モデルベース開発（MBD）の基本概念

MBDとは何か

モデルベース開発（Model-Based Development、MBD）は、システムやソフトウェアの設計・検証・実装を、モデルを中心に行う開発手法です。従来は仕様書やフローチャートをもとにプログラムを作成していましたが、MBDではまずシステム全体の挙動をモデルとして表現します。そのモデルを使ってシミュレーションや解析を行うことで、設計段階で問題点を早期に発見し、試作やテストの回数を減らしながら開発品質を高められます。

MBDの特徴は以下の通りです。

MBDの特徴

• モデルを中心に設計することで、開発プロセスの可視化が容易
• シミュレーションによる早期検証が可能
• モデルから自動でコード生成でき、手作業による実装ミスを削減

特に制御システムや組込みソフトウェアの開発で普及しており、複雑な制御ロジックや安全性が求められる分野で効果を発揮します。

従来開発との違い

従来の開発では、仕様書や設計書をもとにコードを手作業で作成し、後工程で動作確認を行っていました。そのため、手戻りやバグ修正が多発しやすいという課題があります。

MBDとの違いを比較すると以下の通りです。

MBDは設計・検証・実装を統合することで、開発スピードと品質を同時に向上させられることが大きな利点です。

MBDの活用分野

MBDは、特に以下の分野で広く活用されています。

• 自動車・航空・鉄道などの制御システム
  ブレーキ制御、エンジン制御、自動運転アルゴリズムなど、精密かつ安全性が求められるシステム設計に活用されます。モデル上でシミュレーションを行うことで、実機での試験回数を減らしつつ安全性の確認が可能です。
• 組込み機器・IoT製品
  家電やセンサー、ロボットなどハードウェアと連携するシステムにおいて、モデルを用いた動作検証により、試作や実装前に不具合を事前発見できます。
• 医療機器
  安全性や規制対応が必須の分野では、MBDを活用して設計段階でシステム挙動を確認し、リスク低減と品質向上を両立させています。

これらの分野では、モデルによるシミュレーションと自動コード生成の相乗効果が特に顕著であり、開発期間短縮と安全性向上に直結します。

MBD導入のメリット

開発効率向上とコスト削減

MBDを導入することで、従来必要だった試作や手動テストを大幅に削減可能です。制御システム開発では、従来はハードウェア上での反復試験が必須でしたが、MBDではソフトウェア上のモデルでシミュレーションが可能です。これにより、プロトタイプ作成やテスト工数を減らし、開発コストを削減できます。

さらに、自動コード生成機能を活用すれば、プログラムの手書き部分を最小化でき、ヒューマンエラーによる不具合を抑制できます。結果として、コードレビューやデバッグの時間も削減され、開発効率全体が向上します。

品質向上とリスク低減

モデルを使った設計と検証により、仕様の齟齬やバグを早期に発見できます。MBDでは、異常系や極端な条件下でもシミュレーションで検証可能です。これにより、製品リリース後の不具合リスクを低減できます。

また、MBDではモデルに基づく自動テストが行えるため、回帰テストや検証漏れの防止も容易です。結果として、製品品質の向上と安全性確保が可能になります。

新規開発・自動化への応用

MBDは従来手法では困難だった複雑なアルゴリズムの設計や自動化の取り組みに適しています。たとえば、自動運転システムの制御ロジックや周辺アルゴリズムなど、新しい技術を組み込む場合でも、モデル上で早期に検証できるため、開発リスクを抑えながら革新的な機能を開発できます。

ただし、機械学習モデルそのものの学習・評価プロセスはMBDとは別の枠組みで行われる点には留意が必要です。

MBD導入時に考慮すべき3つのデメリット

モデルベース開発（MBD）は非常に強力な手法ですが、導入にあたってはいくつかの課題やデメリットも存在します。これらを事前に把握し、対策を講じることが導入成功の鍵となります。

開発初期（フロントローディング）の工数増加

MBDの最大のメリットは「手戻りの削減」ですが、そのためには設計の初期段階で詳細なモデルを作成し、シミュレーション環境を構築する必要があります。

• 課題： 従来の「作ってから直す」手法に比べ、上流工程での作業量と時間が増加します。
• 対策： プロジェクト全体の総工数は削減されるという視点を持ち、初期段階のリソース配分を最適化することが重要です。

高度な専門スキルを持つ人材の確保

MBDを運用するには、制御理論の知識だけでなく、MATLAB/Simulinkなどの専用ツールの高度な操作スキルや、モデルの抽象化能力が求められます。

• 課題： 従来のソースコード（C言語など）を書くエンジニアとは異なるスキルセットが必要であり、社内教育や採用のハードルが高くなります。
• 対策： 外部パートナーとの連携や、スモールステップでの導入による段階的なスキル蓄積を検討しましょう。

