構造の設計最適化
電子分野では、高周波デバイスやアンテナの設計にLLMを活用する研究が登場しています。特に次世代通信向けアンテナでは、ビームフォーミングや周波数特性の最適化において高度なチューニングが必要です。ある研究では、再構成可能メタサーフェスアンテナ（RIMSA）という新しいアンテナ構造の制御にLLMを取り入れました。GPT-2ベースのLLMをコアに据え、通信チャネルのパイロット信号から最適なメタサーフェスの位相・振幅パターンを推定させることで、従来のディープラーニング（強化学習やグラフニューラルネット）よりも高速かつ高性能なビーム制御を実現したのです。LLMはチャネル状態と最適アンテナ設定の潜在的な関係性を推論し、明示的な数式モデルや大規模な反復計算なしに適応的な制御を可能にします。シミュレーション結果では、LLMを用いた手法が従来手法より**高い合計スループット（通信容量）**を達成し、訓練コストも削減できることが示されていますarxiv.orgarxiv.org。
アンテナ分野では他にも、流体アンテナシステム（FAS）と呼ばれる可変型アンテナへのLLM応用が検討されています。FASはアンテナの位置や形状を動的に変えて通信品質を向上させる技術ですが、チャンネル推定や位置最適化に計算コストの課題があります。そこでLLMの活用が模索されており、LLMを用いたチャンネル特性予測やアンテナ位置の最適化支援、シミュレーション自動化などが研究されています。実験的な取り組みでは、LLMに進化的アルゴリズム（遺伝的アルゴリズム）の過程を組み込んだ*「LLM＋GA」*手法を試し、有名なベンチマーク関数で従来のGAより良い解を見つけ出すなど、探索効率が向上する結果が得られていますmdpi.com。これにより、広大なパラメータ空間を持つアンテナ設計問題でも、LLMが探索のガイド役となって迅速に最適解に近づける可能性が示唆されています。
微細構造・メタマテリアル設計への応用
電子デバイスの性能向上には、ナノスケールの微細構造（メタマテリアルやフォトニクス構造）の設計も重要です。この分野ではFEMやFDTDなどの解析に莫大な計算時間がかかるため、近年はサロゲートモデル（代理モデル）としてAIを用いる試みが活発でした。その中でLLMは新たなアプローチを提供しています。特徴的なのは、LLMが元々言語とコードで学習されているにもかかわらず、適切にチューニングすれば**「構造の形状」対「物理応答」**というマッピング関係を学習できる点です。
例えば2025年に報告された*「Chat-to-Chip」*と称する手法では、光学メタマテリアル（メタサーフェス）の設計問題を文章生成タスクに置き換えています。具体的には、メタサーフェスの幾何パラメータ（ナノアンテナの配列や形状）をテキストトークン列にエンコードし、その光学スペクトル（波長ごとの透過率など）も文章列として表現します。LLMにこの対応関係を学習させると、新たな形状に対するスペクトルをほぼ即座に予測できるようになります。従来は一つの形状を評価するのにFEM/FDTD解析で何時間もかかっていたものが、LLMを用いることで数秒で近似評価できるため、設計者はリアルタイムにフィードバックを得ながら試行錯誤できるようになります。報告によれば、数万件のシミュレーションデータでLLM（例：8億パラメータ規模のLlamaモデル）をファインチューニングした結果、ほぼ誤差なく光学スペクトルを予測でき、従来のディープラーニング手法と同等以上の精度と汎用性が得られたとのことです。さらに、このアプローチでは新しい設計目的ごとにネットワーク構造を一から設計・学習し直す必要がなく、汎用のLLMを微調整するだけでよいため開発効率も高いと報告されています。
また、メタマテリアルの逆設計（望む特性から構造を推定する）にもLLMが使われ始めています。ある研究では、LLMに**「このような光学スペクトルを実現するグリッドパターンを教えて」と質問する形でプロンプトを与えると、LLMが一つの可能なパターンを提案し、それを実際にシミュレーションで検証するという対話型の逆設計を実現しました。LLMは文法的な応答を生成しているだけにも見えますが、その内部には学習した物理法則の関連が潜んでおり、提案された構造は高い再現性でターゲット特性を満たしていたとのことです。さらに、2025年の別の研究CrossMatAgentでは、LLM（GPT-4相当）と画像生成AI（DALL-E3やDiffusionモデル）など複数のエージェント**を組み合わせてメタマテリアル設計を自動化する試みも報告されています。LLMがパターンの分析や評価レポートの生成を担い、画像生成AIが実際の構造案を創出、さらにシミュレーションで強度評価まで一貫して行うことで、初期の設計コンセプトから製造可能な詳細パターンまで自動で導出できるといいます。評価では、生成した構造パターンが多様性・再現性に優れ、3Dプリント可能な形式で出力されることが示されていますarxiv.org。
LLMが果たす役割と今後の展望
