第１部　3ｈ

１．永久磁石モータの基礎

　　（１）．永久磁石モータ

　　　　ａ．種類と特徴

　　　　ｂ．応用と開発動向

　　（２）．永久磁石モータの特性

　　　　ａ．原理、回転磁界、誘導起電力

　　　　ｂ．電機子反作用

　　　　ｃ．等価回路とベクトル図

　　　　ｄ．特性式

２．永久磁石モータ設計の基礎

　　（１）．モータ設計の基礎

　　　　a．出力方程式と装荷

　　　　b．主要寸法の決定

　　（２）．電機子巻線設計の基礎

　　　　a．分布巻と起磁力分布・巻線係数

　　　　b．集中巻と起磁力分布・巻線係数

　　（３）．永久磁石・鉄心設計の基礎

　　　　a．永久磁石材料と磁石設計

　　　　b．強磁性材料と磁気回路設計

３．永久磁石モータ設計の要点

　　（１）．設計の要点とトルク脈動対策

　　　　ａ．設計の要点

　　　　ｂ．コギングトルク・リップルトルクの低減法

　　（２）．電機子巻線設計

　　　　a．分数スロット巻線

　　　　b．集中巻巻線の極数とスロット数

　　　　c．コイルエンドの短縮と占積率の向上

　　（３）．磁石・鉄心設計

　　　　a．磁石・鉄心の形状や寸法

　　　　b．磁石のスキュー

　　　　c．高性能磁石・鉄心材料

第２部　3ｈ

１．モータ設計におけるAI・最適化技術の全体像

　　（１）．電動化の進展とモータ設計への要求の高度化

　　（２）．モータ設計プロセスにおける最適化・AI活用のマップ

　　（３）．本パートで扱う技術の位置づけ

２．モータ設計のための最適化技術の基礎

　　（１）．最適化問題の定式化と代表的なアルゴリズム

　　（２）．単目的最適化と多目的最適化

　　（３）．寸法・形状最適化とトポロジー最適化

３．トポロジー最適化による永久磁石同期モータの設計ポイント

　　（１）．電磁界有限要素法によるモータ解析の要点

　　（２）．トポロジー最適化の代表的手法

　　（３）．永久磁石同期モータへの適用例と実務上の課題

４．機械学習・深層学習の基本とモータ設計への活用

　　（１）．機械学習の概要と設計への活用形態

　　（２）．深層学習・畳込みニューラルネットワークの仕組み

　　（３）．学習方法とモデル構築の流れ

５．深層学習によるモータ特性推定モデルの構築

　　（１）．電磁界解析によるデータ生成

　　（２）．平均トルク・トルクリプル・インダクタンスの推定

　　（３）．入力データ・モデル構成による推定精度の比較

　　（４）．モデル構築における実務上のポイント

６．深層学習によるトポロジー最適化の高速化・高性能化

　　（１）．深層学習を組み込んだ最適化アルゴリズム

　　（２）．最適化結果と探索性能への影響

　　（３）．説明可能AIによる設計知見の抽出

７．AIを活用したモータ設計の最新技術と今後の展望

　　（１）．生成モデル（CVAE・拡散モデル）による回転機形状の生成と潜在空間最適化

　　（２）．物理法則を組み込んだ学習（PINNs）による電磁界・熱解析の高速化

　　（３）．サロゲートモデルによる多目的最適化の計算コスト削減

　　（４）．深層学習による効率マップ・特性マップの高速予測

　　（５）．大規模言語モデル（LLM）の設計プロセス応用の可能性

　　（６）．AI駆動設計の実務導入に向けた指針

８．まとめ・質疑応答