ツール導入および維持コスト

シミュレーション環境やコード自動生成ツールの導入には、多額のライセンス費用や、それらを動かすための高スペックなPC環境が必要になります。

• 課題： 開発環境を整えるための初期投資が大きく、小規模なプロジェクトでは費用対効果（ROI）が見えにくい場合があります。
• 対策： ツール導入の自動化による工数削減効果を数値化し、長期的なコストメリットを明確にすることが必要です。

MBDの主要な開発工程とシミュレーション

MBD（モデルベース開発）の実務は、大きく分けて4つのステップで進行します。PC上の仮想環境で「制御対象」と「制御アルゴリズム」の両方をシミュレーションし、段階的に実機へ近づけていくプロセスが最大の特徴です。

制御対象のモデル化（プラントモデルの作成）

まずは、制御したい対象（エンジン、モーター、車両の挙動など）を物理法則に基づいた数式やブロック線図で表現した「プラントモデル」を作成します。

制御アルゴリズムのモデル化（制御モデルの作成）

「プラントモデルをどう動かすか」という司令塔となる「制御モデル」を作成します。仕様書（テキスト）ではなく視覚的なモデルで作成するため、設計の矛盾を早期に発見できます。

モデルによるシミュレーション（MILS：ミルズ）

作成した「制御モデル」と「プラントモデル」をPC上で結合して動作を確認します。

• 役割： これを**MILS（Model in the Loop Simulation）**と呼びます。実機がない段階で「理論通りに動くか」を検証できるため、大幅なフロントローディング（工程の前倒し）が可能になります。

実機への実装・検証（RCP／HILS：ヒルズ）

PC上で検証したモデルから自動生成したプログラムを、専用のハードウェアや疑似環境装置に書き込んでテストします。

• RCP（Rapid Control Prototyping）： 試作機を動かし、リアルタイムで制御性能を評価します。
• HILS（Hardware in the Loop Simulation）： 本物のECU（制御用コンピュータ）を使い、センサーなどを擬似的に再現した装置と繋いでテストします。実機を壊すリスクなく、限界走行や故障診断などの危険なシナリオも安全かつ高精度に検証できます。

実機検証

最後に本物の車両や装置に組み込み、最終確認を行います。これまでの工程でシミュレーションを繰り返しているため、この段階での致命的な手戻りは極めて少なくなります。

MBDの代表的手法とツール

モデリングとシミュレーション

MBDの最初のステップは、システム全体をモデルとして可視化することです。代表的な手法は以下の通りです。

代表的手法

• ブロック線図による制御ロジックの表現
• 状態遷移図による動作フローの表現
• 数値シミュレーションによる動作確認

モデル化によって、複雑なシステムでも挙動を可視化でき、設計段階で問題点を把握できます。

自動コード生成とテスト

MBDの大きな特徴は、モデルから直接コードを生成できることです。これにより、手作業によるコーディングミスを減らし、テストやデバッグの手間を削減できます。さらに、自動生成されたコードは仕様との一貫性が高く、手書きコードに比べて品質が安定しやすくなります。

ただし、あくまでモデル自体の品質に大きく依存するため、モデルレビューや検証プロセスは欠かせません。

業界別ツールの活用例

MBDでは、分野ごとに専用ツールが利用されます。

主なツール例

• 自動車・組込み分野：MATLAB/Simulink、Stateflow、TargetLink
• 制御システム：LabVIEW、Modelica
• ソフトウェア・システム設計（モデル駆動開発：MDD/MDA）：Enterprise Architect など

これらのツールを活用することで、設計、シミュレーション、自動生成、テストの流れを効率化できます。

MBD導入のステップと注意点

導入前に整理すべき項目

MBDを効果的に導入するためには、事前に目的や適用範囲を整理することが不可欠です。明確な目標がない状態で導入を始めると、学習コストや初期投資が無駄になる可能性があります。導入前に検討すべきポイントは以下です。

導入前に整理すべき項目

• 導入目的の明確化：開発効率の向上、品質改善、リスク低減、新規開発の促進など
• 適用範囲の決定：全工程に適用するのか、一部の制御やアルゴリズムに限定するのか
• 既存プロセスとの整合：従来の設計・検証フローとどのように統合するか
• 学習リソースの確認：社内で必要な技術知識の習得計画

この段階で導入目的と範囲を明確にしておくことで、ツール選定や組織体制の設計も具体的になります。

モデル品質とツール依存の注意

MBDではモデル自体の品質が開発成果に直結します。精度の低いモデルや曖昧な表現は、後工程での手戻りやバグを招きます。また、特定ツールへの過度な依存は、将来的なツール変更や互換性対応の障害となる場合があります。

注意点

• モデルの標準化と再利用性を確保する
• ツールベンダーのサポート状況や互換性を事前に確認する
• モデルのバージョン管理やドキュメント整備を徹底する

これらを意識することで、導入後も柔軟にプロセス改善を続けられます。

組織体制・人材・コスト管理

MBD導入には、技術理解のある人材と明確な組織体制が必要です。モデル作成、検証、コード生成など、工程ごとに担当者を明確化することが成功の鍵となります。また、初期投資や運用コストは高額になりがちであるため、ROI（投資対効果）の試算も重要です。

