AIが変圧器を設計、適合率42.7%から93%へ上げた強化学習の中身

物理法則が採点者になる、二段構えの報酬

検証可能な報酬による強化学習は、人の好みを学習した評価器ではなく、機械的に正誤を判定できる仕組みが報酬を返す方式である。数学なら答え合わせ、プログラムなら実行して通るかどうかが判定になる。変圧器の設計では、物理法則がその役を務める。

図2 — ミリ秒で返す速い検証器と、数値解析ソフトによる精密な検証

第1段の速い検証器が見るのは5つである。磁束密度は鉄心が飽和しないかどうかで、飽和すれば励磁電流が跳ね上がって損失も騒音も増える。温度は巻線と絶縁油の上昇値が規格の範囲に収まるかどうかで、絶縁物の寿命は温度が上がるほど急激に短くなる。電力損失は無負荷損と負荷損に分かれ、効率規制と運転費用に直結する。絶縁は耐電圧と沿面距離で、破れれば設備ごと失われる。短絡強度は、事故電流が流れたときに巻線が電磁力で変形しないかどうかを見る。この5つは解析式と近似計算で数ミリ秒で採点できる。強化学習は報酬の計算を何百万回も繰り返すため、ここが遅ければ学習そのものが成立しない。

第2段が、投稿の挙げた3つのソフトである。GetDP は有限要素法による電磁界の解析環境で、渦電流や漏れ磁束のような近似式では扱いにくい現象を解く。Elmer は熱や流体を連成させて解く解析基盤で、40を超える解析機能を備え、電磁界と熱を同時に解ける。OpenFOAM は流体解析で、絶縁油や空気の流れと冷却の効きを見る。Elmer と OpenFOAM を連成させる公開の道具立ても用意され、電磁界と流体を交互に解く用途で使われてきた。これらは1件に数分から数時間かかるため、報酬を計算するたびに動かすわけにはいかない。一定の割合だけ抜き取って解き直し、速い検証器の近似が破綻していないかを確かめる使い方になる。

この二段構えは、言語モデルの強化学習で「安い自動採点」と「費用のかかる人手の確認」を組み合わせる作法と同じ形をしている。違うのは、その費用のかかる側も人ではなく計算機である点で、そのぶん規模を上げやすい。報酬が費用の低い設計に高い値を与えるように置かれているため、学習は制約を満たすだけでなく、材料の少ない設計へ寄っていく。変圧器の原価は銅と電磁鋼板が大半を占めるので、この報酬の置き方は実務の目的とよく一致する。

中容量変圧器の設計で何を決めるのか

設計対象が中容量である点にも意味がある。中容量の変圧器は市場の約半分を占め、変電所で電圧を落とす用途の中心にある。データセンターの受電設備もここに入る。

図3 — 油入変圧器の構造と、決める変数がどの制約と費用に効くか

設計者が決めるのは、鉄心の断面積と材質、巻数比と巻数、導体の断面積と素線の構成、巻線の配置と間隔、絶縁物の厚みと種類、冷却の方式と放熱面積、外箱の寸法である。鉄心の断面積と巻数が磁束密度を決め、導体の断面積が負荷損と温度上昇を決め、絶縁物の厚みが耐電圧を決め、巻線の締め付けが短絡時の機械的な強さを決める。どれか1つを良くすると別のどれかが悪くなる。導体を太くすれば損失は減るが銅が増えて高くなり、外形も大きくなって輸送の制約に当たる。

強化学習との相性が良いのは、4つの条件がそろうからである。第1に、答えが1つに決まらない。制約を満たす設計は無数にあり、その中から費用の低いものを探す問題になっている。第2に、良し悪しを人が判断しなくてよい。第3に、採点が速い。第4に、仕様が変わるたびに設計をやり直すため、繰り返しの回数が多い。この4つが同時にそろう工学の領域は多くない。投稿が「異例なほど強化学習に向いている」と書いたのは、この意味である。

