Ursa MajorがEOSのオープンAPIとAIを融合させ、製造業のあり方を再定義する方法

2026年10月16日 | 読了時間：5分

製造スピードは常に競争上の優位性となってきましたが、防衛・航空宇宙分野においては、しばしば国家安全保障に関わる問題となります。米国の防衛産業基盤が、枯渇した弾薬の補充や極超音速能力の拡充に向けた圧力に直面する中、従来の製造プロセスが大きなボトルネックとなっていることが明らかになっています。

コロラド州バーソウドに拠点を置く航空宇宙・防衛企業のUrsa Majorは、この課題に正面から取り組んでいます。産業用金属積層造形（AM）と高度な人工知能、そしてオープンなソフトウェアアーキテクチャを組み合わせることで、Ursa Majorは、防衛生産の未来が単にレーザーの高速化だけにあるのではなく、よりスマートでソフトウェア主導の反復開発にあることを実証しています。

ソフトウェア主導の推進システム：極超音速からフレキシブルソリッドまで

Ursa Majorのミッションは、極超音速技術、宇宙空間での推進技術、固体ロケットモーターという3つの重要な防衛分野にまたがっています。これら3つの分野すべてにおいて、AMは迅速なイノベーションとハードウェアの実用化を牽引する中心的な役割を担っています。

極超音速分野において、Ursa Major社の主力エンジンである「ハドリー」は、9回以上の極超音速ミッションを成功裏に遂行しています。これは酸素を豊富に用いた多段燃焼式液体ロケットエンジンであり、質量の約80％が3Dプリントで製造されています。チームはシャドウ・ローンチ社と提携し、まったく同じ3Dプリント製エンジンを9回以上、回収・点検・再飛行させてきました。同時に、同社の貯蔵可能液体エンジン「ドレイパー」も、最近、空軍研究所との共同プログラムにおいて試験飛行を成功裏に完了しました。

液体ロケットエンジンは、極めて複雑な設計や熱管理のためにAMを活用している一方、固体ロケットモーターには、サプライチェーンの柔軟性とコストという別の課題があります。従来の固体ロケットモーターの生産は、数百万ドル規模の固定された製造ラインに依存しています。防衛プログラムで異なる直径のモーターが必要になった場合、新しい製造ラインを構築するには数年を要し、数億ドルの費用がかかる可能性があります。

Ursa Major社は、独自のLINX製造プロセスを通じて、柔軟な「ユニットセル」アプローチを採用しています。EOS社の金属3Dプリンティングシステムを活用することで、同チームはまったく同じ機械上で、サイズが異なる複数のモーターケースや複雑な内部金型を製造することができます。特殊鋼の場合、リードタイムが12ヶ月にも及ぶことが多い長期リードタイムを要する鍛造部品を、プリントされた部品に置き換えることで、Ursa Major社は数週間という短期間で設計、プリント、テスト、改良を繰り返すことが可能になっています。

バイブコーディングとAIの高速化

柔軟性の高いハードウェアを構築するには、それに見合った柔軟性を持つソフトウェアが必要です。まさにこの点において、AIとカスタムソフトウェア開発が、製造業の生産性に飛躍的な変化をもたらしています。

Ursa Majorのエンジニアたちは、AIを活用した開発ツール（通称「バイブコーディング」）を用いて、大規模言語モデルを自社のカスタムスライシングリポジトリ（Polaris）に統合しています。エンジニアたちは、複雑な実験計画法（DOE）を手作業で設定したり、低レベルのスクリプトを記述したりして何日も費やす代わりに、自然言語のプロンプトを使用して、高度なアルゴリズムのプロトタイプ作成とテストを迅速に行っています。

例えば、エンジニアは、レーザースキャン戦略に関する新たに発表された学術論文をAIコーディングアシスタントに入力し、スライサーのリポジトリ内に新しいスキャン関数を記述するよう指示し、ビルドプレート上の個々のパーツにカスタムパラメータを適用することができます。

先日のデモンストレーションにおいて、Ursa Majorは、各コンポーネントの重心に基づいてハッチタイルを「外側から内側へ」の順に並べ替える、部品固有の熱管理戦略を生成しました。このAIツールは、構成ファイルを更新し、必要なサポート構造を構築し、EOS M 400 プラットフォーム用のスライスファイルを準備しました。その結果、従来は数日かかっていた手作業によるプログラミングが、わずか10分で完了するようになりました。

