モデルベース開発（MBD）とは？需要が増している背景やメリットを解説 2025/10/20版
製造業の開発現場では、効率化と品質向上を両立できる開発手法として「モデルベース開発（MBD）」が注目を集めています。特に自動車や産業機械、航空宇宙といった分野では、開発期間の短縮やコスト削減を実現する手段として導入が進んでいます。
この記事では、モデルベース開発の基本的な仕組みや注目される背景をはじめ、導入によるメリット・デメリットを解説します。さらに、モデルベース開発エンジニアとして転職を目指す方に向けて、必要とされるスキルや具体的な業務内容、転職市場の動向まで詳しく紹介します。
モデルベース開発の基礎をしっかり理解し、今後のキャリア形成に活かすための第一歩としてぜひ参考にしてください。
モデルベース開発（MBD）とは？
モデルベース開発とは、コンピュータ上に「動く仕様書」となるモデルを構築し、そのモデルを使って設計・開発・検証を行う手法のことです。英語のModel Based Developmentの頭文字を取って「MBD」とも呼ばれています。
従来の開発では、紙媒体の仕様書を基に設計を進め、試作品完成後に仕様通りに動作しているかを確認する「V字開発プロセス」が一般的でした。エラーが発生した際には、再び仕様書を確認して原因を探るといった作業が発生し、結果として効率が悪くなりやすいという課題がありました。
一方、モデルベース開発では、コンピュータ上のモデル自体が仕様書の役割を果たします。
設計段階からモデルをもとにシミュレーションを行うことで、実際の製品を作る前に検証が可能となります。これにより、開発初期の段階で問題を発見・修正でき、コストや工数を抑えつつ品質を高められるのが大きな特徴です。
また、モデルを使えば、異なる条件やシナリオでの動作確認を何度でも行えるため、開発のスピードアップと信頼性の向上が期待できます。
CAE解析との違い
モデルベース開発とCAE解析は、一見よく似たアプローチに見えますが、目的と役割が異なる技術です。
モデルベース開発は、設計した仕様や制御ロジックが正しく動作するかを検証する手法です。つまり、製品としての妥当性や動作の正確さを確認することが主な目的です。開発の早い段階からシミュレーションを行うことで、試作前に動作不具合を発見・修正でき、品質向上や開発期間の短縮に貢献します。
一方、CAE解析（Computer Aided Engineering）は、構造・熱・流体・振動などの物理現象をコンピュータ上で再現し、強度や耐久性などを予測するための解析ツールです。設計した製品が外的な条件にどのように反応するかをシミュレーションすることで、安全性や性能を確認します。
つまり、以下のように目的が異なります。
- モデルベース開発：動作や制御の「正しさ」を確認する
- CAE解析：物理的な「強さ・性能」を評価する
両者は開発プロセスの異なる段階で活用される補完的な関係にあり、両方を組み合わせることで、より高精度で効率的な製品開発が可能になります。
関連記事：CAE解析への転職、CAE解析からの転職は難しい？必要なスキル・資格や成功のコツを紹介
デジタルツインとの違い
モデルベース開発とデジタルツイン（Digital Twin）は、どちらも製品開発やシステム設計において重要な概念ですが、目的や使い方に違いがあります。
「モデルベース開発」が、開発、設計、シミュレーション、検証、コード生成などの一連の開発プロセスを効率化することを目的にしているのに対して、「デジタルツイン」は物理的な製品やプロセスを仮想空間で再現し、現状の分析、将来の予測、最適化を行うことを目的としています。
いわば、現実世界の物理的な対象（製品、設備、プロセスなど）を仮想空間に再現したものであるため、IoTセンサーなどから得られるデータを使って、リアルタイムで状態を把握・分析できます。
したがってMDBで開発されたモデルは、デジタルツインの基盤となる物理モデルとして利用が可能です。また、MBDで設計・検証したシステムを、デジタルツイン上で現実世界と連携させて運用する、といった活用もできます。
| 項目 | モデルベース開発 | デジタルツイン |
|---|---|---|
| 主な目的 | 設計・開発の効率化 | 運用・監視・予測 |
| 使用する工程 | 開発初期（設計・検証） | 運用中（リアルタイム監視） |
| モデルの種類 | 数理モデル、制御モデル | 実物と連携した仮想モデル |
| データ連携 | 基本的にオフライン | IoTなどでリアルタイム連携 |
| 活用分野 | 自動車、航空機などの制御系 | 製造、インフラ、都市管理など |
モデルベース開発が注目される背景
近年では、多くのメーカーが組み込み開発に取り組むようになり、製品の検証工程の重要性がこれまで以上に高まっています。さらに、消費者ニーズの多様化により製品の種類が増え、開発サイクルの短期化が進んでいます。その結果、試作や検証を繰り返す回数が増え、開発コストの増大が課題となっています。
