東京大学発のスタートアップWOGOは、機械設計の図面・CAD業務を自律的に支援する「Hacadly AIエージェント」の提供を開始した。
自社評価では2D図面からの3Dモデル復元に全23件で成功し、比較対象のAIシステムに対して2倍以上の成功率を示した。
2D図面の3D復元で23件すべて成功
2026年11月5日に提供を開始した同サービスは、大規模言語モデルとWOGO独自の図面解析・3D形状処理技術を組み合わせた設計支援AIだ。
自然言語による指示に基づき、図面の読み取りから3Dモデルの生成、照合、修正までを自律的に実行できる。
具体的には、PDFやDXF形式の2D図面から、複数の投影図に記載された形状や寸法、注釈を読み取り、STEP形式の3Dモデルを生成・出力する。
ユーザー端末にソフトウェアを導入し、対応するCADとアドインで接続が可能で、既存の設計環境への導入を後押しする。
顧客企業が管理するクラウド上の生成AI環境と接続する場合、設計データはWOGOのサーバーを経由しない仕組みだ。
WOGOが実施した自社ベンチマークでは、板金9件、切削10件、製缶4件を対象に、外形や穴、曲げなどの形状一致を評価した。
その結果、Hacadlyは23件すべてに合格。Claudeのツール連携ありは11件、連携なしは9件にとどまり、成功率はそれぞれ100.0％、47.8％、39.1％となった。
さらに、操作履歴を持たないCADデータから編集可能なフィーチャー（※）を再構築する機能も備える。
板金・切削の計20部品はすべて形状再現と履歴の有効性の評価を通過し、パラメーター変更による編集試験でも34件中33件が合格した。
なお、比較に用いた生成AIモデルはいずれもClaude Opus 5.5であり、結果は専用の形状処理機構を含むシステム全体の性能を示す。フィーチャー再構築の評価にはFreeCADが使用された。
WOGOは今後、対応する部品形状やアセンブリ、CAD環境を拡充するほか、既存の「Hacadly 3D自動検図」「Hacadly 2D自動製図」との連携を進め、設計資産の再利用から図面作成まで一連の業務支援を目指す方針だ。
※フィーチャー：CADモデルを構成する加工・形状要素。押し出し、穴、曲げなどが該当し、寸法などのパラメーターや操作履歴を持たせることで、モデルを一から作り直さずに形状の変更や派生設計を進めやすくなる。
設計資産の再利用を促進、検証体制が鍵
同サービスが実務に浸透すれば、過去の2D図面などの設計資産を、3D設計やCAM工程に再利用しやすくなる可能性がある。
取引先から受け取った履歴のないCADデータでも、板厚や穴径などを調整できれば、派生設計の手戻りや再モデリングの負担軽減につながるだろう。
既存CADとの接続や設計データの管理方法に柔軟性があることは、企業が導入を判断するうえで重要な要素となる。
特に機密性の高い設計情報を扱う製造業では、既存の情報管理体制との適合性が普及を左右しそうだ。
一方、今回の成功率は限定された部品と評価条件に基づく自社測定である。複雑なアセンブリや企業固有の設計ルール、異なるCAD環境への適合性は、実データを使った検証が欠かせない。生成結果の寸法や形状を最終的に確認する工程も重要となる。
今後の普及を左右するのは、単純なモデル生成の精度だけでなく、設計変更への追従性や既存業務との連携のしやすさだろう。
特に、生成したモデルを検図や図面作成へ円滑に引き継ぐことができれば、設計工程全体の効率化が期待できる。
ただし、自動化の範囲が広がるほど誤認識の影響も後工程へ波及しやすくなるため、人による確認と自動検証を組み合わせた運用体制が求められると言える。
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