ポイント

• システムエンジニアや制御エンジニアの育成・配置
• モデル開発、検証、コード生成の役割分担
• 導入コストや運用コストの事前評価とROI確認

特に中小企業や新規事業部門では、段階的導入で小規模の成功体験を積み重ねる戦略が有効です。

MBD導入において「Automotive SPICE」が重要な理由

自動車業界をはじめとする大規模な組み込みシステム開発において、MBDの導入とセットで語られるのが国際的なプロセスモデルである「Automotive SPICE（オートモーティブ・スパイス）」です。

Automotive SPICEとは

欧州の主要な自動車メーカーによって策定された、車載ソフトウェア開発プロセスの品質を評価するための標準規格です。開発の各工程において「何をすべきか」が定義されており、現代の車載開発においてサプライヤーはこの規格への準拠が事実上必須となっています。

MBDとAutomotive SPICEの親和性

Automotive SPICEでは、要件定義からテストまでの一貫性（トレーサビリティ）が厳格に求められます。MBDは以下の理由から、この規格に準拠する上で非常に有利に働きます。

• トレーサビリティの確保：
  モデルを核として開発を進めるため、「どの要求がどのモデル（設計）に対応し、どのテスト（MiL/SiL等）で検証されたか」という紐付けがツール上で管理しやすくなります。

• プロセスの標準化：
  MATLAB/Simulinkなどのツールを用いたモデルベースのワークフローは、Automotive SPICEが求める「標準化されたプロセス」と親和性が高く、ヒューマンエラーを抑えた高品質な開発を支えます。

• ドキュメント生成の自動化： 規格準拠には膨大な証跡（ドキュメント）が必要ですが、MBDではモデルから仕様書やテスト結果を自動生成できるため、工数削減に大きく貢献します。

業界別MBD応用事例と成功ポイント

自動車・組込み分野の導入事例

自動車業界では、MBDを用いたブレーキ制御、エンジン制御、ADAS（先進運転支援システム）の設計が進んでいます。モデル上で挙動をシミュレーションすることで、ハードウェア依存の試作回数を減らし、開発期間を短縮できます。また、安全規格（ISO 26262）への対応もモデルベースで効率化が可能です。

成功ポイント

• モデルと実装コードの整合性を確保する
• 早期シミュレーションで潜在バグを発見
• 標準化されたモデルの再利用を促進

これにより、安全性と品質の高いシステムを短期間で開発できます。

ソフトウェア・EC分野での活用例

ソフトウェア開発やECシステムでは、狭義のMBDというよりも、UMLやアーキテクチャモデルを用いた「モデル駆動開発（MDD/MDA）」が活用されます。ユーザー行動シナリオや推薦アルゴリズム、業務ロジックをモデル化することで、仕様変更時の影響範囲を迅速に把握できます。これによりリリース前のテスト工数を削減し、開発スピードを向上させられます。

成功ポイント

• 仕様変更や機能追加の影響分析をモデルで実施
• モデルを活用したテスト設計や自動テストケース生成の検討（制御分野ほど一般的ではない点に留意）
• チーム間の認識合わせやドキュメント整備

この手法により、ソフトウェア開発プロジェクトでも安定した品質を保ちながら迅速なリリースが可能です。

導入成功のためのポイントと課題

MBD導入はメリットが多い一方、課題も存在します。初期学習コストやツール費用が高く、モデル作成や管理の品質維持が求められます。また、組織全体の開発文化や作業フローの変革も必要です。これらを克服するためには、段階的導入と小規模成功体験の積み重ねが有効です。

課題と対策

• 初期学習コスト・ツール費用：特定部門での試験導入でリスクを低減
• モデル作成・管理品質：標準化ルールの策定とレビュー体制の確立
• 組織文化・フロー変革：小規模改善を繰り返し、成功体験を社内に展開

段階的導入により、全社的な導入でもスムーズに進めることが可能です。

まとめ

MBDは単なる効率化のツールではなく、Automotive SPICEをはじめとする国際標準に準拠し、グローバル市場での競争力を担保するための『開発インフラ』そのものであると言えます。

モデルベース開発（MBD）は、従来のドキュメント中心開発に比べて、開発効率の向上、品質改善、リスク低減、新規開発・自動化促進など、多くのメリットを提供します。導入にあたっては以下の点が重要です。

MBD導入のポイント

• 導入目的や適用範囲を明確化する
• モデル品質とツール依存への配慮を行う
• 組織体制と人材の整備を実施する
• 初期投資や運用コストを試算し、ROIを確認する
• 段階的導入で成功体験を積み重ねる

MBDは単なる技術導入ではなく、組織全体の開発プロセスや文化を変革する手段です。適切に活用すれば、開発期間の短縮やコスト削減に加え、製品の安全性・品質向上にも直結します。特に自動車・組込み・制御系分野では、その効果が顕著であり、今後も多くの企業がMBDを中心に開発体制を再構築していくことが予想されます。