カシオ：生成AIによるジェネレーティブデザインでG-SHOCKの新たな造形美を実現

Before

G-SHOCKは1983年の誕生以来、「壊れない時計」を追求し続けてきた。樹脂製のクッション構造による衝撃吸収は、ブランドのアイデンティティとなっていた。しかし、金属（メタル）のみで衝撃吸収構造を実現することは、長年の技術的課題であった。

構造設計の複雑性：従来のG-SHOCKは樹脂製のバンパーやベゼルが衝撃を吸収していたが、フルメタル化する際には金属の硬さと耐衝撃性の両立が求められる。人間のデザイナーが試行錯誤で最適形状を導き出すには限界があり、新しい造形美の創出が困難になっていた。

開発期間の長期化：従来のデザイン開発は、デザイナーの経験と直感に依存し、数多くのプロトタイプ作成と試験を繰り返す必要があった。特に複雑な有機形状の場合、形状の微妙な変更が衝撃吸収性能に大きな影響を与えるため、最適解の探索に時間を要していた。

既存デザインの陳腐化：40年の歴史の中で、G-SHOCKは様々なデザインバリエーションを展開してきたが、従来のデザイン手法では既存の延長線上にとどまりがちで、次世代を象徴する革新的な造形の創出が求められていた。

データの活用不足：40年間にわたる耐衝撃テストで蓄積された膨大なデータ（衝撃の加わり方、変形パターン、破損メカニズムなど）が存在していたが、人間が直接活用して設計に反映することは困難であった。

カシオ計算機は、G-SHOCK「MTG-B4000」の開発にあたり、市販モデルとして初めて 生成AI（ジェネレーティブデザイン） を導入した。これは人間のデザイナーとAIの共創による、全く新しい製品開発プロセスである。

開発チームは、G-SHOCKが40年間にわたって蓄積した衝撃に関するデータをAIに入力した。

これらのデータを基に、AIは「どのような形状が衝撃を効果的に吸収し、かつ製造可能か」を学習した。

デザイナーが基本的なデザイン骨格（コンセプトスケッチ）を作成し、AIに入力する。AIは以下のプロセスで最適形状を生成する。

構造最適化：AIは設定された構造強度、素材特性、加工方法の条件下で、最も効率的に衝撃を吸収する形状を算出。これには自然界に見られる構造（ bone structureや蜂窝構造など）の力学原理も参考にされている。

有機形状の生成：AIは幾何学的な直線的な形状ではなく、力の流れに沿った滑らかな有機形状を提案。ベゼル、バンド、フェイス部に一貫性のある流線形を生み出した。

反復的な共創プロセス：

このサイクルを繰り返すことで、機能性と美的センスの両立を実現した。

AIが生成した形状は、必ずしも現実の加工技術で実現できるわけではない。そこで、カシオの熟練職人が以下の検証と修正を行った。

製造工程の検討：ロストワックス鋳造や切削加工、プレス加工など、各部位に最適な加工方法を選択。AI形状の複雑な曲面を、実際の加工工程に落とし込むための調整を実施。

職人による手仕事：18Kイエローゴールドの研磨など、機械では実現できない細部の仕上げを職人が担当。AIが導き出した形状の「ぬくもり」を、人の手で表現した。

実衝撃テストによる検証：AIが予測した耐衝撃性能を、実際のテストで検証。必要に応じてフィードバックをAIに戻し、形状の微調整を行った。

生成AIの導入により、以下の革新的な成果を達成した。

フルメタル耐衝撃構造の実現：樹脂などの緩衝材を一切使用せず、金属のみで衝撃吸収構造を実現。これはG-SHOCKの40年の歴史で初めての試みであり、従来の常識を覆すものであった。

独創的な有機形状：ベゼル、バンド、フェイス部に見られる滑らかな有機形状は、人手だけでは到達し得なかった造形美を生み出した。力の流れを可視化したような形状は、機能美としても優れている。

軽量化と強度の両立：最適化された形状により、無駄な肉厚を削ぎ落としながら必要な強度を確保。重厚な18Kゴールド製でありながら、装着感の良さも実現した。

生成AIによるジェネレーティブデザインの導入により、カシオは以下の定量的・定性的成果を達成した。

開発効率の向上：従来の試行錯誤型のプロトタイピングの回数を大幅に削減。AIが最適解の候補を提示することで、開発期間の短縮とコスト削減を実現した。試作段階での変更コストを抑えながら、最適形状への収束を加速させた。

40年分のデータ資産の活用：蓄積されていたものの活用困難だった40年分の衝撃データを、AIが学習・解析し、設計に反映。データ資産を知財として再活用するモデルを確立した。

新たなデザイン言語の確立：「人とAIの共創」という新たな開発プロセスを確立。デザイナーの創造性とAIの最適化能力を組み合わせることで、従来の延長線上にはない、次世代を象徴する造形美を生み出した。

ブランド価値の向上：AI技術を積極的に活用した先進的な製品開発アプローチは、技術革新を重視するG-SHOCKファンから高く評価された。G-SHOCK 40周年記念モデル「G-D001」（777万円）にも同技術が応用され、超高級時計市場でのブランド力向上に貢献した。

製造現場への波及効果：AIが生成した複雑な形状を実際に製造するために、ロストワックス鋳造や精密研磨の技術が向上。職人のスキルとAIの共創が、製造技術の向上にも繋がった。

カシオのこの取り組みは、製造業における「人とAIの共創」の先駆的な事例として注目されており、今後の製品開発プロセスの標準化を目指している。