以上の事例から、LLMが設計最適化プロセスで果たす具体的役割が見えてきます。まず第一に、自然言語インターフェースとしての役割です。専門知識やコーディング能力が必要だったFEMソフト操作を、LLMが人間の相談役のように受け答えしながら自動化します。これにより、設計者は要件を平易な言葉で伝えるだけで高度な解析が可能となり、ツールの利用ハードルが下がります。またLLMは設計知識のデータベースとしても機能し、建築コードの照会や過去事例の知識提供、境界条件設定のガイドなど、設計に伴う情報検索・判断を支援しますmdpi.commdpi.com。第二に、自動コード生成とパラメータ探索の役割です。LLMは与えられた目的に沿って解析コードやモデルを自動生成したり、最適化アルゴリズムの中で次に試すべきパラメータ候補を提案したりします。これにより大規模な設計空間を効率良くサンプリングでき、従来数週間かかった繰り返し設計が数時間〜数分で完了することも期待できますarxiv.orgarxiv.org。第三に、結果の要約と意思決定支援です。FEMが吐き出す大量の数値結果や図を、LLMが自動で読み解き「どの箇所がボトルネックか」「設計目標を満たしているか」を文章で解説してくれるため、エンジニアは重要な洞察を迅速に得られますresearchgate.netresearchgate.net。
もっとも、LLMを安全に活用するには注意点もあります。LLMは数値計算に弱く幻覚（誤回答）を起こすため、必ずFEM等の厳密計算やルールチェックと組み合わせ、検証・制約を加えた形で使うことが重要だと各研究は強調しています。例えば構造設計では、LLMに直接計算させるのではなく、「LLMはインターフェース役」に徹し、計算自体は信頼できるソルバーに任せるという分業が有効でしたmdpi.commdpi.com。また生成された設計案が現実的か（製造可能か、規格に適合するか）をエンジニアが確認・調整するプロセスも依然必要です。しかし、これらの課題に向けてドメイン特化のLLM開発やマルチエージェントによる相互チェックなどが進んでおりarxiv.orgarxiv.org、信頼性を担保しつつ設計自動化を加速する取り組みが続いています。
おわりに
FEMの持つ高精度な物理計算能力と、LLMの持つ柔軟な知識表現・対話能力を組み合わせることで、建築・電子分野の設計プロセスは大きく変わろうとしています。建築業界では、構造解析の自動化や維持管理の効率化、設計コードのチェック支援まで、LLMがエンジニアのパートナーとなりつつあります。電子産業では、複雑なアンテナやナノ構造の設計探索をLLMが賢くナビゲートし、これまで不可能だったスピードでの最適化や新構造の創出が実現し始めています。これらの技術はまだ発展途上ですが、2023年以降の最新研究やスタートアップの動向からは、設計の民主化（専門知識がなくとも高度な設計が可能になる）とイノベーション加速（試行錯誤の高速化による新しい解の創出）の大きな可能性が感じられます。今後、LLMとFEMの連携はさらに進み、設計最適化のみならず、自動施工計画やスマートシティ運用など幅広い分野への波及も期待されるでしょう。業界の技術設計者にとって、これらAIツールを上手に活用することが、競争力向上の鍵となりつつあります。
References: 本記事で参照した海外の論文・資料の一部を以下に示します（【】内は参照箇所を示す行番号）:
- Carlos Avila et al., “Human–AI Teaming in Structural Analysis: A Model Context Protocol Approach for Explainable and Accurate Generative AI,” Buildings, 15(17):3190, 2025mdpi.commdpi.com.
- Haoran Liang et al., “Integrating Large Language Models for Automated Structural Analysis,” arXiv preprint arXiv:2504.09754, 2025arxiv.orgarxiv.org.
- Yoke W. Tan et al., “LLMs in Wind Turbine Gearbox Failure Prediction,” Energies, 18(17):4659, 2025mdpi.commdpi.com.
- Yongqing Jiang et al., “Large language model for post‐earthquake structural damage assessment of buildings,” Comput.-Aided Civ. Inf. Eng., 2025researchgate.netresearchgate.net.
- Yunsong Huang et al., “LLM-RIMSA: Large Language Models driven Reconfigurable Intelligent Metasurface Antenna Systems,” arXiv:2508.12728, 2025arxiv.orgarxiv.org.
- Tong Zhang et al., “Integrating Large Language Models into Fluid Antenna Systems: A Survey,” Sensors, 25(16):5177, 2025mdpi.commdpi.com.
- Xinyu Zhu et al., “Chat to Chip: LLM-Based Design of Arbitrarily Shaped Metasurfaces,” Nanophotonics, 2025 (accepted, arXiv:2509.24196)arxiv.orgarxiv.org.
- Jie Tian et al., “CrossMatAgent: AI‐Assisted Design of Manufacturable Metamaterial Patterns,” arXiv:2503.19889, 2025arxiv.orgarxiv.org.