こうした背景から、コストを抑えつつスピーディーに設計・検証を行える手法として、モデルベース開発が注目されています。モデル上でシミュレーションを行うことで、試作の回数を減らし、効率的に品質を高めることが可能です。
また、近年は各分野で安全性や環境への規制が強化されており、従来以上に精密な試験や検証が求められています。こうした流れの中で、効率性と信頼性を両立できるモデルベース開発の重要性は今後ますます高まると考えられています。
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モデルベース開発が活躍する主な業界
モデルベース開発は、製品の複雑化や開発期間の短縮が求められる業界で特に活用されています。ここでは、代表的な3つの業界における活用状況を紹介します。
自動車業界
電動化や自動運転技術の進化に伴い、ソフトウェア開発の重要性が急速に高まっています。従来のハードウェア中心の開発から、制御ロジックやアルゴリズムを含むソフトウェア主導型の開発へとシフトしており、これに伴ってモデルベース開発が開発プロセスの標準的な手法として定着しつつあります。
特に、パワートレイン制御やADAS（先進運転支援システム）などの分野では、実車での検証が難しい状況が多く見られます。こうした領域では、実際の車両を使わずに挙動を再現できるシミュレーションベースの検証が欠かせません。
そのため、国内外の自動車メーカーや部品サプライヤーでは、モデルベース開発を前提とした開発体制の整備や人材育成が進められており、開発効率と品質の両立を図る取り組みが加速しています。
モデルベース開発は、今後の自動車開発における中核的な技術基盤となりつつあります。
産業機械・ロボット業界
実機での試験が難しいロボットの動作や高速機構も、モデルベース開発を活用すれば仮想空間上で安全かつ正確に検証できます。これにより、設計工数の削減や試作コストの大幅な低減が実現可能です。
また、MBDは製造DXやスマートファクトリー化の推進においても重要な役割を担っています。実際の機器を使わずに挙動を再現できるため、設計段階から生産プロセス全体を最適化できる点が強みです。
特に産業用ロボットや工作機械の開発では、複数の動作パターンを事前にシミュレーションしておくことで、実機での調整時間を短縮し、量産までのリードタイムを大幅に短くできるなど、開発効率と生産性の両面で高い効果を発揮します。
航空宇宙・防衛産業
モデルベース開発を活用することで、複雑な制御システムを仮想環境で安全に検証でき、開発品質の向上とリスク低減の両立が可能になります。特に、安全性や信頼性が最優先される分野では、モデルベース開発の導入が急速に進んでいます。
また、航空宇宙業界では、国際安全規格への準拠が求められるケースが多く、モデルベース開発はその要件を満たすための重要な開発手法として位置づけられています。具体的には、航空機のフライトコントロールシステムや人工衛星の姿勢制御など、実機での検証が難しく高リスクを伴う領域で、モデルベース開発が開発プロセスの中核を担っています。
これにより、設計初期段階から挙動を可視化し、潜在的な不具合を早期に発見できるため、安全性と効率性の両面で大きな効果を発揮します。
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モデルベース開発のメリット
モデルベース開発を導入することで、設計から検証までの開発プロセス全体に多くのメリットが生まれます。ここでは、企業がモデルベース開発を採用する主な理由や、導入によって得られる代表的な効果を紹介します。
モデルを用いて徹底的にシミュレーションを行える
モデルベース開発を導入すると、紙の仕様書に頼らず、モデル上で設計と検証を一貫して行えるようになります。これにより、仕様変更にも柔軟に対応でき、開発のスピードと精度が大幅に向上します。
また、シミュレーションを活用することで、検証にかかるコストや工数を削減できる点も大きなメリットです。モデル上で何度でも条件を変えてテストを繰り返せるため、エラーを早期に発見・修正でき、品質向上にもつながります。
さらに、実機による試験のように試作品の製作や設備の準備に時間や費用をかける必要がなく、シミュレーションに関わる人件費の削減にも効果的です。結果として、開発初期から効率的かつ低コストで検証を行える体制を構築できます。
自動でコードを作成できる
モデルベース開発では、ACG（Auto Code Generation：自動コード生成）という機能を利用できます。ACGは、モデル上で設計した内容をもとにソースコードを自動で生成する仕組みで、人が仕様書を確認しながら手作業でコーディングする必要がなくなります。
ACGによる自動化により、開発効率が大幅に向上するだけでなく、人為的なミスによるエラーを防止できるようになります。手作業でのコーディングでは、記述漏れやバージョン差異などが不具合の原因となることがありますが、ACGを使えばモデルと生成コードの内容が一致するため、トレーサビリティが確保され、品質の安定性も向上します。
結果として、ACGは短納期・高品質なソフトウェア開発を実現する中核技術として、モデルベース開発を支える重要な要素となっています。
