モデルベース開発（MBD）のメリット・デメリット

このアプローチの大きな利点（メリット）は、実装前に机上でシステムの挙動を確認し、エラーや意図しない挙動を早期に発見できることです。コーディングやプログラミングの段階に進む前に、意図的な仕様のすり合わせや、フィードバックを基にした修正が可能です。これにより、製造業やIoT、グローバル市場での品質向上が期待されます。​
特に規制が厳しい自動車産業や宇宙産業では、MATLAB/Simulinkでモデリングし、MILSやHILSなどのシミュレーションで挙動の妥当性を検証することで、精度の高いシステム設計が可能となります。また何度もの「戻り」や大幅な修正を減らすことができるため、莫大なコスト削減や時間の短縮が期待できます。​​

「MBDのメリット」​

①開発スピードが向上する

設計段階で妥当性検証を行えるため、試作回数や手戻りが低減され、開発スピードの向上が期待できます。​制御システム開発などの上流工程において、ステークホルダーのニーズを満たしているかを確認できることは、開発者の不安を払拭できるだけでなく、開発のスピード化・効率化にもつながります。​​
従来の組込み開発プロセスでは、システムが完成するまで妥当性の検証ができませんでした。しかしモデルベース開発では設計しながらシミュレーションを行うことができ、これにより試作回数や手戻り低減が期待できます。​​
アジャイル開発的にシステム設計・ソフトウェア設計段階の早期にシミュレーションを繰り返し、試作（プロトタイピング）段階の戻しやエラーを削減することで、開発スピードを速められるのがモデルベース開発のメリットです。この場合、仮想のプラントモデルが用いられます。

②品質向上と効率化が同時に実現できる

モデルベース開発ではシミュレーションにより意図的に故障注入が可能です。故障注入（Fault Injection）とは、制御システム欠陥を意図的に作成することです。​
ハードウェアに欠陥をあえて加えるのは、コスト的にも時間的にも簡単なことではありません。ただ、ソフトウエアであれば比較的簡単に行うことができます。​
モデルベース開発は、設計段階でさまざまな故障や欠陥をシミュレーションで検証できるため、品質の向上が期待できます。これは、医療機器や航空分野でも利用されています。​

③モデルが再利用可能な資産になる

モデルベース開発で作成した「モデル」は今、開発ならびに技術継承に使える企業の資産となります。再利用は従来型よりモデルベースの方が圧倒的に有利です。従来の組込みシステム開発でもソフトウエアの資産化は行われていましたが、「モデル」は仕様書としての機能や動作の検証機能がセットになっているため、コードの解読・再利用にかかる時間とコストを削減できるからです。特に自動車産業や航空分野では、再現性と精度が求められるため、モデルベース開発のメリットが大きいと言えます。​

「MBDのデメリット」

①開発プロセスの工数が増加する

モデルベース開発は、従来のV字モデル（ソフトウェア開発の流れをV字で可視化したモデル）の左側でモデルを作成しシミュレーションを行う必要があります。エンジニアリングの一環として、シミュレーションにより妥当性の確認を実行することができますが、従来の開発プロセスに比べると工数が増大します。理由は、ソフトウェアとしての「制御するモデル」とは別に、ハードウェアとしての「制御されるモデル（プラントモデル）」を作成する必要があるからです。この場合、HILやMIL、SILSといった手法が採用されます。​

②教育・人材育成（技術習得）に時間と手間がかかる

モデルベース開発では、新たに制御対象となるハードウエアのプラントモデルの作成が必要となります。そのためモデルベース開発に取り組むなら、教育・研修制度や人員体制の見直しが不可欠です。もしくは、モデルベース開発を委託する必要があります。​​​
モデルベース開発は、従来の組込み開発に比べ、対応環境やツールの利用率が高くなります。そのため従来の設計者では、モデルベース開発のための対応環境や開発ツールの技術習得に時間がかかるのです。​特に、実機の制御システムを開発する際には、モデリングやSysMLsysmlのようなツールの利用、さらにはソフトウエア開発のスキルが必要になるため、教育・人材育成には大きな工数が必要となります。​

モデルベース開発の主要開発手法

コーディング手法

ACG（Automatic Code Generation）​

ACGは、モデルベース開発で作成された制御モデルをもとに、CやC++などの実装コードを自動生成する仕組みです。手動コーディングによる人的ミスを抑え、一貫したコード生成を実現することで、開発効率や品質を向上させます。例えば、Simulinkなどで作成された制御モデルから、制御ロジックのコードを自動生成し、実機ECUへの組み込みやSILSでの検証に活用できます。ACGは、モデルと実装コードの整合性を保つだけでなく、設計変更時にも迅速にコードを更新できるため、開発サイクルを短縮する重要な技術です。

検証手法

HILS（Hardware-in-the-Loop Simulation）

ILSは、開発中のECU（電子制御ユニット）などの実機ハードウェアをループ内に組み込み、仮想的な環境で制御対象のシミュレーションを行う手法です。実機ハードウェア（リアルタイムシミュレータ）を使うことで、ソフトウェアとハードウェア間のインターフェースを含む挙動を検証できます。例えば、自動車のECU開発では、車両全体の挙動を仮想化し、ECUが受け取るセンサ信号をシミュレーション装置がリアルタイムで生成することで、走行条件のテストや異常時の挙動検証を安全に実施可能です。HILSは、一部をシミュレータに置き換えて、物理試験の前にバグを検出する役割を担い、実環境でのテスト工数削減や品質向上に貢献します。

MILS（Model-in-the-Loop Simulation）

MILSは、制御対象のモデルと制御ソフトウェアのモデルをループ内で接続し、ソフトウェア設計の初期段階で機能検証を行う手法です。物理的なハードウェアの準備が不要なため、開発の早期段階からシミュレーションを繰り返し行えます。例えば、車両制御ソフトウェアのアルゴリズムを開発する際に、車両モデルと制御モデルを組み合わせて仮想環境で動作確認を行うことができます。MILSは、物理的なハードウェアが不要なため、コストを抑えながら制御ロジックの動作確認やパラメータ調整を行えるのがメリットであり、開発の初期フェーズで多用されるアプローチです。

SILS（Software-in-the-Loop Simulation）

SILSは、制御ソフトウェアの実装コードをモデルに置き換え、制御対象のモデルと接続して動作を検証する手法です。MILSとの違いは、制御ソフトウェアのモデルではなく 、実際に書かれたソフトウェアコード（Cコードなど）を使う点にあります。SILSを通じて、モデルで設計した制御ロジックがコード化された後も期待通りに機能するか確認できます。例えば、制御アルゴリズムをCコード化した段階で、車両モデルとのインタラクションを仮想的に再現し、シミュレーション結果をモデル段階と比較します。ソフトウェアとモデルの整合性を保つ重要なステップです。

RCP（Rapid Control Prototyping）

RCPは、制御アルゴリズムの試作や評価を迅速に行うために、ターゲットとなる制御機器に近い実機ハードウェア上でアルゴリズムを実行する手法です。専用のプロトタイピング装置（高性能なリアルタイム制御装置など）に制御ソフトウェアを実装し、実環境やテストベンチで動作確認をします。ハードウェア依存性を含めて制御アルゴリズムの動作検証を早期に行えるため、開発の初期段階での試作検証に有効です。実機環境に近い条件での動作確認を通じ、制御パラメータの調整や改良をスピーディに進められます。