AIで設計の自動化はどこまで進む？できること・できないことと設計者の将来

「設計 自動化 AI」と検索したあなたは、「AIで設計の仕事はどこまで自動化されるのか」「このまま設計者を続けて将来は大丈夫なのか」と気になっているのではないでしょうか。

AIによって、形状の案出しや図面作成、解析、書類作成などの「作業」は自動化が進みつつありますが、要求を整理し、複数の条件を比べて決め、結果に責任を持つ「判断」は、今後も設計者の役割として残ると考えられます。 そのため、作業だけを担当する設計者ほど影響を受けやすく、AIを道具として使いこなし判断に関わる設計者ほど価値が高まる傾向があります。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、AIで自動化できる設計業務とできない業務、設計者の需要と年収、これから身につけたいスキル、AI活用に関われる職場の選び方を解説します。

結論：AIで設計はどこまで自動化できる？

先に結論をまとめます。

• 設計の自動化は、以前から「決まった手順をプログラム化する」形で進んできた
• AIの登場で、形状の案出し、図面やモデルの作成補助、解析、書類作成などの自動化が広がりつつある
• 一方で、要求の整理、条件どうしの優先順位づけ、最終判断と責任は人の役割として残る
• 影響を受けやすいのは「指示どおりに図面を描くだけ」の業務
• AIを使いこなし、判断する側に回れる設計者の価値はむしろ高まる

「AIに仕事を奪われるか」ではなく、「AIに任せる部分と自分が担う部分をどう分けるか」が、これからの設計者に問われるポイントです。

設計の自動化とAIの基本

従来の設計自動化とAIの違い

設計の自動化そのものは新しい話ではありません。以前から、キャド（コンピューターで図面や立体モデルを作るソフト）のマクロ機能や、社内の設計ルールを組み込んだ自動作図の仕組みが使われてきました。

従来の自動化とAIによる自動化は、次のように違います。

観点	従来の自動化	AIによる自動化
仕組み	人が決めた手順やルールをプログラム化する	大量のデータから傾向を学び、答えや案を出す
得意なこと	決まった形の部品の繰り返し作図、寸法の一括変更	新しい形状の提案、文章や図の生成、異常の検出
苦手なこと	ルールにない例外への対応	根拠の説明、学習していない条件への対応
人の関わり方	ルールを作り、保守する	条件を与え、出てきた案を評価・判断する

AIは「案を出す力」が強い一方、その案が正しいかを判断する力は人に頼る部分が大きいのが現状です。

設計で使われる主なAIの種類

設計の現場で話題になるAIは、大きく次の3つに分けられます。

• 形状を提案するAI：荷重や重さの条件を与えると、軽くて強い形状の案を自動で出す（ジェネレーティブデザインやトポロジー最適化と呼ばれる技術）
• 予測・検出するAI：過去の解析結果や不具合のデータを学び、強度や不具合の起きやすさを予測する
• 文章や図を生成するAI（生成AI）：仕様書や報告書の下書き、プログラムの作成、設計資料の検索などを支援する

どのAIも、使う側が「何を条件として与え、出てきた結果をどう評価するか」を理解していなければ、正しく使いこなせません。

AIで自動化が進んでいる設計業務【工程別】

設計の工程ごとに、AIの活用が進みつつある業務を整理します。

工程	AIで自動化・効率化が進む業務の例	人が担う部分
構想設計	形状案の自動生成、過去の類似設計の検索	要求の整理、案の比較と選択
詳細設計	モデリングや図面作成の補助、部品の候補提示	寸法・公差の決定、加工性の判断
解析・検証	解析の高速化、結果の予測、異常箇所の検出	解析条件の設定、結果の妥当性の判断
回路・基板設計	部品配置や配線の補助、設計ルールのチェック	回路方式の決定、ノイズ対策の判断
文書・検図	仕様書の下書き、図面の記入漏れチェック	内容の最終確認、承認

構想設計での形状の自動生成

荷重や固定する位置、使える材料などの条件を与えると、AIが軽くて強い形状の案を複数出す技術が広がりつつあります。人では思いつかないような形状が出てくることもあり、軽量化が重視される分野で注目されています。