適合率の読み方には注意がいる。Pass@4 は4回まで試して1回でも全制約を満たせば合格と数える方式で、1回で当てる確率ではない。また93%は計算上の適合であって、その設計で作った実機が試験に通ったという意味ではない。変圧器の型式試験には雷インパルス耐電圧試験や短絡試験が含まれ、計算で予測しきれない現象がここで現れる。設計から製造までの間には、部材の入手性や工場の治具といった制約も入る。

納期128週を決めているのは設計ではない

ここから、電力設備の側の数字に入る。設計が速くなったとして、それはどこに効くのか。

図4 — 納期、価格、そして製造能力・熟練工・材料の3つの制約

米国の電力用変圧器の納期は2026年時点で平均128週、発電機用の昇圧変圧器は144週、開閉装置は44週である。5年前の電力用変圧器は50週から80週だった。大手4社 (日立エナジー、シーメンス・エナジー、GEベルノバ、ABB) は48か月から60か月の見積もりを出す。価格は2019年比で電力用変圧器が77%高、配電用が最大95%高、発電機用昇圧が45%高で、方向性電磁鋼板は約2倍、銅は約5割高になった。300MVA級で2019年に300万から500万ドルだった機器が、2026年には600万から1,000万ドルになっている。

供給を縛るのは3つである。第1に製造能力で、北米での増強表明は2023年以降で約18億ドルに達したが、新工場が供給に効くのは2027年から2028年以降になる。第2に熟練工で、米国の変圧器業界の従事者は約1万5,000人、需要に見合うには約4万5,000人が要ると業界の分析は見積もる。巻線は手作業の要素が残り、業界紙はこれを職人技に近い作業と書く。第3に材料で、方向性電磁鋼板を国内で作るのはペンシルベニア州のバトラー工場1か所だけ、需要の約2割しか賄えない。1億9,500万ドルの増設は2028年7月の稼働予定である。

日本でも構図は同じである。20万V以上の大型変圧器は生産枠が数年先まで埋まり、いま受注しても納入は2030年以降になると三菱電機の説明が報じられた。同社の赤穂工場が国内の大型機の主力で、日立が国内向けの規格から国際規格の海外生産へ移した結果、国内の供給者がさらに減った。

設計はこの3つのどれでもない。1件あたり数週間の技術者の作業で、仕様が変わるたびにやり直す部分である。したがって設計の自動化が納期128週を直接縮めることはない。効くのは別の場所で、見積もりの往復と設計変更の回数である。データセンターの受電計画は電圧も容量も途中で変わる。そのたびに数週間かかっていた設計の差し替えが数分で回れば、発注の確定が早まり、工場の枠を押さえる時期が前に動く。本稿の見立てでは、投稿の言う「数週間を数分に」の効果が届くのはこの範囲になる。

新品より、造り替えのほうが先に効く

投稿が次の目標に挙げたモジュール式の造り替えは、この文脈で読むと意味が変わる。

図5 — 鉄心と外箱を残す造り替えの範囲と、固体変圧器の位置

造り替えは、既存の変圧器を分解し、鉄心と外箱を再利用したうえで、巻線と絶縁を新しい仕様に合わせて設計し直し、新しい導体で巻き直す方式である。外箱を残すので据え付けの寸法も接続も変わらず、基礎を打ち直す必要がない。納期の差は大きい。新品の配電用変圧器が60週から80週かかるのに対し、造り替えは1週から4週で出荷できるとされる。変電所用でも取得期間が半分になるという。

設計の難度は上がる。新品は白紙から始められるが、造り替えは既存の部品の寸法を、動かせない制約として受け入れたうえで解く必要がある。鉄心の断面積が固定されるということは、磁束密度を巻数だけで調整しなければならないという意味で、探索の自由度が減る。人間の設計者にとっては面倒な仕事だが、制約の多い条件で解を探す問題としては AI の得意な形に近い。投稿が「既存の部品を前提に設計することを強いる」「電力網が実際に更新される姿に近い」と書いたのは、この事情を指している。

