近年、商品開発では顧客ニーズの多様化と開発期間の短縮が求められ、熟練技術者の経験に依存した仕様決定手法の見直しが課題となっています。本講演では、αゲル防振材を対象に、Marc/MentatのAI／ML機能を活用した実験計画法（DoE）による設計探索事例を紹介します。さらに、ODYSSEEのAdaptive Sampling機能により学習データを効率的に拡充し、防振性能に影響する設計因子の抽出と最適化を実施した結果について報告します。