ただし、出てきた形状がそのまま加工・量産できるとは限りません。加工方法やコスト、組立のしやすさを考えて案を選び、手直しするのは設計者の役割です。

図面作成・モデリングの補助

キャドの中に、作業の手順を予測して次の操作を提案したり、過去の設計から似た部品を探したりする機能が組み込まれつつあります。繰り返しの多い作図や、標準部品の配置などは、今後さらに自動化が進むと考えられます。

解析・検証の効率化

強度や熱、流れなどの解析は、これまで計算に時間がかかる工程でした。AIで解析結果を予測したり、条件を変えた多数の解析を自動で回したりすることで、検討の速度を上げる取り組みが進んでいます。

回路・基板設計の補助

回路や基板の設計でも、部品の配置や配線の補助、設計ルールに違反していないかのチェックなどにAIの活用が広がりつつあります。基板の層数が多く配線が複雑な製品ほど、効率化の効果が期待されます。

書類作成・検図の効率化

生成AIを使えば、仕様書や試験報告書の下書き、設計資料の検索、簡単なプログラムの作成などを効率化できます。図面の記入漏れや社内ルールとの食い違いを見つける検図の補助にも使われ始めています。

なお、AIの導入状況は企業や業界によって大きく異なります。導入率などの具体的な数値は、調査ごとに定義が違うため、公開時に最新の統計で確認してください。

AIで自動化しにくい設計業務

AIが得意な作業がある一方で、自動化が難しい業務もはっきりしています。設計の本質である「決めること」と「責任を持つこと」は、人の役割として残ると考えられます。

• 要求の整理：顧客や企画部門のあいまいな要望を、設計の条件に落とし込む
• トレードオフの判断：強度・重さ・コスト・納期など、ぶつかり合う条件のどれを優先するか決める
• 現場とのすり合わせ：加工・組立・保全の担当者と話し、作りやすく直しやすい設計にする
• 安全と品質の責任：事故や不具合が起きないかを見極め、設計の根拠を説明する
• 前例のない課題への対応：データが少ない新しい製品や技術での判断

AIが出した案に誤りがあっても、AIは責任を取れません。最終的に「この設計で問題ない」と判断し、その根拠を説明できるのは設計者だけです。

AIで設計者の仕事はなくなる？

「AIが進化したら、設計の仕事はなくなるのでは」という不安は、決して大げさなものではありません。実際に、繰り返しの作図や書類作成のように、AIで時間が大きく短くなる業務は確実に増えています。

一方で、仕事がまるごとなくなるというよりは、「作業の時間が減り、判断や検討に使う時間が増える」という形で仕事の中身が変わると考えるのが現実的です。

影響の受け方は、担当している業務によって変わります。

担当している業務の中心	AIの影響	これからの方向性
指示どおりの作図・図面修正	受けやすい	構想や選定など判断する業務に範囲を広げる
部品の選定・強度計算	一部が効率化される	計算の妥当性を判断する力を磨く
構想設計・仕様の決定	受けにくい	AIを使って検討の幅と速さを上げる
現場とのすり合わせ・取りまとめ	受けにくい	設計の取りまとめ役として価値が高まる

私たちのもとには、「作図中心の業務を続けていて、AIが普及したら自分の仕事はどうなるのか不安」という声がよく届きます。特に、設計補助や図面修正を長く担当している20代後半〜30代の方からのご相談が増えています。

このとき大切なのは、不安の原因が「設計という職種」にあるのか、「判断に関われない今の環境」にあるのかを切り分けることです。設計職そのものの需要がなくなるわけではないため、環境が理由であれば、構想や選定から関われる職場へ移ることで、AI時代にも強い経験を積むことができます。

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設計者の需要と年収

機械設計や回路設計をはじめとする機電系エンジニアは、ものづくりの現場で幅広く必要とされています。参考として、全職業の有効求人倍率は1.12倍です。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

設計エンジニアの年収は、担当する製品分野や経験、構想段階から関われるかどうかによって大きく変わります。

求人の傾向としては、設計経験に加えて、次のような経験を持つ方が評価されやすくなっています。

• 構想設計や仕様の取りまとめの経験
• 解析ソフトを使った検証や、設計の効率化に取り組んだ経験
• マクロやプログラミングによる作業の自動化の経験
• AIやデータを設計に活用した経験