システムの開放性がもたらす力

AIアルゴリズムの有効性は、アクセスできるデータストリームの質に左右されます。真のエンドツーエンドの自動化を実現するには、ソフトウェアツールが物理的な機械とシームレスに連携する必要があります。

この点において、EOSはオープン性、柔軟性、およびマシンによるアクセス可能性の面で業界標準を確立しています。ユーザーのアクセスを制限するクローズドなエコシステムとは異なり、EOSはEOS REST APIやEOS CONNECTなど、堅牢で完全に文書化されたアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を提供しています。

Ursa Major社は、これらのオープンインターフェースを活用し、100% AI生成のコードを用いて、わずか1週間で完全にカスタマイズされたWebベースのフリート監視システムを構築しました。このシステムは、EOSマシンに対して迅速かつ繰り返しクエリを実行し、ビルドデータをローカルのSQLデータベースに記録するとともに、稼働中のプリンターにライブカメラ映像を投影し、自動ステータスレポートを送信します。材料の供給不足やリコーターの詰まりなどの異常が発生した場合、システムは直ちにその問題を検知し、ビルドチャンバーのリアルタイム画像をエンジニアにメールで送信します。

「将来、真の突破口となるのは、これらのツールが現実世界やハードウェアとどのように連携するかについて、非常に優れたドキュメントを用意している企業だろう」。彼は、自身がEOS CONNECT Core APIをどのように活用したかを例に挙げた。「私がやったのは、ドキュメントを取り込んでCloudCodeに読み込み、『ほら、これがこの機能に関するすべてのドキュメントだ』と指示しただけだ。やりたいのは、1分ごと、30秒ごと、あるいは任意の頻度でマシンにクエリを実行し、データを取得できるデータベースを構築することです……そして、それは何の指示もなしに、すべて自動的に実行できるのです。」
トム・ポモルスキー、Ursa Major社アディティブ・マニュファクチャリング担当ディレクター

EOSは、透明性の高いシステムアクセスを提供することで、ユーザーが独自のデータ融合パイプラインを構築し、シリアル化された部品追跡データ、センサーログ、機械診断データを企業の製造システムに直接連携できるようにします。

開発環境から本番環境への移行

AIを活用したバイブコーディングは、迅速なプロトタイピングやプロセス開発において画期的な技術ですが、ハードウェアを飛行に不可欠な量産段階へと移行させるには、依然として厳格さと精度が求められます。

ニューラルネットワークや生成型スクリプトは、エッジケースを迅速に探索できますが、航空宇宙・防衛分野の認定部品には、決定論的な検証、閉ループのプロセス検証、および厳格な品質管理が求められます。AIは発見段階を加速させ、ソフトウェアチームが要件を精緻化し、実証済みのフレームワークを、本番環境対応のエンタープライズグレードのソフトウェアを構築するソフトウェアエンジニアに引き継ぐことを可能にします。

この事実は、AMエコシステムにおいてEOSが果たす二重の役割を浮き彫りにしています。EOSは、Ursa Majorのような、オーダーメイドのデジタルパイプラインを構築するためにオープンAPIや詳細なパラメータを必要とする高機能企業にサービスを提供しています。同時に、EOSは、即時の標準化された生産を必要とする産業用顧客向けに、検証済みで、導入直後から利用可能なソフトウェアおよびハードウェアソリューションを提供しています。

先端製造業の未来

マルチレーザーハードウェア、オープンAPIアーキテクチャ、そしてAIを活用したソフトウェアの融合により、航空宇宙・防衛分野の製造において実現可能な範囲が一新されつつあります。ソフトウェアの障壁を取り除き、機械へのアクセスを容易にすることで、現代の製造業者は、国家安全保障上のニーズに動的に対応できる、俊敏かつ拡張性の高い生産セルを構築することが可能になります。

オープンなソフトウェアアーキテクチャが生産ラインをどのように向上させることができるかを知るには、「生産性向上のためのEOSスケーラブル3Dプリンティングソフトウェア」について詳しくご覧ください。