検証スピードと精度が向上する
モデルベース開発では、ハードウェアが完成していない段階でもシミュレーションを実行できるため、開発の初期から検証を進められます。さらに、部品単位での詳細なテストも可能なため、不具合の原因を特定しやすく、エラー発生時にも迅速な対応が可能です。
従来のように実機を使った検証では、テスト環境の構築や条件設定に多くの時間とコストがかかりましたが、モデルベース開発では仮想空間上で多様なシナリオを再現できるのが強みです。
例えば、極端な温度・振動・負荷などの環境条件や、故障モードの発生といった実機では再現が難しいケースも、モデル上であれば安全かつ効率的に検証できます。これにより、開発のスピードと品質の両立が実現します。
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モデルベース開発のデメリット
モデルベース開発は多くのメリットがありますが、導入・運用にはいくつかの課題や注意点もあります。ここでは、企業が導入時に直面しやすい主なデメリットやハードルを整理して解説します。
設計時の工数が増える
モデルベース開発を導入する際の大きな課題の1つが、モデル作成に高度な専門知識とスキルが求められることです。開発対象となる制御モデルだけでなく、その制御対象となるプラントモデル（物理挙動を再現するモデル）も構築する必要があり、初期段階の作業負担は決して小さくありません。
検証工程自体は効率化されるものの、設計フェーズではモデル精度を高めるための試行錯誤が必要となり、短期的には工数や開発期間が増えることもあります。特に導入初期は、社内にモデルベース開発に精通した人材が少ない場合、教育コストや立ち上げ期間が課題となるケースもあります。
導入までのハードルが高い
モデルベース開発は高い専門性を要するため、新たに技術を習得するには多くの時間と労力が必要です。社内で人材を育成する場合は教育コストがかかり、外部から採用する場合でも、モデルベース開発の知識や経験を持つエンジニアが市場で不足しているため、適任者を見つけにくいという課題があります。
さらに、モデルベース開発を導入する際には、専用ツールやソフトウェアの導入コストが高額になる傾向があり、中小企業にとっては初期投資が大きな負担となることもあります。
また、既存の開発プロセスとの統合や社内体制の整備にも時間がかかるため、モデルベース開発の効果を十分に発揮するまでには一定の準備期間が必要です。
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モデルベース開発エンジニアの需要が増している
ここまで紹介したような背景から、モデルベース開発エンジニアの需要は年々高まっています。モデルベース開発エンジニアは、開発プロセス全体を仮想空間で再現し、実機を用いずに挙動や制御性能を検証できるため、開発期間の短縮とコスト削減に大きく寄与します。
特に自動車や産業機械、ロボットといった制御システムを扱う分野では、モデルベース開発エンジニアが欠かせない存在です。
＜補足＞
モデルベース開発だけでなく、デジタルツインなどを含めた検証環境を担うエンジニアとして「シミュレーションエンジニア」といった呼称も生まれてきています。
モデルベース開発エンジニアの役割
モデルベース開発エンジニアは、製品の制御アルゴリズムやシステムの挙動を仮想空間上で設計・検証する専門職です。従来のように試作機を作ってから動作確認を行うのではなく、設計段階で不具合を発見・修正できる点が大きな特徴です。
これにより、実際の試作回数を大幅に減らせ、開発コストと期間の削減を実現します。また、モデルを使って複数の設計案を早い段階で比較検討できるため、より最適な仕様や構造を選択しやすくなります。
さらに、設計意図や検証結果をモデルとして明確に残せるため、後工程での改良や仕様変更もスムーズに行えるのが強みです。こうした特性から、モデルベース開発エンジニアは、効率的で高品質なものづくりを支える要となる存在といえます。
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モデルベース開発エンジニアの仕事内容
モデルベース開発エンジニアは、製品開発の企画・設計から検証・評価まで、幅広い工程に携わるのが特徴です。ここでは、開発プロセスの中で彼らが担う主な仕事内容を具体的に紹介します。
要件分析・システム設計
要件分析・システム設計は、製品の仕様や目標性能をもとに、制御モデルの構成や要件を定義する工程です。まず、顧客や関連部署とのヒアリングを通じて、求められる機能・性能・制御要件を明確化します。
その上で、システム全体の構成を設計し、どの範囲をモデル化するのか、どの程度の精度でシミュレーションを行うのかといった具体的な目標を設定します。
モデル構築（モデリング）
モデル構築（モデリング）は、「MATLAB/Simulink」などの専用ツールを使用し、製品の制御や挙動を表す数理モデルを作成する工程です。物理法則や制御理論にもとづき、システムの動きを数式やブロック図で視覚的に表現します。
