「主観」から「客観」へ：サムスンが語る、AI駆動のウェアラブル開発「計算設計」

1. 3D/4D ボディスキャニング： SDIC は、多様な国籍の人々から、耳、手首、指の高精度な解剖学的スキャンデータを取得する。「4D」の要素は「時間」であり、身体の部位が動くことでどのように変形するかを捉えている 。
2. デジタルツインの作成： 取得したスキャンデータは、テスト環境として機能する高忠実度の仮想人体モデルへと変換される 。
3. AIによるシミュレーション： 研究者たちは、これらのデジタルツイン上で、AIを駆使した物理シミュレーションを何千回も実行し、イヤホンの角度やセンサーの配置、接触圧力といった変数を調整する。Galaxy Buds4 シリーズでは、実に1万回以上のシミュレーションが行われた 。
4. ロボットによる相互検証： シミュレーションで最適とされたデザインは、専用のロボット試験装置を使って物理的に検証される。これにより、従来は「この装着感はどうだろう？」という主観的な問いに過ぎなかったものが、測定可能な工学的指標へと変貌を遂げる 。

計算設計が各ウェアラブルをどう形作ったか

Galaxy Buds4 シリーズ：「ブレードデザイン」は線ではなくデータから生まれた

このイヤホンは、新たなアプローチを最も詳しく示すケーススタディだ。サムスンは数億件の耳のデータポイント（ある公式情報源では1億件以上の耳形状データとされている）を分析し、1万回を超えるフィット感シミュレーションを実施。その結果、新たな「Buds ブレード」というデザインアイデンティティに到達した 。

データが示したストーリーは明快だった。イヤホン本体をわずかに小さくし、回転角度を数度ずらすということだ。これらのごく小さな幾何学的変更が、はるかに幅広いユーザーにとっての安定性と終日の快適性に、大きな進歩をもたらした 。その結果生まれたのが、激しい動きでも安定して装着できる、極めて洗練された人間工学に基づくフィット感だ。この主張は今や、少数の主観的なレビューではなく、客観的なロボット試験データによって裏付けられている 。

Galaxy Watch8 シリーズ：フィット感はヘルスセンサーの問題

スマートウォッチにとってフィット感は単なる快適性の問題ではない。心拍数、睡眠、ストレス（Watch8 に新搭載されたEDAセンサーを含む）、そして運動追跡といったデータの精度を決定づける要素なのだ 。

SDIC は同じ4DスキャニングとAIシミュレーションのパイプラインを手首への接触最適化に応用した。データに基づき、開発チームは Watch8 シリーズ全体でクッションのデザインを改良。機構面での重要な決定として、Galaxy Watch Ultra で初めて導入された「ダイナミックラグシステム」を全 Watch8 モデルに拡張し、ウォッチ本体と手首の隙間を最小化することで、センサー読み取りの一貫性を向上させている 。

Galaxy Ring：何百万もの指にユニバーサルフィットを

リングは、一つの硬い物体で、形状が大きく異なる指に対して正確なセンサー接触を維持しなければならないという、本質的に難しい製品だ。サムスンの計算設計パイプラインは現在、ユーザーの指のデジタルツインを構築し、リングのサイズ、内側の曲率、そして終日のヘルスモニタリングのためのPPGセンサー配置を最適化している 。

その目標は、ユーザーが自分でリングのサイズに詳しくなる必要なく、心拍数や睡眠ステージといった生体計測を、可能な限り幅広い指の形状にわたって正確に保つことだ 。

サムスンが次に描く未来：新たなウェアラブルカテゴリとAI工場

サムスン公式インタビューでの Casalegno 氏の見解は、3つの具体的な方向性を示している 。

• 自己強化するデータ優位性： サムスン独自の身体データセットが成長するにつれて、そのカスタムAIツールはより正確なシミュレーションと深い洞察を導き出すようになり、小規模または多様性に劣る学習データに依存する競合他社に対する優位性を広げる可能性がある 。
• まったく新しいウェアラブルカテゴリ： Casalegno 氏は、この方法論を拡張することで「将来的に、ユーザー体験の境界を再定義するような、まったく新しいカテゴリーのウェアラブルを生み出す指数関数的なイノベーションが解き放たれる可能性がある」と述べた 。具体的な形状には言及しなかったが、耳、手首、指に関する客観的なフィットデータというインフラは、今や整ったことになる。
• 実験室から工場へ： 別途、サムスンは2030年までに世界中の全製造拠点を完全なAI駆動工場へ移行し、生産チェーン全体にデジタルツインベースのシミュレーションを統合する計画を発表している 。これは、今日 Galaxy Buds を設計しているのと同じデジタルツインの方法論が、いずれ生産ラインでの製造方法そのものを司るようになることを示唆している。

また、SDICのチームは、蓄積されたデータと特化型AIに基づき、現在の製品よりも人間工学とAIを深く融合させたウェアラブル製品の導入を目指して、設計プロセス自体を積極的に革新し続けていることも確認している 。今のところ、Galaxy Buds4、Watch8、Ring は、感覚的なフィッティング評価が、客観的でAIが検証する基準へと取って代わられつつあることを示す最初の具体的な証拠である。