ＴＯＹＯ ＴＩＲＥは２月25日、ＣＡＥとＡＩを融合した自動車用タイヤ開発プロセス「Ｔ―ＭＯＤＥ」を活用し、リアルタイムシミュレーション技術とスノー予測技術を新たに確立したと発表した。
同社は、２０００年にタイヤ設計基盤技術「Ｔ―ｍｏｄｅ」を確立し、それを進化させた自動車用タイヤ開発プロセス「Ｔ―ＭＯＤＥ」を体系化したことを、２０１９年７月に発表した。
従来の開発プロセスでは、設計仕様をインプットしてシミュレーションを実行し、算出された性能値が目標性能に到達するまで、設計仕様を修正して再度シミュレーションを繰り返していた。この頻度が多くなると、全体のプロセスタームは長くなる。「Ｔ―ＭＯＤＥ」ではＳＰＤＭを活用し、これまでのシミュレーションで蓄積したさまざまなデータを集約することに成功した。
これらのデータを活用し、設計仕様をインプットすれば、ＡＩ技術を介してタイヤ性能の予測値を瞬時に導き出すことができるという、画期的なリアルタイムシミュレーション技術を確立した。
同社はこの技術を確立するにあたり、大阪大学と共同研究を行い、設計工学の考え方に基づいてタイヤの設計仕様とタイヤ性能を横断する階層図を作成し、そのもとでデータサイエンスの手法を活用することによりタイヤ設計仕様とタイヤ性能の関係の可視化に成功した。この関係に基づき、シミュレーションデータを題材として機械学習を実施したところ、短時間の計算で精度の良い予測が可能になった。
また、同社は従来から特定の雪質（新雪・シャーベット）におけるスノートラクション性能の予測手法を確立していたが、「Ｔ―ＭＯＤＥ」の新たに進化したシミュレーション基盤技術を活用し、実際の使用環境における雪質を考慮した高精度なスノートラクション性能の予測が可能になった。
タイヤを実際に使用する条件での雪からのせん断抵抗力を計測するにあたり、東京海洋大学、長岡技術科学大学、長野工業高等専門学校よりノウハウの提供を受け、共同で計測手法の開発および計測を行った。環状せん断特性摩擦試験機を用いた試験により、駆動、制動時の荷重および車速をふまえた、タイヤのゴムと自然雪との間のせん断力を計測できるようになった。これにより、さまざまなタイヤの使用環境における駆動、制動時のブロックやサイプの変形の可視化に成功し、使用環境に適したトレッドパターンの検討を行えるようになった。同社は、今回確立したスノー予測技術を、新たな商品の開発に活用していくとしている。
同社は、「当社はこれからも、日々変化する市場の動きを細かく読み解き、この進化した『Ｔ―ＭＯＤＥ』を駆使しながら固有のリソースをフルに活用し、差別化された商品を生み出してまいります」とコメントしている。
タイヤの設計仕様とタイヤ性能の階層構造（概念図）
転がり抵抗の予測値と実計算値との比較
トラクション解析
トラクション付与時のサイプ変形
