ロボットの作業における効率や安全性は，動作設計だけでなく作業環境の設計にも大きく依存する．本研究では，ロボットの作業環境を自動生成する手法の開発を進めている．まずLLMを用いて自然言語で書かれた作業手順書から設備情報や作業内容を構造化して抽出し，得られた情報に基づいて遺伝的アルゴリズムによりレイアウトを最適化する．レイアウトの安全性や効率性を評価するにはシミュレーションが必要となるが，その計算時間がボトルネックとなる．そこで本稿では，シミュレーション結果をサロゲートモデルに学習させることで計算を高速化し，より効率的な最適化を実現する．