この段階では、モデルの精度と計算負荷のバランスを慎重に調整しながら、開発目的に最適なモデルを構築します。例えば、早期検証を重視する場合は簡略化モデルを、詳細な動作解析を行う場合は高精度モデルを採用するなど、目的に応じた柔軟なモデル設計が求められます。
シミュレーション・検証
シミュレーション・検証は、構築したモデルを仮想環境上でシミュレーションし、性能や挙動を検証する工程です。実際の動作を再現しながら、制御ロジックやシステムの挙動が設計意図通りかを確認します。
必要に応じてパラメータのチューニング（調整）を行い、さまざまな条件下での動作をテストします。もし想定外の挙動や性能の問題が見つかった場合は、モデルを修正して再度シミュレーションを実施し、期待する結果が得られるまで改善を繰り返します。
コード生成・実機検証
コード生成・実機検証は、シミュレーションで検証済みのモデルをC言語などのプログラムコードに自動変換し、実機で動作を確認する工程です。ACG（自動コード生成）機能を用いてモデルからコードを生成し、組み込みシステムに実装します。
実際の制御機器や試作機を使って動作テストを行い、シミュレーション結果と実機の挙動を比較・評価します。もし差異や不具合が見つかった場合は、モデルやパラメータを再調整し、再びテストを実施します。
このプロセスを通じて、仮想環境での設計内容が実機上でも正しく機能するかを検証し、量産に向けた精度と信頼性を確立していきます。
評価・改善・最適化
評価・改善・最適化は、実機テストで得られたデータをもとに、システム解析や実験データとの比較を行い、制御性能を最適化する工程です。シミュレーション結果と実測値の差を分析し、モデルの精度を高めたり、制御パラメータを細かく調整したりして、実機との整合性を向上させます。
また、製品の量産化を見据えて、性能・コスト・実装のしやすさのバランスを最適化することも重要です。最終的には、これらの検証・調整を経て、安定性・信頼性・生産性を兼ね備えた最終設計を確定させます。
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モデルベース開発エンジニアに求められるスキル
モデルベース開発エンジニアとして活躍するには、制御理論や数値解析といった専門知識に加え、ツールを使いこなす実践力、他部門と連携して開発を進める協働力が欠かせません。ここでは、モデルベース開発エンジニアに求められる主要なスキルを紹介します。
理論・基礎知識
モデルを構築・解析する際に不可欠なのが、理論的な基礎知識です。モデルベース開発では、製品の動作を数式や物理法則で表現するため、制御工学・数学・物理学・機械力学などの幅広い知識が求められます。
特に、微分方程式・線形代数・伝達関数といった数学的要素は、モデルの構築やシミュレーション解析において頻繁に使用されます。これらを理解していることで、モデルの挙動を理論的に説明し、最適化する力が身につきます。
さらに、対象となる製品の物理特性（力学、熱、電気回路など）を理解していると、実際の挙動をより正確に再現できる高精度なモデルを作成でき、開発の信頼性向上にもつながります。
解析・設計ツールの操作スキル
モデルベース開発エンジニアの業務は専用ツールを中心に進行するため、ツール操作スキルは必須です。代表的なものに、MATLAB/Simulink、Stateflow、Modelica/Dymola、CarSim、GT-SUITEなどがあります。これらのツールを組み合わせることで、モデル作成から実装・検証までの工程を一貫して効率化できます。
各ツールにはそれぞれ得意分野や特徴があり、プロジェクトの内容によって最適なツールを選択する判断力も重要です。さらに、ACGやバージョン管理機能を活用すれば、開発の再現性や効率を一段と高めることができ、チーム全体の生産性向上にもつながります。
コミュニケーション力
モデルベース開発は、複数の専門分野が連携して進めるため、高い情報共有力とコミュニケーション能力が求められます。機械設計や電気設計、ソフトウェア開発など、異なる分野のエンジニアと協力しながら作業を進める場面が多く、専門用語や技術的内容をわかりやすく伝える力が重要です。
特に大手メーカーや開発受託企業では、社内外の関係者と協働してプロジェクトを進める機会が多く、他部門との調整力やチームマネジメント力が評価されます。
また、技術的な課題の共有や進捗報告、改善提案などを的確に行うことも、プロジェクトを円滑に進めるための重要な役割です。単にモデリング技術に長けているだけでなく、伝える力や協働する姿勢を持つことが、優れたモデルベース開発エンジニアの条件といえます。
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まとめ
モデルベース開発は、従来の試作を中心とした開発に比べて、コスト削減・開発期間の短縮・品質向上が期待できることから、自動車や産業機械、航空宇宙など、幅広い分野で導入が進んでいます。
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