Navier AI

AIエージェントがCFDシミュレーションの全過程を自動化し、流体解析の速度を1,000倍以上に短縮するエンジニアリングプラットフォーム

有料Web

概要

Navier AIは、初のAgent-Driven Engineering（エージェント駆動型エンジニアリング）プラットフォームを構築します。 Navier AIは、エンジニアがシミュレーションソフトウェアと格闘するよりも、優れた製品の設計に集中すべきであると考えています。 Navier AIを使用すると、業界標準のCFDソルバーであるOpenFOAMをベースに構築されたWebベースのプラットフォームを通じて、大規模なCFDシミュレーションを簡単に実行できます。Navier AIのAIエージェントは、ジオメトリのクリーンアップやメッシングから、ソルバーの構成、クラウドリソースの管理に至るまで、複雑で時間のかかるシミュレーションステップを自動的に処理します。ワークフローの退屈な部分を自動化することで、エンジニアリングチームがより迅速に動き、より多くの設計の可能性を探索し、価値の高いエンジニアリングの決定に時間を割くことができるようサポートします。

差別化ポイント

SimScaleが使いやすいクラウドベースのGUIの提供に注力しているのに対し、Navier AIの最大の違いは、「AIエージェント」がメッシュ生成やソルバー設定など、手動ワークフロー全体を自律的に処理する点です。また、Ansys Discoveryのようなリアルタイムシミュレーションを目指しつつ、物理ベース機械学習（Physics-ML）モデルにより、特定の設計領域では従来の物理ソルバーより最大1,000倍以上高速な予測性能を提供します。ただし、数十年の歴史を持つAnsysと比べると、対応可能な物理現象の範囲や業界別の検証データ量は、まだ初期段階にあります。

主な機能

AIエージェントによるジオメトリクリーンアップ・メッシングの完全自動化
OpenFOAMベースの業界標準CFDソルバー連携
コンピュータビジョン・空間推論による3D形状の自動解析
RescaleクラウドHPCインフラのシームレスな連携
自然言語の指示によるシミュレーション設定が可能
使用量ベース（Usage-based）の柔軟な料金プラン

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

SpaceXとTesla出身のエンジニアが設計現場の課題を直接解決するために開発したツールで、シミュレーションにおける最大のボトルネックである「メッシュ生成（Meshing）」と「反復作業」をAIエージェントが代行し、エンジニアの生産性を飛躍的に向上させます。物理法則を組み込んだ基盤モデルを使用し、シミュレーション時間を数時間から数秒単位に短縮します。また、自然言語の指示を理解するインターフェースにより、専門的なCFD知識が少ない設計者でも高度な解析を実行できます。特にRescaleとのパートナーシップを通じてクラウドHPCリソースを柔軟に活用できるため、大規模な並列テストに適しています。

デメリット

物理ベースの機械学習モデルという特性上、学習データの範囲（Design Space）から完全に外れる非常に未知性の高い幾何形状では、予測精度が低下する可能性があるという「ブラックボックス」リスクが存在します。また、現在は航空宇宙および自動車業界の流体力学（CFD）向けに最適化されているため、構造解析（FEA）や電磁気学など、ほかのマルチフィジックス分野への拡張性は既存のレガシーソフトウェアより劣る可能性があります。初期段階のスタートアップ製ソリューションであり、ドキュメントの充実度やユーザーコミュニティの規模がAnsysやSimScaleほど大きくない点も、導入時に考慮すべき制約です。

料金

有料開始価格: Usage-based

固定のサブスクリプション料金はなく、実際に使用したコンピューティングリソースとシミュレーション回数に応じて料金を支払う従量課金制（Usage-based）を採用しています。ユーザー数に応じたライセンス費用がないため、柔軟なコスト管理が可能です。AIエージェントによるCFDシミュレーション自動化サービスを提供しています。

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情報確認日: 2026/8/30 · 料金は公式ページで再確認してください