「設計ができる」に加えて「設計の進め方そのものを改善できる」人材は、AI時代にさらに求められると考えられます。

設計とAIの関わり方は、職場によって大きく違います。職種研究やキャリアの考え方に役立つ情報を、LINEで配信しています。まずは気軽に情報を受け取るところから始めてみてください。

AI時代に設計者が身につけたいスキル

AIを使いこなし、判断する側に回るために、身につけておきたいスキルを整理します。

スキル	なぜ重要か	身につけ方の例
設計の基礎力	AIの出した案が正しいかを判断する土台になる	材料力学・機械要素・回路の基礎を学び直す
要求を整理する力	AIに与える条件を正しく決められる	仕様書づくりや顧客との打合せに関わる
解析の知識	解析結果の妥当性を判断できる	解析ソフトを使い、手計算と比べる
自動化の知識	繰り返し作業を自分で効率化できる	キャドのマクロやプログラミングを学ぶ
AIを使いこなす力	検討の速さと幅を広げられる	社内で使えるAIツールを日常業務で試す
伝える力	設計の根拠を説明し、関係者をまとめられる	設計審査での説明や資料作成に積極的に関わる

基礎力がAI活用の土台になる

意外に思われるかもしれませんが、AIの時代ほど設計の基礎が重要になります。AIが出した形状や計算結果は、もっともらしく見えても誤りを含むことがあります。それを見抜けるのは、基礎を理解している設計者だけです。

伸びない原因が自分か、機会のない環境か

スキルを身につけようとしても、なかなか伸びないことがあります。そのときは、原因が自分の学び方にあるのか、学んだことを使う機会がない環境にあるのかを切り分けてみてください。

前者なら学習の方法を見直せば解決できます。一方で、作図だけを任され、構想や解析、効率化の取り組みに関われない環境では、努力だけで経験を積むのは難しいのが実情です。

設計の自動化・AI活用に関われる職場の選び方

AIや自動化に関わる経験を積みたい場合、職場選びが大きく影響します。求人を見るときや面接で、次のような点を確認してみてください。

• 構想設計や仕様の決定から関われるか
• 解析ソフトや設計支援ツールを使う環境が整っているか
• 設計の効率化や自動化に取り組む部署・プロジェクトがあるか
• AIツールの業務利用についての方針があるか
• 新しいツールの導入や社外研修への参加を後押ししてくれるか

面接で使える質問の例も挙げておきます。

• 「設計業務の効率化や自動化について、現在どのような取り組みをされていますか」
• 「入社後、構想設計や仕様の検討にはどの段階から関われますか」
• 「解析や設計支援ツールは、設計者自身が使う体制でしょうか」

私たちが求人企業とお話ししていると、「キャドの操作だけでなく、設計のやり方そのものを改善できる人を採りたい」という声を聞く機会が増えています。私たちは機電系に特化し、労働条件・労働環境を独自に審査した求人のみをご紹介しています。リモートと組み合わせて働ける設計職のご相談もお受けしています。

判断から関われる設計職を一緒に探しませんか

市場価値を客観的に評価したうえで、納得のいく選択肢を一緒に考えます。
まずは情報収集の一環として話を聞いてみたいという方も歓迎です。

まとめ

• AIによって、形状の案出し、図面作成の補助、解析、書類作成などの自動化が広がりつつある
• 要求の整理、条件の優先順位づけ、最終判断と責任は、今後も設計者の役割として残る
• 影響を受けやすいのは作図中心の業務で、判断に関わる設計者ほど価値が高まる傾向がある
• AI時代こそ、設計の基礎力と、AIの結果を評価する力が重要になる
• 判断に関われない環境が不安の原因なら、構想や選定から関われる職場を検討するのも一つの選択肢

よくある質問

AIと設計の関わり方は、これからも変わり続けます。職種研究やキャリアの考え方に役立つ情報をLINEで配信していますので、まずは情報を受け取るところから始めてみてください。