もう1つの方向が固体変圧器である。鉄心と巻線で電圧を変える代わりに、炭化ケイ素などの電力用半導体で高い周波数に変換し、小さな磁性部品を通してから戻す。データセンター向けでは、中圧13.8kVで2メガワットから2.5メガワットを扱う構成が示され、数百個の炭化ケイ素の電力モジュールを使う。34.5kVの交流から直接800Vの直流を作り、エヌビディアの800V直流の設計に合わせる提案も出ている。設計の変数が変換回路、磁性部品、制御にまたがるため、人手の試行錯誤では探索の幅が足りない。強化学習を使う余地は、実のところ従来型の変圧器より大きい。

日本の変圧器は誰が作っているのか

EDINET から2026年6月に提出された有価証券報告書のうち、変圧器と重電に関わる21社を取得し、本文の語数を本稿が機械集計した。

図6 — 有価証券報告書の語数、国内の生産指数、各社の増強

「変圧器」を最も多く書いたのはダイヘン (6622) の49回で、愛知電機 (6623) が35回、東京電力ホールディングス (9501)が22回と続く。東京電力の場合は自社設備の記載で、配電用の変圧器を264万9,559個、容量1億1,438万kVA 保有すると書き、新所沢や中東京といった変電所の増容量工事を年次で並べている。買う側の計画がここまで具体的に公開されている国は多くない。

対照的なのが、データセンターを多く書く会社である。古河電気工業 (5801)が38回、フジクラ (5803)が28回書いているが、変圧器は0回である。この2社は光ファイバーと電力ケーブルの側にいる。逆にダイヘンと愛知電機はデータセンターをそれぞれ2回と1回しか書いていない。完成品としての変圧器を作る側と、データセンターの拡大を語る側が、有価証券報告書の上ではほとんど重なっていない。

生産能力の増強は各社が公表している。富士電機 (6504)は千葉工場と川崎工場を再編し、受変電機器の生産能力を1.5倍にする計画で、2026年度下期から千葉工場で変圧器の増強に入る。同社の有価証券報告書は「増産」「生産能力」に当たる語が15回で、21社のうち最多だった。ダイヘンは三重県多気町で変圧器の生産能力を倍増させるため100億円を投じる。日立製作所 (6501)は本体の有価証券報告書に変圧器という語を書いていないが、傘下の日立エナジーの受注残は476億ドル (約7兆円) に達し、2031年3月期まで契約が見通せる状態にある。同社は米国に1,500億円超、中国の合肥に480億円を投じる。明電舎 (6508) は電力インフラ事業として国内外に変圧器の製造子会社を持ち、納期に当たる語が4回出てくる。材料の側では日本製鉄 (5401)とJFEホールディングス (5411)が方向性電磁鋼板を作り、JFE の報告書は電磁鋼板の語が13回である。

21社のうち、AI と変圧器を同じ文脈で書いた会社は1社もなかった。設計への機械学習の適用に触れた記述も見当たらない。語数は関心の度合いをうかがう手がかりであって事業の実体ではないが、この分野で日本の重電各社が何を公式に語っているかは、この集計で確かめられる。

国内の生産指数は下がっている

e-Stat の鉱工業指数で国内の変圧器の生産を見ると、海外の逼迫とは違う姿が出る。標準変圧器 (2020年=100) は2024年10〜12月期の116.4から6四半期続けて下がり、2026年1〜3月期は96.7になった。受注生産の非標準変圧器は2025年1〜3月期の63.1を底に2025年10〜12月期の76.2まで戻したが、2026年1〜3月期は69.8である。高圧開閉器は94.2で、こちらも大きくは動いていない。

経済構造実態調査の出荷額では、標準変圧器が2021年の1,492億円から2022年に1,402億円へ6.0%減った。台数は178万台から216万台へ増えているので、単価の下がる量産品に構成が寄ったことになる。非標準変圧器は1,649億円から1,644億円でほぼ横ばい、特殊用途変圧器は106億円から108億円である。生産している事業所は標準が83から81、非標準が77から75、特殊用途が26から24へ、3品目とも減った。作れる場所が増えないまま需要だけが増えるという構図は、国内にもある。日本電機工業会は2026年度の重電機器の国内生産を前年度比8.4%増の4兆4,670億円と見込み、29年ぶりに4兆円を超える見通しを示した。

代金を受け取るのは製造能力を持つ側である

設計が速くなったときに、その価値を誰が受け取るのか。当事者の規模を SEC の決算で確かめる。

図7 — SEC の決算、FRED の価格と生産、e-Stat の出荷、そして確かめるべき数字

GEベルノバの2025年12月期は売上高380億6,800万ドルで9.0%増、純利益48億8,400万ドル、残存履行義務は1,502億ドルである。2026年4〜6月期には受注残が1,760億ドルに達し、電化事業の受注は前年同期比で約1.7倍になった。シーメンス・エナジーの送電部門は2026年6月末で受注残510億ユーロ、変圧器の需要がけん引したとされる。イートンの2025年12月期は売上高274億4,800万ドルで10.3%増、純利益40億8,700万ドル。データセンターの電源設備を手がけるバーティブは売上高102億2,990万ドルで27.7%増、純利益13億3,280万ドルだった。

FRED によれば、米国の変圧器の生産者物価指数は2019年7月の252.8から2026年7月の474.8へ87.8%上がった。一方で電気機器の生産指数は101.5から101.4でほぼ動いていない。価格が7年で1.88倍になっても数量が増えていないことは、値上がりが需要を抑えていないこと、そして供給が価格に反応できていないことを同時に示す。工場と人が足りないという説明と符合する。本誌が1GWのデータセンターに要る金属を数えた記事で見た銅とアルミの物量も、この設備の中に入っている。

設計を速める技術が価値に変わるのは、この受注残を消化する速度に効くときである。設計が2週間から10分になっても、工場の枠が4年先まで埋まっていれば納入は早まらない。逆に、造り替えのように工場の枠を使わない経路であれば、設計の速さがそのまま納期に乗る。投稿が造り替えを次の目標に挙げたのは、技術的な難度の話であると同時に、価値が出る場所の話でもある。

この発表から読み取れる3つの見方

第1に、適合率93%は設計の合否であって、製品の合否ではない。Pass@4 という数え方も含めて、実機を作って型式試験に通したという報告が出るまでは、工学的な検証は終わっていない。ただし42.7%から93%という上がり幅は、強化学習が効く領域であることの証拠にはなる。

第2に、この手法が効く条件は3つに整理できる。速い検証器があること、答えが1つに決まらないこと、繰り返しの回数が多いこと。この3つがそろう工学の領域は変圧器だけではない。開閉装置、電動機、電力変換装置、配電盤の設計も同じ性質を持つ。国内でこれらを作るのはダイヘン、愛知電機、明電舎、東光高岳、富士電機で、いずれも設計に人手をかけている会社である。

第3に、日本勢は完成品と材料の両側にいる。方向性電磁鋼板は日本製鉄と JFE、完成品は上記5社、電力ケーブルは古河電工とフジクラと住友電工が担う。海外の逼迫が国内の生産指数に出ていないのは、大型機の需要が日立エナジーのような海外の生産拠点に向かっているからである。国内の指数が上向くかどうかは、この分業が変わるかどうかの指標になる。

これから確かめる4つの数字

第1は、この手法で設計した変圧器が実際に製造され、試験に通ったという報告が出るかどうか。第2は、GEベルノバとシーメンス・エナジーの受注残が2027年にどう動くか。設計の速さが効くなら、受注から出荷までの期間が受注残の総額より先に縮む。第3は、e-Stat の非標準変圧器の生産指数で、69.8という水準が上向けば国内でも受注生産の引き合いが数量に出はじめたことになる。第4は、2027年に提出される有価証券報告書で、設計への機械学習の適用に触れる重電の会社が現れるかどうかである。2026年6月提出の21社では、まだ1社もない。

投稿は「より多くの AI を可能にする電力インフラを AI が改良する」という一文で終わっている。筋書きとしてはうまく閉じているが、その輪の中で最も動きの遅い部分は、いまのところ計算機の外側にある。銅を巻く手と、電磁鋼板を作る炉である。